種族歧視風波再起，一張動態圖害Instagram移除GIF 功能|數位時代 BusinessNext

種族歧視風波再起，一張動態圖害Instagram移除GIF 功能

這幾天Instagram限時動態（Stories）GIF貼圖突然消失，讓許多用戶在社群上發出一陣哀號，據悉撤下GIF功能原因是和一張種族歧視動態圖有關，接下來平台將進行人工審查的方式，確保類似內容不會再出現。

種族歧視惹爭議，Instagram移除GIF貼圖功能

俗稱「動圖」的GIF格式早在上個世紀就已經出現，隨著今年一月Instagram在限時動態納入GIF貼圖後再度翻紅。

Snapchat 、Instagram都是採用動態圖片分享平台「Giphy」的來源，用戶透過GIF搜尋功能搜尋關鍵字，就能為限時動態增添趣味性。但最近卻有用戶在Twitter上表示，在Snapchat 、Instagram平台上搜尋關鍵字「Crime（犯罪）」，會出現一張讓人不安的種族歧視動圖，明顯對非裔族群相當有攻擊性且不尊重。

Snapchat透過聲明表示：「在我們發現這類情況後，就停止了GIF功能，直到確定所有貼圖都沒有類似狀況。」並表示感到相當抱歉；同樣情況發生在Instagram 上，發言人表示：「這類內容在Instagram上沒有容忍空間，在調查的同時我們將停用GIF功能。」且會透過人力審查所有GIF，確保類似內容不會再次出現。

GIF界的Google搜尋，「動圖」魅力人人愛

許多人簡稱「動圖」的GIF（圖像互換格式），是一種點陣圖圖形檔案格式，1987年由軟體工程師Steve Wilhite所創造，成為了大眾除了文字、靜態圖片外表達情緒的媒界，今年已經問世31周年。因為行動裝置的普及，以及主流媒體的推波助瀾，2012年「GIF」被牛津字典選為年度代表字，而真正大規模興起也是近五年的事。

「Giphy」這家公司可以說是GIF界的Google搜尋，平台運作模式類似搜尋引擎，創辦人Alex Chung一開始只是把GIF圖網站連結在朋友間分享，因為看見視覺化社群的趨勢才創立這家公司。

Giphy是一個擁有廣大GIF素材的平台，用戶可以透過關鍵字搜尋找到對應的圖片，根據Giphy去年公布的數據，平均每天可以服務1.5億用戶、日均服務次數超過20億，不只是Snapchat 、Instagram ，也成為Messager等第三方平台採用的來源，除了Giphy，Google目前也有開發自家的GIF搜尋工具。

內容審核出現漏洞，人工審核後將再度上線

事實上，Giphy社群嚴格禁止這類令人反感的內容，Giphy 表示：「當用戶發現具侵略性的GIF貼圖，我們會依照規範移除。」並表示這張GIF之所以會出現，是因為內容審核過濾器出現漏洞，將會以人工方式重新檢查所有GIF，確保類似內容不會再出現，因此Instagram和 Snapchat 應該會很快恢復GIF貼圖服務。

而這也並非Snspchat第一次涉及種族歧視事件，2016年也曾推出極具種族歧視意味的亞洲人AR濾鏡，當時也引發了一陣討論與騷動。

這件事也讓Instagram母公司Facebook很尷尬，尤其Messenger Kids App也有類似GIF貼圖功能。兩大平台未來在把關上必須更加確實，Snapchat和Instagram或許也會重新思考，是否應開發自己的GIF內容平台，防止類似狀況再度上演。

曾是台灣製造業重要根基的塑膠射出產業，如今正面臨人才斷層危機。尤其桃園聚集大量工業區與製造業者，老師傅退休、新人才接不上的現況，更是許多工廠正在面對的現實難題。

從汽車零組件、網通設備、醫療器材到半導體載具，許多產品都離不開射出成型。智穎智能創辦人暨執行長張詠翔指出，全球塑膠射出市場規模超過 3000 億美元，每年仍以約 3% 至 4% 的幅度成長。需求並未消失，只是製造基地從台灣、中國逐步往東南亞等地移動。但機器可以搬、訂單可以轉，老師傅數十年累積的經驗卻很難複製。

這道人才缺口，正是 2020 年成立的智穎智能切入市場的機會。團隊從桃園中原大學的研究能量出發，歷經近十年研究與工廠驗證，嘗試把老師傅腦中的射出經驗，轉化成可以計算、保存與持續學習的 AI 模型，解決產業第一線面對到的挑戰。

把老師傅經驗交給 AI，射出成型從「導航」走向「自駕」

「餐廳沒有廚師是不行的。有再好的設備，不會做的人還是會把它做失敗。」張詠翔如此比喻射出成型的技術門檻。當模具完成後，生產現場仍得依產品、材料與機台特性，調整溫度、速度、壓力、位置等條件；即使使用同一種塑料，不同產品的調整方式也可能完全不同。

