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？|數位時代 BusinessNext

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。

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。