從 Google 搜尋結果到 Facebook「趨勢話題」事件,媒介該為我們做道德判斷嗎?
從 Google 搜尋結果到 Facebook「趨勢話題」事件,媒介該為我們做道德判斷嗎?
2016.05.15 | Facebook

臉書被控遮蔽特定新聞訊息

前幾天,臉書被離職的員工爆料,它的「熱門話題」(Trending)功能並不是單純提供「熱門」訊息,而是涉及人為操控阻擋特定議題訊息。我們在數位時代網站的新聞報導裡也看到,這名前員工指出,主要是那些保守派政黨的熱門文章會被忽略。

當然,這個問題牽涉到之前的另一則新聞:原來這些所謂熱門話題的選擇,不全然是透過演算法來決定,而是在演算法排序後,再由數名編輯人工篩選、下標。本來這則新聞引人注意的地方是,它又成了另一個電腦可能開始排擠人類工作者的例子。不過,如今隨著前員工的爆料,兩件事情合起來就呈現出相當令人疑慮的景象:臉書在試圖控制新聞,甚至是「帶風向」嗎?

Zuckerberg第一時間已經跳出來承諾會立即進行調查,因此就讓子彈再飛一會,也許可以知道更多實情,我們在此先不急著審判。倒是這事件讓我聯想到了再前陣子百度發生的大事,也就是中國一名大學生因為相信了百度提供的醫療資訊而不幸殞命。

這兩個事件看似差了十萬八千里,但卻扣連上一個共同的問題:媒介的道德性。

媒介該為我們做道德選擇嗎?

去年年中,QUARTZ有一篇很精采的文章,是由作者與被稱為Google哲學家的Luciano Floridi的對談記錄,主題是:搜尋引擎該是道德的嗎?這個問題的意思是,例如,當我在Google上搜尋「女人的天職」時,到底Google該不該給我那些傳遞性別偏見、甚至歧視的答案?

也就是說,當我們今天總是依賴著各種媒介去認識世界、傳遞訊息、甚至行動時,這些媒介該是客觀中立的?還是該為我們下道德判斷或甚至決策?

與這個問題相關的是,在百度的事件中,顯然其「競價排名」的服務是整個問題的核心。只是這個服務依據的不是「道德」,而是「誰的鈔票多」來提供資訊。

而在臉書這次的事件中,某種意義上來看,假設熱門話題的訊息真如爆料前員工所說,遮蔽了那些保守的、右派的熱門新聞。那顯然地,臉書正在為其使用者下道德判斷(先不談是不是惡意地帶風向)。換言之,臉書預先為使用者判定那些保守、極右派的新聞「不好」。

Google哲學家Floridi在上述的那篇文章中主張:Google不該移除那些(所謂)「道德上不正確」的答案。換言之,他認為像Google這類搜尋引擎如今就像是在「管理真相」(managing truths),而當我們賦予私人企業在這方面上過大的權力,那將是很危險的。

換言之,這可以認為是帶有「網路中立性」意味的觀點:作為傳遞資訊、甚至是真相的媒介,媒介的管理者不應預先將道德判斷加諸其上。

那麼,在百度的事件中,我們看到的恐怕是一個更糟糕的境況:不僅不是道德,而是「金錢」在篩選著那些呈現給使用者的資訊。雖然嚴格來說,「競價排名」這一服務本來提供的就是「廣告」。要從「管理真相」的標準來責難百度,也許過於嚴苛。但當一個生命因此消失後,可能我們真的需要如此嚴苛的標準。

而在臉書的事件中,恐怕Zuckerberg如今也得謹慎思量,如果臉書想要成為不只是提供社交的平台,而是人們日常生活的媒介,那麼該如何「管理真相」就成了嚴肅的問題。換言之,當臉書依照某些其預先制定、有偏向的規則決定了哪些新聞會刊出、哪些不會,這就顯然地讓自己成了掌握道德判斷權力的(危險)巨人。

