區塊鏈才能解決「信任」問題,Facebook個資外洩案給的啟示
區塊鏈才能解決「信任」問題,Facebook個資外洩案給的啟示
2018.03.23 | Facebook

擁有20億用戶的Facebook,這週五千萬用戶個資外洩的消息,在全球引發強烈關注,讓用戶對社群平台產生極大的不信任感,不過RBC Capital Markets分析師Mitch Steves認為,這次個資外洩案,對區塊鏈科技來說其實是個好消息。

告別集中式平台,區塊鏈讓資料流向更透明

外媒揭露劍橋分析公司,利用第三方心理測驗App取得的數據,在未經用戶許可用途的情況下,分析五千萬用戶個資,且可能影響到2016美國總統大選結果。

因此許多人意識到,讓大型科技公司集中掌握你我大量的個人資料、數據,是糟糕透頂的作法,而Facebook也正在給世人一個相信「去中心化技術」的好理由。

Mitch Steves認為,區塊鏈比起現在的社群巨頭,解決了用戶對數據「信任」的問題,舉例來說,未來大家不必把想分享的照片上傳到社群平台,因為有了去中心化的特點,分享內容不必透過像Facebook這樣的集中平台,可以藉由區塊鏈直接分享給特定的一群人,用戶還可以追蹤照片流向,確保內容不會被未經許可的人瀏覽。

RBC Capital Markets分析師Mitch Steves
你可以100%追蹤這些東西,我想這是我們長期的目標。

本周三Facebook執行長馬克・佐克伯(Mark Zuckerberg),在貼文中提到三點補救方案,包括升級個資管理政策,如果用戶超過3個月沒使用App,第三方App開發者就不得繼續取得相關個資;以及推出新工具,讓用戶了解自己的資料被哪些第三方App使用。

華爾街認為,Facebook沒有本錢再經歷一次的資料隱私危機,區塊鏈可以為社交媒體平台增添了另一層透明度,讓用戶可以監控自己的資料,不論是照片、貼文、地點資訊,都能清楚了解資料去了哪裡?被誰瀏覽?如此一來就能藉由透明的監控機制,避免數據被濫用。

Social Media
因為區塊鏈具有去中心化的特點,未來分享內容不必透過像Facebook這樣的集中平台,可讓資訊散播途徑更透明。
圖/ shutterstock

資料加密,掌握真實使用目的

分散式技術用在身份資料管理規範,用戶可以協商如何使用自己的數據,就能防止像這次劍橋分析以學術研究的名義,卻將資料用來影響選民意志;另外,也能避免Facebook將數十億用戶的數據資料拿去賣廣告獲利,藉由分散式網路讓所有成員都能共享資料的價值。

Never Stop Marketing執行長爱普斯坦(Jeremy Epstein)表示,未來個人的資料若透過加密形式呈現,再藉由智慧合約執行解密,就能證明對方是否真的用於學術目的。用戶也能選擇自己的身分資料要如何被使用。例如,研究單位想要知道對方年紀是否大於20歲,得到的結果將會只有「是」或「不是」,而不是一個特定的年齡數字。

但區塊鏈儲存資料也不是沒有缺點,分析師Mitch Steves認為,雖然區塊鏈可以解決資料透明度問題,幫助用戶掌握資料如何被分享,但卻不能在第一時間阻止濫用行為。

資料來源:CNBC、CCN、Itworldcanada

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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