佐克伯兩天聽證會中最常說的3句話,透露Facebook想隱藏起來的秘密
佐克伯兩天聽證會中最常說的3句話,透露Facebook想隱藏起來的秘密
2018.04.13 | Facebook

經歷過去2天白宮聽證會,Facebook創辦人馬克・佐克伯(Mark Zuckerberg)透過背後公關、行銷、法律團隊的幫助,在10小時、600個問題問證高壓下,仍給出了好表現,他那流暢的回答樣貌,也把Facebook股價提升了4.5%。

但是,佐克伯流暢回應的背後,有幾句話不斷被重複:

回答不出的都說稍後回覆

Mark Zuckerberg
馬克・祖克柏雖然做了許多準備,但面對選舉干涉、用戶資料搜集詳細問題,然而以迂迴方式避答。

「我的團隊會稍後給你答案。」

其實許多關於用戶資料隱私、選舉干擾的問題,佐克伯都無法當場給予回應,當他不知道怎麼回答時,這句「稍後回復」就變成唯一的回答。

據外媒《紐約時報》舉出24個佐克伯沒回覆的問題,《Wired》報導內統計則共有43個問題。除了與選舉相關問題之外,還包含Facebook是否從沒登入服務的裝置搜集資料、Facebook已經移除多少個假帳號、Facebook怎麼跨裝置搜集用戶資料等。

換句話說,當場佐克伯雖然有條理地說出了準備好的答案與資料,許多相關數據,甚至Facebook詳細怎麼搜集用戶資料的方法,他其實也無法仔細回答出來。

用戶真的有自己資料的控制權嗎?

另一句被重複了45次的話,是「用戶一直都有掌控他們自己資料的權力」。這句話某個程度沒有錯,某個程度也並不完全正確。

Facebook Data Policy
Facebook的用戶資料政策頁面過於複雜,飽和的資訊只會造成一般用戶困惑、不進一步了解。

身為Facebook使用者都知道,Facebook在設定隱私、分享設定等好多個欄位中,都放了與資料隱私相關的「開關按鈕」,但其實把隱私設定弄的極度複雜,只有少數人會真正進一步改變既有設定。

用戶對科技用語的能力也得考慮進去,Facebook沒有提供單一選項「別再搜集我的資料」,而是像把一台飛機操作控制台呈現給用戶,讓他們自己從中學習怎麼開飛機。

Facebook用戶的確可以選擇某篇貼文要與誰分享,但是他們並沒辦法真正阻止Facebook追蹤用戶的所在地、政治偏好,或從照片中搜集用戶臉部資料等行為。

即使用戶能夠進一步設定部分與第三方廣告機構的資料權,但也只擁有部分權力,並且得按進很多個欄位、詳讀政策語言,才能更改設定。

第一天聽證會場,某個議員問佐克伯他願不願意說出他下榻的飯店名稱、昨天與哪些人傳過訊息聊天等資料,他拒絕回答。但是Facebook對用戶日常生活的這些舉動卻都一清二楚。

AI是Facebook還是佐克伯的助手?

另一個佐克伯常提到的詞彙,則是「人工智慧科技」。他期許,在不遠的未來,Facebook平台上的不當行為、假新聞、仇恨言語等,都會被AI過濾掉。

他唯一沒說的是:Facebook實體計畫打算怎麼做?

AI或許真的能夠為Facebook平台過濾機制幫上忙,重新形塑平台樣貌,但是,當佐克伯在國會問答中說出超過30次「AI會解決問題」時,背後的意圖不禁引人懷疑。

Mark Zuckerberg
聲稱AI會解決問題的祖克柏,卻從未詳細說明「如何解決」的計畫。
圖/ 螢幕截圖

康奈爾大學Cornell Tech的法律教授詹姆士·格林姆蘭(James Grimmelmann)就對《華盛頓郵報》這樣說道:「AI不會解決Facebook的問題,它只會解決佐克伯自己的問題:讓另一個人來擔起責任。」

AI還是一項持續發展的技術,還無法預知它對社群平台的功效。但是,「如果人類也無法清楚地分辨玩笑話與仇恨霸凌言論,那麼電腦AI達成的機率又有多少?」格林姆蘭n表示。

Facebook的未來?

如同佐克伯講的,Facebook平台能夠免費,因為它靠賣廣告賺錢。而為了成為屈指的廣告平台,Facebook搜集用戶手機的所在位置、用戶使用的App、透過按讚知道用戶造訪的網站、追蹤用戶實體造訪的店面等。

Facebook在這2天的聽證會後,很有可能會面臨美國官方強制加上的用戶隱私保護條例,讓他們無法再無限制地搜集用戶行為資料。

畢竟這個事件的源頭是,Facebook搜集用戶資料的影響力,已經可能大到影響一國的總統選舉結果。

資料來源:The New York TimesWiredThe Washingtog Post(1)The Washington Post(2)

關鍵字: #馬克·祖克柏
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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