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。

往下滑看下一篇文章
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

2-RD096270.jpg
博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

3-RD096215.jpg
左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

4-RD096303.jpg
博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

>>掌握AI 應用的新契機,立即聯繫博弘雲端專業顧問

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
2026 大重啟
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