Facebook遭前員工指控使用「趨勢話題」功能帶風向，負責主管：毫無證據|數位時代 BusinessNext

前員工爆料：趨勢話題充滿偏見和主觀

趨勢話題目前僅在特定英語系國家推出，透過演算法推薦所在區域熱門新聞，被視為無預設立場的熱門新聞集散地。不過，Facebook前員工在上週爆料，趨勢話題的篩選其實是由約聘編輯從演算法產生的熱門新聞列表中，人工篩選出哪些新聞可在趨勢話題露出，並為新聞加上標題、摘要，以及附上相關新聞頁面連結。

而在本週，這項功能更被指控是Facebook操控輿論的工具。根據《Gizmodo》報導，負責Facebook趨勢話題的不具名前員工指出，其中的新聞不僅非完全來自演算法排序，篩選標準會根據值班編輯的不同而改變，甚至會手動刪除或加入特定議題，「充滿偏見和主觀」。

演算法不科學？遭爆人工篩選和安插特定文章

該名員工舉例，編輯團隊會刻意減少露出美國右翼組織與保守派的文章，如保守派政治行動委員會（CPAC，Conservative Political Action Conference）、共和黨員羅姆尼（Mitt Romney）等，即便這些文章在社群媒體上備受歡迎。其他前職員也爆料曾被指示不要將Facebook相關新聞放入趨勢話題。此外，就算特定議題未被演算法列入熱門列表，編輯團隊也會將那些他們視為重要的文章安插進去，許多文章也因此成為最熱門話題，顯示此工具可用以操控輿論。

換句話說，Facebook的趨勢話題並非完全依靠科學的演算法，而是如傳統新聞室般運作，反映出工作者的偏見和公司的組織規則。雖然在演算法中輔以人工編輯的價值判斷並不是件壞事，但與Facebook指稱的「趨勢話題顯示近期Facebook的熱門主題」顯然有所出入。一名不具名員工形容：「這完全不是新聞趨勢，而是意見。」

不過，《Gizmodo》也指出部分受訪前員工否認內部有刻意打壓保守派新聞的情形，此外，尚無證據顯示Facebook管理階層授權或甚至察覺工作中的政治偏見。

Facebook回應：這些匿名指控並非真實

對此，Facebook搜尋事業主管Tom Stocky回應，「我們非常認真看待這些報導，並發現毫無證據顯示這些匿名指控是真的。」

（圖說：Tom Stocky於Facebook回應前員工對趨勢話題的指控。圖片來源：Tom Stock Facebook。）

他指出，Facebook作為人們和不同政治光譜意見的交流平台，編輯團隊有嚴格的編輯原則以確保一致性和中立性，並沒有獨厚特定觀點或媒體，也沒有禁止任何媒體在趨勢話題露出。對於外界好奇的篩選標準，他解釋，編輯會在演算法排序的熱門新聞清單中，挑選出符合真實世界的熱門話題，並移除不實或重複性文章、惡作劇和其他消息來源不足的文章。他也否認該報導指控Facebook安插特定新聞，不過根據他們的操作原則，編輯可整合類似主題的文章，讓新聞閱讀更連貫。

若將生成式人工智慧（GenAI）技術視為改變人與資訊互動的重要分水嶺，Physical AI（實體AI）則讓 AI 真正理解並介入真實世界：從機器人、自駕車到智慧製造，AI 正從「理解內容」走向「理解物理世界」，其中，自駕車被公認是 Physical AI 最具代表性的落地場域，也是目前最能驗證 AI 感知、推理與決策能力的應用，因為，不僅要控制車輛，還必須即時與人流、車流、道路設施及各類載具互動，需要極高的 AI 感知、推理與執行能力。

對深耕智慧移動多年的勤崴國際而言，Physical AI不只是 AI 技術演進，而是自駕車產業邁向下一個世代的重要轉折：從依賴規則控制（Rule-based）的自駕系統，逐步升級為具備感知、推理、學習與持續優化能力的智慧移動平台，讓全球自駕車產業競爭從單一技術比拚，走向資料、場域、生態系與 AI 能力的全面競賽。

Physical AI讓自駕車從「照規則開車」走向「理解世界」

過去，自駕車依靠高精地圖、光達（LiDAR）、攝影機等感測器，以及大量預先設定好的規則進行判斷，這種作法能處理相對固定的情境，但一旦遇到複雜且快速變化的交通環境，例如大量機車穿梭、行人突然穿越、不同國家的交通規則，系統很容易受到限制。