這是一個大腦延伸外化的時代

加拿大傳播學者麥克魯漢在1964年那個沒有網路、個人電腦的年代,就很神奇地洞見了人們的大腦終將會在科技的發展中延伸出去,也就是透過科技(媒介)來運作其功能。

如今,不管是百度、臉書的事件,還是Google未來的發展,其實涉及的都不只是資訊篩選與管制的問題,而是當這些媒介就成了我們大腦的延伸時,倘若這些媒介的運作被預先設定了某些道德判斷與偏向,這就等同於我們自身的選擇與決策能力在其中受到了箝制。

也就是說,我們必須要注意到,不管是Google、百度、還是臉書,當這些媒介成了我們理所當然認識事物、世界、或甚至「真相」的管道時,這也就意味著真正讓我們得以進行認知的,是「人-媒介(Google、百度、臉書)」這個認知系統。如此一來,當Google、百度與臉書以某種有特定偏向的方式篩選資訊,這也就意味我們自身的認知模式將產生難以察覺的改變。這才是危險所在。

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把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?
把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?

曾是台灣製造業重要根基的塑膠射出產業,如今正面臨人才斷層危機。尤其桃園聚集大量工業區與製造業者,老師傅退休、新人才接不上的現況,更是許多工廠正在面對的現實難題。

從汽車零組件、網通設備、醫療器材到半導體載具,許多產品都離不開射出成型。智穎智能創辦人暨執行長張詠翔指出,全球塑膠射出市場規模超過 3000 億美元,每年仍以約 3% 至 4% 的幅度成長。需求並未消失,只是製造基地從台灣、中國逐步往東南亞等地移動。但機器可以搬、訂單可以轉,老師傅數十年累積的經驗卻很難複製。

這道人才缺口,正是 2020 年成立的智穎智能切入市場的機會。團隊從桃園中原大學的研究能量出發,歷經近十年研究與工廠驗證,嘗試把老師傅腦中的射出經驗,轉化成可以計算、保存與持續學習的 AI 模型,解決產業第一線面對到的挑戰。

把老師傅經驗交給 AI,射出成型從「導航」走向「自駕」

「餐廳沒有廚師是不行的。有再好的設備,不會做的人還是會把它做失敗。」張詠翔如此比喻射出成型的技術門檻。當模具完成後,生產現場仍得依產品、材料與機台特性,調整溫度、速度、壓力、位置等條件;即使使用同一種塑料,不同產品的調整方式也可能完全不同。

而老師傅的珍貴之處,不只是記住參數,而是知道面對材料、機台與環境變化時如何修正。智穎智能要做的,就是把這些難以傳承的「火候」拆解成可以運算的製程邏輯。目前其 AI 解決方案已應用於超過 200 種材料、50 多種產品類型。

把老師傅的經驗轉化為製程邏輯後,第一步就是讓 AI 協助操作人員找到合適的成型條件。智穎智能為此開發智能成型導引系統,工廠只要輸入材料、機台規格、產品尺寸等資訊,sMolding 便能計算第一組成型參數;若試模後出現產品缺陷,再由 sTroubleshooting 提供修正建議。

用手機即可查看系統狀況
圖/ 智穎智能提供

「它就像導航。我今天告訴你要從 A 點到 B 點,但不知道路怎麼走,導航會把路徑算給你。」張詠翔說。對射出成型而言,這條「路徑」就是溫度、速度、壓力與位置等參數如何組合。以半導體載具試模為例,傳統方式需 7.5 小時,導入系統後縮短至 2 小時,材料使用量從 23 公斤降至 8.7 公斤,整體試模成本降低 64%。

但找到正確參數只是第一步,真正進入量產後,工廠面對的「路況」還會持續改變。溫溼度、材料批次與機台耗損,都可能讓原本設定好的製程條件產生偏移。智穎智能因此進一步開發 StabMolding 成型穩定模組,透過射出壓力數據持續監控品質,並依生產狀態自動補償關鍵參數。換言之,AI 不只在試模階段提供一條正確的「導航路徑」,進入量產後還能因應製程變化持續修正,進一步朝「自駕」邁進。

從產線驗證到海外布局,桃園如何助攻智穎智能跨過0到1?

