佐克伯:Facebook 計劃讓用戶探索「應該」認識的人,而不是舊識
佐克伯:Facebook 計劃讓用戶探索「應該」認識的人,而不是舊識

Facebook CEO馬克‧佐克伯(Mark Zuckerberg)日前在自己的臉書上刊出一篇文章,談到了未來Facebook的社群經營方向。

探索「應該」認識的人,而不是舊識

簡單來說,佐克伯認為Facebook的AI系統到目前為止,都專注在讓用戶連結到他們已經認識的人,或是可能認識的人,不過目前一項仍非常初步的新計劃,則是嘗試讓用戶接觸「他們『應該』認識的人」,比如某些專案的mentors,或是在用戶的交友圈外、但可能可以帶來幫助或啟發的人。

雖然沒有正面批評他一手主導的社群環境,但佐克伯繞著彎簡單提一下,認為經過修飾(make-up)的社群資訊,可能是一種潛在的不平等,容易影響我們思考自己處境、或是處理資訊的方式,甚至是我們的習慣。而實際上,許多心理學都有類似的研究,並談到社群媒體對於用戶心理的負面影響,比如降低歸屬感或自我價值。

因此,佐克伯提到幾個可能,比如建立網路版的「The Peace Corps」(和平工作團),讓不同文化的用戶可以建立關係,或是參考「Alcoholics Anonymous」(匿名戒酒會),讓曾經克服過某些問題的人,回過頭來擔任mentor,幫助仍在掙扎的其他人。看起來,佐克伯思考的方向並不是現在常見的交友軟體。

朋友與社群的影響力

佐克伯也提到,據他的觀察,過往人們多數相信如果能獲得更好的資訊,就可以幫助自己做出更好的決策。雖然這不算有錯,但其實當事人過去的經歷,以及他們的朋友與家庭,對於決策的影響力也是一組關鍵變項,卻不見得被知悉。換言之,即使當事人很理性,也確實拿到更好的資訊,還是可能做出比較差的決定。

佐克伯隨後提了他在各處聽來的幾個經典例子,像是戒毒的重點步驟除了勒戒,成癮者也最好遠離仍在吸毒的朋友;原本因為一些小罪進了看守所的少年犯,卻可能在離開後犯下更大的案子。儘管佐克伯強調這些都只是他的觀察,不是嚴謹的社會科學研究,但他暗示了社群與朋友圈對生活的影響力。然而在美國,平均每人實際生活只有不到三位親密朋友,無形讓社群網站擔負更大的人際責任

總而言之,佐克伯希望在 Facebook 建立的新社群風格,是先讓一小群人有正向力量,然後再擴散出去。根據他的觀察,這些力量的擴散力十分驚人。每年都會設立一些私人挑戰的他,今年則是想到沒有去過的國家了解人們的挑戰與希望,以及他們如何看待自己的工作與社群。

他也強調這不是在做公關,而是想獲取更廣泛的資訊。

本文授權轉載自:科技新報

關鍵字: #Facebook
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健細胞科技攜手中興大學,推出「Cancell Insight」醫療AI 輔助決策平台,消弭醫療數位鴻溝
健細胞科技攜手中興大學,推出「Cancell Insight」醫療AI 輔助決策平台,消弭醫療數位鴻溝

為打破醫療 AI 高昂的算力與人力門檻,健細胞科技與國立中興大學資管系蔡孟勳教授團隊產學合作,正式推出「Cancell Insight 醫療 AI 模型平台」(https://insight.cancell.ai)。該平台以 SaaS(軟體即服務)模式提供一站式託管,讓先進的醫療 AI 資源不再侷限於大型醫學中心,有效消弭基層與城鄉間的醫療數位鴻溝。

軟體硬實力:打通 AI 落地最後一哩路

過去,許多由學術或生技單位開發的優秀模型因缺乏部署工具,往往淪為「實驗室孤兒」;而中小型醫院也常因 IT 建置成本對 AI 望之卻步。

健細胞科技創辦人周子堯Victor憑藉其UIUX規劃、程式開發技術背景,親自領軍AI 模型研發團隊,建構 Cancell Insight 平台。他強調,智慧醫療落地必須具備「無感化部署」、「持續性反覆運算」與「大眾化使用」三大要素。Cancell Insight 包辦了從數據清潔、標註到模型訓練與部署的底層工程,醫療機構僅需提供去識別化數據,繁瑣技術難題全由平台解決,讓 AI 真正回歸醫療「輔助」本質。

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Cancell Insight提供涵蓋數據清洗、精準標註、模型訓練至部署託管的一站式解決方案
圖/ 健細胞科技

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在追求科技創新的同時,Cancell Insight 嚴格把關醫療安全性。平台所有 AI 模型輸出結果均定位為「臨床決策輔助」與「研究檢測輔助」,透過「非直面病患」的機制,確保所有 AI 建議皆由專業醫療人員進行最終判讀。

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健細胞科技
部署輕量化模型於地端,支援離線模式使用模型,完善保護企業敏感資料
圖/ 健細胞科技

展望未來,擴大智慧醫療生態圈

透過 SaaS 模式取代高額硬體採購,Cancell Insight 致力落實醫療平權。未來,健細胞科技將以此平台為樞紐,尋求跨界深度合作:

醫療機構: 提供各級別醫院隨選即用的 AI 助理及地端部署選項。
學術/生技: 協助實驗室模型落地,並優化新藥研發與臨床試驗的數據處理效率。
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