台灣的數位內容在慢速滅絕中?
台灣的數位內容在慢速滅絕中?
2018.02.18 | Facebook

「行路難,行路難!多歧路,今安在?」 ──李白

這個說法頗令人印象深刻。你不禁跟著想,這是誰說的呢?是真的嗎?如果是的話,那恐怕問題大了。

Quora的討論告訴我們,「最近兩年所創造的資料,占據目前全世界資料量的90%」這個大數據的陳述,是由挪威,也是北歐最大的研究機構 SINTEF的社會心理學家彼得.布蘭采格(Petter Bae Brandtzaeg)2013年所發表在ScienceDaily科學新聞上的一篇報導所指出。

布蘭采格研究員是SINTEF的EU REVEAL計畫的主要參與研究者。REVEAL計畫著重在社群媒體更高階分析所需技術之提升可能性,例如幫助使用者揭露社群媒體當中隱藏的各種「模式」(聲譽、影響力、資訊的信用程度)。

倘若該研究的驚人說法為真,那麼估算國家資源投入資料處理的經濟效益,恐怕會得出一個令人害怕的趨勢:我們對於新型態資料增生速度夠快的領域,投注太少資源,以致於把新領域的主導權全然拱手讓人。以目前資料的增生速度,傳統領域倘若沒有進入「即時」領域來逐鹿中原,競逐資料增生量、資料處理工具的生產、資料產業的專業化、研究人員數量與品質的提升,恐怕在未來的十年內會被快速地邊緣化。

這是一個即時資料對決傳統資料的,不同尺度規模的戰爭。一但進入到即時資料的領域,就像脫離地球大氣層進入無垠的太空一樣,我們便已經跨入到截然不同的生態系統。技術規格決定了行動者所歸屬的區塊叢聚,新的合縱連橫策略聯盟影響著資料工具、商業模式,更決定了應用與發展的未來面貌。

當社群媒體情報資訊已經成為社會裡人與人互動的重要基礎建設,在缺乏研究角度介入、及早審視眾多跨域議題、比較各國脈絡、檢討現況與在地反思的狀況下,只會讓國家力量、市場流動與民眾行動在沒有緩衝的狀況下,直接相撞。國家暴力地收編,或是被動地全面退讓,所帶來的結果都是「多輸」。

人工智慧的基礎在於資料,它的開花結果在於社會大規模的應用。我們想要發展人工智慧產業,但是在底層的資料挑戰上沒有策略,也很難想像放諸全球的應用市場中,怎麼能夠切入承擔關鍵的主導角色。

布蘭采格研究員同時也指出:這些增長快速、份量約九成的資料都掌握在新興的網路公司裡頭。 這導致大部分的資料與知識都掌握在這些網路公司之中。大型機構則是透過Microstrategy公司的Wisdom系統這樣的資料服務公司來取得群體社群媒體資料進行分析,同時避開個人隱私的爭議限制。

擁有這些資料讓新興網路公司可以做各式各樣自動化的工作。除了更加的銳利地分析使用者行為,創造出更具吸引力的商品服務之外,其中也包括聲名狼藉的大數據災難,例如最近才被ProPublica獨立調查報導組織所發現的,自動協助引導客戶針對厭惡猶太人的族群下廣告。

當然,ProPublica的檢視過程也受到大家的關注。在他們的實驗當中,這個可以被勾除的廣告分類只涵括2,300人,Facebook演算法自動建議他們擴大目標群眾的規模,把喜歡擁槍權的民眾納入。而當Propublic在搜尋與「希特勒」相關的分類時,Facebook建議一個「欄位」是「希特勒並沒有做錯」。在這個廣告被審核通過後,Facebook同時也自動地將這個廣告,描述成鎖定在對Antysemityzm(波蘭語的反猶)感興趣的民眾。

我們也不該忘了,最近更為令人喧嘩的是,史丹佛大學人工智慧的論文宣稱能夠更準確地從面相上判斷民眾的性傾向是否為同性戀;雖然這個技術現在還在大學實驗室裡,我們可以猜想在什麼樣的情況下被估算價值,以及多快地會移轉到商業部門。

擁有力量的商業網路公司,掌握了下一個世代的未來科技。這難道不是一個重要的問題嗎?少數的公司找到方法獲致全球性的財富,並且讓全世界的使用者自發性地為他們累積資料。也許最初資料還是一個需要費盡心力,去取得的艱難資產;但是一但這些積累突破了某些門檻,變成一種壟斷式的全球霸權時,我們要怎麼繼續這個場景下去才能夠平衡民粹壓力、不平等競爭的指責與沉默螺旋「站隊靠邊」的問題?

回過頭來看,我們曾經宣稱推動的「兩兆雙星」國家政策,裡頭的數位內容產業,其實缺乏了策略與尺度規模,以及生態系統的脈絡想像。一張張單獨靜態的數位化照片,抗拒被複製,仍舊期待被閉鎖在限制進入的特定空間中,除了在穩定位置的自己人之外,只讓少數進入者得以運用、流通。

無論表演得多麼優雅,那都是一種慢速的滅絕。

這是一個即時資料與傳統資料對決的戰爭, 而技術規格決定了行動者歸屬的區塊叢聚與未來。

李士傑 Shih-Chieh Ilya Li
星輿公司noema.io共同創辦人,網路文化運動者、獨立研究者。前中研院資訊所專案經理、資訊社會學博士研究,過去十年投入開放源碼與數位文化相關計畫。

LINK:EU REVEAL計畫

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打造AI超算新紀元 掌握逆分工與私有化趨勢,加速AI模型訓練與應用開發
打造AI超算新紀元 掌握逆分工與私有化趨勢,加速AI模型訓練與應用開發