但要讓 AI 真正走進工廠,智穎智能採取 SaaS 訂閱模式,將核心運算留在雲端持續學習與更新,降低中小型製造商一次投入大量資金的門檻。另一項差異則是「跨廠牌」。現實中的射出工廠往往同時擁有台灣、日本、歐洲不同品牌與年份的設備,因此智穎智能的方案既能導入既有設備,也能與射出機、控制器業者合作,在新機出廠時直接整合。「一個工廠不會只有一個廠牌,就像你家的車庫不會永遠只放同一品牌的車。」張詠翔說。

對智穎智能而言,AI 真正走進製造現場的關鍵,在於不同世代、不同品牌的設備都能導入。只是對工業 AI 而言,降低導入門檻還不夠,更關鍵的是能否取得真實產線反覆驗證。對從中原大學研究成果衍生創立的智穎智能而言,桃園不只是公司所在地,也提供了技術走向市場的第一塊試驗場。「對新創來說,第一個就是要經費、要人才、要場域,再來就是客戶與合作夥伴資源。」張詠翔說。

成立初期,團隊透過桃園市政府研發補助、新創競賽與基地進駐等資源,降低早期研發與營運負擔。更重要的是,桃園密集的製造業聚落,本身就是智穎智能最直接的潛在市場。透過市府串聯工業區與在地企業,智穎智能在創業初期接觸到位於桃園的「良器」,成為公司第一個客戶。從概念驗證、產品調整到實際導入,合作一路延續至今。對必須進入產線反覆驗證才能成熟的工業 AI 而言,第一個願意開放場域的客戶,意義遠超過第一筆營收。

如今,從桃園製造現場磨出的解決方案也開始往海外走。「日本這一次,完完全全都是桃園市政府帶著我們去做這件事情。」張詠翔表示,透過市府帶領團隊前往日本神戶,智穎智能接觸當地官方與企業資源。在市府引薦下,團隊成功對接了神戶知名加速器,更取得日方針對外資新創設立公司與拓展市場的兩階段實質補助資訊。目前團隊正籌備日本布局,為下一階段海外市場拓展做準備。

智穎智能在 TaipeiPLAS 2026 台北國際塑橡膠工業展,展示 AI 智慧製造成果,現場商洽氣氛熱烈,成功吸引產業關注。
圖/ 智穎智能提供

AI 解決「怎麼生產」後,下一步是「替誰生產」

當 AI 開始解決「怎麼生產」,張詠翔看到的下一個問題,是「替誰生產」。部分製造商提高生產效率後反過來問他,如果我的產能多了 20%,但沒有多 20% 的訂單,我何必要做那麼快?

這個問題催生了智穎智能下一階段的製造媒合平台構想。隨著供應鏈分散至不同國家,品牌要在海外重新尋找符合特定規範與製程能力的供應商,也愈來愈困難。團隊因此希望串聯既有使用 AI 方案的製造商,讓品牌端能依條件尋找供應商,也讓製造端的閒置產能有機會被看見。團隊預計 2027 年上半年推進平台服務,初期規劃串聯超過 200 家製造商與破千台機器。

從中原大學的研究,到桃園工廠提供第一個實際驗證場域;從把老師傅經驗變成 AI「導航」,再走向能自行修正製程的「自駕」,智穎智能試圖數位化的,是製造業最難被保存的資產:人的經驗。而當全球供應鏈持續移動、製造基地愈來愈分散,這套從桃園工廠磨出的 AI,下一步不只要替老師傅找到數位接班人,也要重新連結散落全球的製造能力。
而「Meet 桃園+」也期盼持續透過計畫的媒體報導與宣傳資源,將更多像智穎智能這樣扎根在地、走出海外的創業故事傳遞出去,讓外界看見桃園豐沛且具實戰力的創新動能。

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