而老師傅的珍貴之處，不只是記住參數，而是知道面對材料、機台與環境變化時如何修正。智穎智能要做的，就是把這些難以傳承的「火候」拆解成可以運算的製程邏輯。目前其 AI 解決方案已應用於超過 200 種材料、50 多種產品類型。

把老師傅的經驗轉化為製程邏輯後，第一步就是讓 AI 協助操作人員找到合適的成型條件。智穎智能為此開發智能成型導引系統，工廠只要輸入材料、機台規格、產品尺寸等資訊，sMolding 便能計算第一組成型參數；若試模後出現產品缺陷，再由 sTroubleshooting 提供修正建議。

「它就像導航。我今天告訴你要從 A 點到 B 點，但不知道路怎麼走，導航會把路徑算給你。」張詠翔說。對射出成型而言，這條「路徑」就是溫度、速度、壓力與位置等參數如何組合。以半導體載具試模為例，傳統方式需 7.5 小時，導入系統後縮短至 2 小時，材料使用量從 23 公斤降至 8.7 公斤，整體試模成本降低 64%。

但找到正確參數只是第一步，真正進入量產後，工廠面對的「路況」還會持續改變。溫溼度、材料批次與機台耗損，都可能讓原本設定好的製程條件產生偏移。智穎智能因此進一步開發 StabMolding 成型穩定模組，透過射出壓力數據持續監控品質，並依生產狀態自動補償關鍵參數。換言之，AI 不只在試模階段提供一條正確的「導航路徑」，進入量產後還能因應製程變化持續修正，進一步朝「自駕」邁進。

從產線驗證到海外布局，桃園如何助攻智穎智能跨過0到1？

但要讓 AI 真正走進工廠，智穎智能採取 SaaS 訂閱模式，將核心運算留在雲端持續學習與更新，降低中小型製造商一次投入大量資金的門檻。另一項差異則是「跨廠牌」。現實中的射出工廠往往同時擁有台灣、日本、歐洲不同品牌與年份的設備，因此智穎智能的方案既能導入既有設備，也能與射出機、控制器業者合作，在新機出廠時直接整合。「一個工廠不會只有一個廠牌，就像你家的車庫不會永遠只放同一品牌的車。」張詠翔說。

對智穎智能而言，AI 真正走進製造現場的關鍵，在於不同世代、不同品牌的設備都能導入。只是對工業 AI 而言，降低導入門檻還不夠，更關鍵的是能否取得真實產線反覆驗證。對從中原大學研究成果衍生創立的智穎智能而言，桃園不只是公司所在地，也提供了技術走向市場的第一塊試驗場。「對新創來說，第一個就是要經費、要人才、要場域，再來就是客戶與合作夥伴資源。」張詠翔說。

成立初期，團隊透過桃園市政府研發補助、新創競賽與基地進駐等資源，降低早期研發與營運負擔。更重要的是，桃園密集的製造業聚落，本身就是智穎智能最直接的潛在市場。透過市府串聯工業區與在地企業，智穎智能在創業初期接觸到位於桃園的「良器」，成為公司第一個客戶。從概念驗證、產品調整到實際導入，合作一路延續至今。對必須進入產線反覆驗證才能成熟的工業 AI 而言，第一個願意開放場域的客戶，意義遠超過第一筆營收。

如今，從桃園製造現場磨出的解決方案也開始往海外走。「日本這一次，完完全全都是桃園市政府帶著我們去做這件事情。」張詠翔表示，透過市府帶領團隊前往日本神戶，智穎智能接觸當地官方與企業資源。在市府引薦下，團隊成功對接了神戶知名加速器，更取得日方針對外資新創設立公司與拓展市場的兩階段實質補助資訊。目前團隊正籌備日本布局，為下一階段海外市場拓展做準備。

AI 解決「怎麼生產」後，下一步是「替誰生產」

當 AI 開始解決「怎麼生產」，張詠翔看到的下一個問題，是「替誰生產」。部分製造商提高生產效率後反過來問他，如果我的產能多了 20%，但沒有多 20% 的訂單，我何必要做那麼快？

這個問題催生了智穎智能下一階段的製造媒合平台構想。隨著供應鏈分散至不同國家，品牌要在海外重新尋找符合特定規範與製程能力的供應商，也愈來愈困難。團隊因此希望串聯既有使用 AI 方案的製造商，讓品牌端能依條件尋找供應商，也讓製造端的閒置產能有機會被看見。團隊預計 2027 年上半年推進平台服務，初期規劃串聯超過 200 家製造商與破千台機器。

從中原大學的研究，到桃園工廠提供第一個實際驗證場域；從把老師傅經驗變成 AI「導航」，再走向能自行修正製程的「自駕」，智穎智能試圖數位化的，是製造業最難被保存的資產：人的經驗。而當全球供應鏈持續移動、製造基地愈來愈分散，這套從桃園工廠磨出的 AI，下一步不只要替老師傅找到數位接班人，也要重新連結散落全球的製造能力。
而「Meet 桃園+」也期盼持續透過計畫的媒體報導與宣傳資源，將更多像智穎智能這樣扎根在地、走出海外的創業故事傳遞出去，讓外界看見桃園豐沛且具實戰力的創新動能。