勤崴國際認為，Physical AI 的出現正改寫自駕車的發展模式：透過更強大的 GPU 算力，結合世界模型（World Model）、數位孿生（Digital Twin）與模擬器（Simulator），AI 能先在虛擬世界完成大量交通情境模擬，再將學習成果快速部署到真實道路，不僅大幅縮短訓練與驗證時間，也讓自駕系統持續學習與進化。

「在 Physical AI 賦能下，自駕車將從依照規則開車轉變成能理解環境、預測意圖，再做出最佳決策。」勤崴國際副總經理林映帆表示，例如當系統看到路邊有人揮手，不只是辨識動作，而是能推論對方有搭車需求；當機車快速切入車道，也能提前預測可能路徑，而非等事件發生後才反應。

這也意味著，自駕車的競爭已從「規則設計」走向「AI學習能力」的競爭：自駕車不僅是智慧移動的新載具，更是觀察 Physical AI 是否真正成熟的重要指標；換言之，Physical AI比拚的不是演算法，而是誰能持續累積真實場域、建立與完善資料庫，讓 AI 在每一次行駛中不斷學習、持續進化，形成下一波智慧移動競爭的關鍵。

七年累積三十個場域，勤崴國際打造台灣智慧移動新能量

相較於 Waymo、Tesla 的優勢來自數百萬輛車持續累積道路資料，勤崴國際的策略是透過不同場域的長期營運，建立屬於台灣的智慧移動資料庫。

自2019年投入自駕車商業化應用以來，勤崴國際不僅持續深耕高精地圖、自駕系統、車聯網及自駕運輸技術、於全台完成超過30個自駕場域部署，累積自駕行駛里程突破38萬公里、服務超過80萬人次，更逐步建立台灣少數具規模的智慧移動資料庫；為進一步加速自駕車產業價值鏈發展，勤崴國際也攜手車廠、路側設備，感測器、AI 平台、車聯網、客運與場域業者打造完整的自動駕駛生態系。

以台積電南科園區的自駕巴士服務為例，由於路線涵蓋園區內外道路，自駕車不僅要與物流車、叉車及一般車流共存，離開園區後更須面對台灣特有的高密度機車交通環境，對 AI 的感知與決策能力形成高度挑戰；截至今日，該服務已累積超過92,435人次搭乘、自駕行駛里程超過83,542公里，接駁率高達96.7%；此外，勤崴國際也於廠區內導入自駕接駁車與自駕載貨車，累積服務超過216,794人次，驗證自駕技術在智慧工廠場域的落地能力。

除了工業場域，勤崴也將自駕技術延伸至觀光應用，例如今（2026）年6月在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務；林映帆指出，相較於工業場域重視效率，觀光應用更重視人車互動與乘車體驗，遊客只需一鍵即可啟動自駕接駁，系統除了安全辨識行人與周遭環境，也能透過語音互動提升搭乘安心感，證明自駕車不僅適用於產業應用，更可成為偏鄉觀光與高齡化社會的新一代公共運輸解決方案。

接下來，勤崴國際將憑藉著在南部科學園區、南投與新北市的落地運行經驗，攜手產業夥伴、針對未來對自駕公車有需求的城市，協助客運業者解決公車缺工等議題。

林映帆說：「我們的目標是提供自駕全方位解決方案。」在累積物流、廠區接駁、觀光、無塵室搬運等多元場域經驗後，勤崴逐步發展出「一個平台、多種載具、多種場域」策略：將共通技術平台模組化，再依不同客戶需求進行客製化調整，讓每新增一個場域，都成為下一個場域快速且安全部署的重要養分。

勤崴國際副總經理林映帆表示，將以「一個平台、多種載具、多種場域」策略，攜手自駕車產業鏈夥伴，協助AI自駕車等智慧移動落地應用，以及打造「國家隊」前進海外市場。

圖／數位時代

隨著Physical AI的成熟與落地，未來智慧移動的競爭，不再只是比誰擁有更大的模型，而是比誰能持續累積場域、建立完整資料庫，以及串聯完整生態系；在這個關鍵時刻，勤崴國際除因應不同場域客戶需求提供自駕車解方，也希望攜手更多產業夥伴，共同打造具有國際競爭力的智慧移動國家隊，讓台灣在全球自駕與 Physical AI 的新賽局中，占有一席關鍵位置。