網路自由度開倒車？全球30個國家操弄社群輿論，靠洗版帶風向|數位時代 BusinessNext

網路自由度開倒車？全球30個國家操弄社群輿論，靠洗版帶風向

非營利組織《自由之家》（Freedom House）本周發布今年的「網路自由度報告」，顯示全球網路自由度已經連續七年下降，還有30個國家曾透過社群媒體影響輿論，網路自由度大開倒車。

愛沙尼亞網路自由度最高，中國連續三年墊底

俄羅斯透過虛假帳號買了10萬美元的政治廣告，試圖影響美國總統大選鬧得沸沸揚揚，這個月也傳出中國國營媒體花費幾十萬美元在社群平台上大買廣告，散佈操弄人心內容，也讓人不禁感嘆政府的手這麼容易就能伸進看似自由開放的網路世界，網路言論自由大開倒車。

非營利組織《自由之家》（Freedom House）本周公布「2017年網路自由度報告」，報告中一共研究了65個國家，涵蓋全球87%的網路使用者，但台灣並不在這份調查名單中；從個別國家來看愛沙尼亞、冰島的網路自由度最高，亞洲第一名則為日本排在全球第七；在參與研究的65國中，有32國的網絡自由度惡化、13國網絡自由度提高，而全球網路自由度已經連續七年下跌，而需要翻牆才能使用多項網路服務的中國，已經連續三年被《自由之家》評為網路操控最嚴重的國家。

高達30個國家操弄社群輿論，利用洗版帶風向

《自由之家》是獨立的非營利機構，Facebook、Yahoo、Google、Twitter、美國國務院都有資助其營運，致力於推廣民主、人權、政治自由研究。

今年的研究中指出，「全球許多政府在過去幾年，都戲劇性的增加對於社群平台上資訊的操控。」科技儼然成為議題帶風向的工具，其中包括委內瑞拉、菲律賓、土耳其，都被發現政府官方雇用特定的網路輿論製造者，為特定議題帶風向，壓制社群媒體上對於政府批評的言論。

而這樣的情況在過去幾年變得越來越氾濫，研究發現有部分政府單位會利用 大量的機器人假帳號重複推文、大量分享連結試圖增加觸及，以及大規模使用特定hashtag ，報告中指出，墨西哥曾在政府負面新聞纏身時，動用高達七萬五千個機器人帳號專門推送hashtag，當機器人大規模推送資訊時，便削弱人類用戶真實使用的hashtag，形同翻轉真實輿論討論的趨勢話題。

調查中發現在65個研究的國家中，有高達30個國家政府曾透過投放特定訊息影響輿論走向，這個數字比起去年的23國，一口氣增加了七國。而一向給人自由印象的美國網路自由度也在逐漸下降中，報告中指出，今年三月美國海關和邊境保護局曾要求Twitter透露一名反對川普移民政策帳號的用戶真實身分，箝制民眾在社群上抒發不同意見的自由，直到Twitter將爭議鬧上法院才平息。

虛假訊息流竄，大眾必須學習判讀訊息真偽

從今年的報告中也能觀察到，各國政府對於網路自由的規範有倒退的趨勢，例如德國要求Facebook下架官方認為具有爭議性質的內容，以及烏克蘭政府強行關閉親俄立場的網站等，報告中指出至少有十四個國家制定新法律，干預網路言論，形同讓新聞自由倒退。

《自由之家》建議各國政府應該盡快制訂出規範，減少政治性意圖的廣告在社群平台出現，同時閱聽大眾也應該在這個真假難辨時代，學習如何判讀訊息的真偽，才不會輕易被影響。

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。

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。

「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。

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