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。

從生成式AI訓練、推論，到代理式工作流程（Agentic Workflow）與未來的實體AI，資料流量正以指數級成長，讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出，AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力，加速「Computational Memory」等新架構興起；在這波浪潮中，深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技，正與關鍵夥伴展開深度協同設計，包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術，在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角，記憶體為何躍上AI舞台中央？

過去，半導體的焦點多圍繞在晶片，例如CPU、GPU跟AI加速器等，市場普遍認為，晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵，但在進入生成式AI世代後，產業逐漸發現另一個事實：真正限制AI效能的瓶頸不是運算，而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練，到AI推論、代理式工作流程（Agentic Workflow），甚至未來的機器人與自駕車，龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求，讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場，逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現，大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為，記憶體是突破（頻寬）瓶頸的關鍵，也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察，也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷，加上四年半的創投生涯後，選擇加入美光的核心原因之一：在AI重塑產業結構的浪潮下，記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

從零組件供應商到策略夥伴，記憶體共創時代來臨

AI的崛起，正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去，記憶體產品多是標準化元件，客戶關注的是價格、供貨與規格；合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大，從資料中心、雲端平台到終端裝置，記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵，也因如此，越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」，而非單純零組件。

Mike表示：「現在，我們跟客戶合作的時間跨度改變了，在產品正式上市前三到四年便開始合作，從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如，美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體，便是雙方提前多年展開深度合作（co-design）的成果。

值得特別注意的是，美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品，也在需求層面與客戶進行密切合作，例如，將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議（LTA）轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議（SCA），藉此掌握客戶的未來需求，進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言，深度協同設計是高成本的投入，美光的做法是先廣泛進行市場感知，理解不同場域的需求方向，再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向，AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變，更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋，過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關，但在AI新世代，推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量，而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式，每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源，這意味著，即使設備銷量成長趨緩，記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是，AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域，儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同，但是，Mike認為：所有AI裝置都存在三項共同需求：更快的速度、更大的容量，以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的：「我們最大的挑戰，是如何與客戶和整個生態系保持高度一致，一方面創造供給與產能，另一方面持續推動技術創新。」可以預期，在接下來的五年，記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能，而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新，而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說，AI帶來的改變，不只是算力提升，而是重新定義整個運算架構：過去，記憶體被視為支援運算的基礎元件；現在，則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源；當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率，從裝置數量轉向Token消耗量，記憶體的重要性也將隨之水漲船高，對美光科技來說，這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。