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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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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