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
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
2016.05.11 | Facebook

Facebook在2014年推出的「趨勢話題」(Trending)功能,號稱可讓用戶接觸到最熱門的新聞,也被視為觀察網路議題風向的指標之一。不過前員工爆料指出,趨勢話題中的新聞,除了用演算法算出熱門文章,還會根據編輯的政治傾向以及對重要新聞的認知,手動調整在趨勢話題露出的文章,讓特定議題獲得更多關注。Facebook於10日鄭重否認這些指控。

圖說明
(圖說:趨勢話題功能顯示於頁面右上方。圖片來源:Facebook Newsroom。)

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。

延伸閱讀:不人道對待? Facebook 把新聞工作者當機器演算法的「訓練工具人」?

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」。

圖說明

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。」

圖說明
(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。

資料來源:GizmodoTom Stock's Facebook

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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