AI帶來前所未有的機遇,除了借鏡產業實戰經驗、善用尖端技術進展,更需要掌握趨勢並搶先布局。就技術投資而言,AI的開源與地端化,正是加速且精確落實企業AI策略的必然走向。在「AI Solution Day超算新紀元:AI模型訓練效能爆發的硬核實踐」研討會裡,匯聚產業實戰經驗與尖端技術分享,共同為企業布局AI提供關鍵助力與行動方向。

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AI Solution Day超算新紀元:AI模型訓練效能爆發的硬核實踐
圖/ 邁達特

AI逆分工的思維與對策

生成式AI做為擁有全人類知識的博學助手,將會打破專業界線,讓人類重回通才時代。台灣大哥大資訊長蔡祈岩表示:「人類社會分工細化、高度專業化的模式正在轉變,面對逆分工的大勢所趨,企業不應只將AI視為工具升級,而是組織進化的契機。」
面對AI引發的逆分工趨勢,首先在行動面,企業應該全員擁抱AI,除了在內部推動AI訓練、導入AI工具,高階主管更要帶頭使用AI;其次是培養跨領域人才,包括跨職能團隊、建立輪調計畫,鼓勵專才轉向通才,例如:IT、行銷、財務等專業課程開放給不同部門學習。

而在思維面,企業必須重塑價值鏈,因為AI不只是提升效率,而是顛覆流程,必須善用AI重新設計價值鏈;另一方面,導入AI的目標是創造價值,而非縮減成本,要避免傾軋內耗或管理階層削減過快等問題。

企業外部值得注意的趨勢則是AI代理的崛起正在顛覆消費習慣,引動商業模式大洗牌,首當其衝的是搜尋引擎、電商和品牌企業,消費者對AI推薦商品的接受度持續上升。蔡祈岩資訊長指出,為了確保競爭力,企業必須儘快布局,作法包括強化服務基礎、站內導入AI對話功能、行銷策略轉型、利用會員制提升高貢獻客群的黏著度等做為防禦策略。

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台灣大哥大資訊長 蔡祈岩 先生
圖/ 邁達特

建置私有化AI的利器,加速AI模型訓練落地

從技術架構面來看,AI當前正處於雲端走向地端的重要分野,企業面對不想讓核心機器上雲但又面臨資料必須全部上雲的兩難。此外,雲端必須接受更多監管、公有雲平台因為法規道德等的考量而限制AI技術的使用,亦是挑戰。相對地,在地端建置AI同樣有必須克服的挑戰,也就是昂貴的機器投資。

群聯電子技術長林緯說明,生成式AI不只需要GPU的算力,更需要記憶體。群聯以NAND Flash結合記憶體管理程式,讓GPU可搭配用量不受限的記憶體,從而調節在算力的投資。以90B的模型訓練為例,地端化門檻從100萬美元起跳,但群聯的解決方案僅需1/10的投資,如此一來,企業就能在地端進行模型訓練,推論速度也可加快。

他進一步指出,台灣受限於繁體中文資料量,較難讓模型進行快速迭代,如何將國外模型本土化就成為重要的訓練方向;另一方面,企業採用的模型必須根據其工作的方法、工具、資料進行企業化。這兩項趨勢都將加速AI模型訓練的落地。

軟硬兼備、橫跨雲地的AI解決方案,實現GenAI應用

隨著 AI 技術加速推動企業架構現代化轉型,企業迫切需要建立橫跨雲端與地端的混合多雲環境,以打造具備 AI-Ready的基礎架構。然而,在 AI 模型訓練過程中,企業普遍面臨數據孤島、訓練效率低落、GPU 資源閒置等關鍵挑戰,加上基礎架構日益複雜化與整體成本壓力攀升,使得高效能 AI 儲存方案成為不可或缺的核心基礎設施。MinIO AIStor 作為目前業界傳輸速度最快、唯一達到 Exabyte 級別擴展能力的物件儲存解決方案,能夠實現資料高速直通 GPU 的優化架構,大幅提升 AI 模型訓練效率,協助企業有效突破運算與儲存間的效能瓶頸,為數位轉型奠定穩固基礎。

而在資料面,亦思科技的HARE新世代湖倉平台融合資料湖的彈性與資料倉儲的查詢效能,提供整合的單一平台處理各類型資料與工作負載,包括即時分析與報表查詢、機器學習與 AI 應用、批次與串流處理整合。國內某IC設計公司因此大幅提升資料查詢效能,縮減高達98%的執行時間,並降低在資料庫與硬體的支出。

精誠資訊從豐富的產業經驗出發,提出應用面和管理面兩大解決方案。Langflow可快速生成AI Agent,透過這個平台讓開發人員及非AI專家能以高效率進行生成式AI專案,構建知識型應用,兼顧快速部署與衡量效能的需求。RE:FORM則是實踐多雲基礎架構的平台工程,提供全域IT部署及管理視角,以資源目錄化結合自動化部署,大幅縮短開發專案的申請流程;此外,資源配置透明度和可視性的提升,更有助於降低費率和優化營運。
面對快速演進的AI技術與應用,市場需求持續激增,從技術架構建置著手,確立GenAI應用核心價值,才能掌握先機,以變制變。

AI火力靠群聯、MinIO打好數據基地、資料處理靠Hare、RE:FORM自動省錢又省力、GenAI應用馬上端!歡迎聯繫精誠資訊服務窗口,從規劃、建置到維運提供最完善服務。

Kevin 楊凱偉 kyang@systex.com | 0938-539283

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