Facebook三大爭議內容難解,佐克伯想守護平台仍長路漫漫
Facebook三大爭議內容難解,佐克伯想守護平台仍長路漫漫
2017.11.07 | Facebook

上週才剛發佈最新財報的Facebook,儘管營收數字亮眼,外界最關注的還是他們如何處理不當內容,特別是在月活躍用戶突破20億的今天,Facebook要如何維護世界近四分之一人口的社群內容安全也變得更困難。而從近期訪台的Facebook全球安全政策最高階主管Antigone Davis的談話,以下3個內容難題,不難看出Facebook仍未找到完美解方。

2017亞太網路安全高峰會
iWIN網路內容防護機構與Facebook共同籌辦「2017亞太網路安全高峰會」,Facebook總部全球安全政策最高階主管Antigone Davis(右三)親自來台交流,iWIN網路內容防護機構執行長黃益豐(左一)、韓國前未來創造科學部副部長Jae-You Choi(左三)以及日本和新加坡的網路內容防治相關單位也出席該場高峰會。
圖/ 台灣網路內容防護機構iWin

一、不當內容:標準難訂,統一規範也得因地制宜

如今暴力、色情內容已經不只能透過圖文傳播,Facebook推出的直播功能更讓這些不當內容防不勝防。

有關內容安全的審查,Facebook目前除了制定禁止不當內容的審查標準,也推出隱私設定、封鎖和檢舉等安全工具,並在全球設有六間社群內容政策辦公室。Facebook全球內容政策經理David Caragliano也特別指出,他們可24小時處理被檢舉的內容,包含中文內容。

此外,Facebook執行長佐克伯也才在上周的財報會議宣布,明年將加倍處理安全議題團隊的人力編制,擴大社群安全的投資,要來守護平台。

儘管Facebook內部自有一套內容標準,但Antigone Davis同意,作為跨國企業,很難將一套「安全準則」直接落實在文化和法規差異都很大的不同國家。例如,在台灣違法的內容,並不一定適用於Facebook下架文章的標準,而和當地組織合作便成為Facebook落實維護安全社群的重要策略。在台灣,網路內容防護機構iWin就扮演與Facebook溝通何謂台灣不當內容的橋樑。

2017亞太網路安全高峰會
Facebook全球內容政策經理David Caragliano的團隊負責制定Facebook對不當內容的標準為何,目前在全球共設有六間辦公室,亞洲據點設在新加坡。
圖/ 台灣網路內容防護機構iWin

二、假新聞:開放第三方組織「標記」,但效果有限

除了暴力、色情、仇恨言論等違反Facebook社群守則的內容,協助散布假新聞等不實訊息,也是Facebook一直為人詬病之處。

對此,Facebook全球內容政策經理David Caragliano坦言,這是很難解的問題,因為他們並非專門判定何謂「真實」內容的公司,目前傾向和第三方平台及媒體識讀專家合作。例如,Facebook在3月開放用戶和第三方組織替假新聞加上「有爭議」的標籤,並降低該篇貼文的觸擊率。

不過,這項政策迄今帶來的效果仍有限。曾有研究指出,標示警語對用戶判斷新聞真偽的幫助並不大,平均只能幫助3.7%的參與者更正確判斷假新聞,甚至會讓特定族群懷疑,該標籤是否是針對性地只對特定資訊進行標示,反倒造成反效果。

三、詐欺廣告:廣告審查標準更高,但仍有漏洞

比協助散布假新聞更糟的,或許就是利用散布這些不實訊息賺錢。曾被質疑假新聞影響美國總統大選的Facebook日前發現,在美國總統大選期間,該平台上有近五百個與俄國有關的假帳號,花了10萬美元、針對美國用戶投放三千則廣告。相較一般貼文,付費廣告可觸及到更多人、影響層面更大。

對此David指出,廣告內容不只須符合Facebook社群內容規定,還必須通過更嚴格的審查標準才能上架。只不過,從台灣層出不窮的Facebook網購詐騙,以及Facebook未能阻止俄國投放政治廣告的例子就能看出,目前Facebook的廣告審查仍存在漏洞,而這或許也是為什麼儘管Facebook最新一季的廣告營收成長近五成,股價卻反而下跌的原因之一。

打擊殭屍帳號,真實身份對安全社群的重要性?

除了事後審查內容,Facebook認為帳號真實性也是維護社群安全的關鍵之一,「相信當大家用真實身份在線上互動時,更能對自己的行為負責,」David說。因此,Facebook也利用人工智慧技術掃描行為異於真人用戶的帳號,試圖打擊殭屍帳號。

但除了Facebook本身,旗下Instagram、以及Facebook剛在10月收購的青少年社交app「TBH」,都不像Facebook規定用戶使用真實名字。對此,David表示,匿名確實增加管理的挑戰,但以Instagram來說,該平台對「霸凌」的審核標準就比Facebook更嚴格、有更多過濾器,需要用更積極的態度預防霸凌語言出現。

其實這些都不是只有Facebook一家公司會面臨的挑戰,只是當用戶規模愈大,無可避免也更容易被放大審視。但就如同先前YouTube曾因仇恨內容引發爭議,因此加快腳步將機器學習用於主動辨識不當內容,並在今年9月已經達到83%的極端影片可在被檢舉前先辨識出來一樣,這些挑戰,或許也會成為促使Facebook技術前進的一大動能。

關鍵字: #Facebook #假新聞
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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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