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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2025.12.09 | 創新創業

「過去我們教育教導學生如何從數據中找出標準答案,但在生成式AI的時代,標準答案往往是最廉價的。」臺大EiMBA執行長李家岩一語道破了這波商業典範轉移的核心。他認為,當資訊獲取邊際成本趨近於零,企業的競爭優勢已不再是單純的「掌握資訊」,而是「如何設計讓 AI 與人共同創造價值的流程」。這不只是一句口號,而是一場正在被驅動的轉型。從課程設計的邏輯重組,到學生創業專題的實戰演練,臺大EiMBA正將校園打造成一個允許失敗、快速驗證的「人機共創實驗場」。

告別標準答案,當教授變成「學習架構師」

「我們不再只是教導知識,而是設計學習。」李家岩指出,臺大EiMBA的課程正在經歷結構性的轉變。現在的教授角色更像是一位「學習架構師(Learning Architect)」,他們的任務不是單向輸出,而是設計出高強度的挑戰與情境,讓學生在解決問題的過程中,自然地將 AI 納入決策迴路 。

以今年新開設的「雙軸轉型與人工智慧」課程為例,這並非傳統的技術概論課,而是場關於商業邏輯的壓力測試。學生不再只是繳交一份靜態的商業計畫書,反而被要求運用生成式 AI 輔助設計商業模式畫布(Business Model Canvas),甚至利用Vibe Coding技術讓不懂程式語言的商管學生,也能透過自然語言與提示工程,快速生成互動式的原型與操作介面來模擬市場反應 。這項技術打破了傳統「文組企劃、理組執行」的藩籬,讓創意能即時轉化為可執行的程式碼。在這個過程中,AI 扮演的角色並非代筆的秘書,而是將概念具現化的加速器,以及最嚴厲的邏輯質疑者。

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寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕
圖/ 數位時代

「這是我在課程中學到最深刻的一課,」臺大EiMBA二年級生、寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕分享道。身處近200人新創組織的高階主管,她坦言最初員工對 AI 充滿敬畏,甚至恐懼被取代。但在 EiMBA 的課堂上,她發現 AI 真正的價值在於「攻防」與「鏡像」。「老師設計了一種『沙漏式』的提問邏輯,迫使我們把策略餵給AI後,必須面對它無情的反問。」鐘紫瀕回憶,「這個市場假設有數據支持嗎?」、「你的競爭壁壘在哪裡?」這種高強度的追問,都是AI在對學員提出的挑戰,迫使她必須思考得比AI更深、更遠。「以前我們忙著找答案,現在我們學會如何設計出『連 AI 都沒想過的好問題』。AI就像一面鏡子,映照出我們思考邏輯上的盲點。」

數位孿生實戰,將「感覺」轉化為「數據決策」

除了策略層面的思維激盪,AI 在營運端的落地應用,更是讓許多直覺型創業者經歷了一場痛苦卻必要的轉型。臺大EiMBA一年級生、赤赤子設計師林宏諭對此感觸良多。

身處傳統服裝產業,過去他的經營模式多仰賴美感與經驗,「以前做決策就是憑感覺,甚至忙不過來時,連縫扣子這種小事我都自己跳下去做。」但在李家岩講授的「雙軸轉型與人工智慧」課堂上,他被迫面對冰冷的數據與流程,而這正是李家岩強調的「數位孿生(Digital Twin)」素養 。

台大EiMBA圖說一
赤赤子設計師林宏諭
圖/ 數位時代

在虛擬世界中建立一個與真實工廠或商業流程一模一樣的模型,利用AI進行模擬與預測,是現代智慧製造的核心。對林宏諭而言這意味著必須將腦中抽象的「職人經驗」轉化為AI讀得懂的 SOP。「那段過程就像是被老師架著刀子往前走,非常痛苦,」林宏諭形容,為了讓 AI 能協助優化流程,他必須把每一個步驟定義清楚,無法再用「大概」、「憑感覺」含糊帶過 。

雖然煎熬但成果是豐碩的。當感性的創意被裝進理性的數據框架後,林宏諭發現自己的決策不再是賭博,而是可被驗證的科學。「現在AI不僅幫我理清思緒,更像是團隊的外掛大腦。我開始能鼓勵員工使用AI釋放重複性勞動,讓大家能準時下班,去做更有價值的事。」這正是課程希望帶給學員的轉變,從「事必躬親的管理者」進化為「善用工具的跨域系統設計者」。

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臺大EiMBA執行長李家岩
圖/ 數位時代

跨域共創,打破同溫層的「破壁效應」

如果說AI是另一位虛擬組團員那麼課堂上原本的同學們,就是來自多重宇宙的戰友。這裡匯聚了醫師、網紅、工程師、律師與傳產二代,如此多元的背景在AI的催化下,產生奇妙的化學反應。

李家岩特別提到了榮獲霍特獎(Hult Prize)肯定的「RiiVERSE」團隊。這個由臺大管院 EiMBA 與 GMBA 學生組成的團隊,成員涵蓋了時尚、行銷與創新創業等不同領域。他們利用舊衣回收再製技術,打造出循環經濟的生態圈。「這就是我們強調的跨域共創。」李家岩解釋,在過去,不同領域的專業人士溝通成本極高,但現在,AI成為了通用的翻譯機與黏著劑。

「AI不僅降低了技術門檻,讓文組生也能做Prototype,更讓理組生也能懂得商業敘事。」在這樣的環境下,創新不再是單打獨鬥,而是像RiiVERSE團隊一樣,結合理性與感性,共同回應全球永續(ESG)的艱鉅挑戰。

為了內心的狂熱,動手去做

然而,隨著AI涉入決策越來越深,一個核心問題浮現:在演算法能預測趨勢、生成文案甚至編寫程式的時代,人類領導者的價值還剩下什麼?「我們教的不是被AI取代,而是擴增智慧。」李家岩眼神堅定地說。他強調,未來的領導者必須具備三項關鍵特質:AI素養、跨域系統設計能力,以及科技人文的反思力 。

其中最關鍵的,是懂得界定「自主邊界(Autonomous Boundary)」。領導者必須清楚判斷:哪些決策該放手讓 AI 自動化?哪些時刻必須保留人類的溫度與價值判斷?「例如在智慧工廠中,AI 可以預測機台何時需要維修保養,但『什麼樣的風險可以接受』、『我們要解決什麼社會問題』,這些涉及價值觀的決策,永遠需要人類來定奪。」李家岩補充道 。

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寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕(左)/臺大EiMBA執行長李家岩(右)
圖/ 數位時代

在李家岩眼中,真正的創新往往不是來自同類型人才的討論,而是從不同背景、不同世界觀的碰撞中誕生。「一個人能看到的只是片段,跨域合作才能讓問題完整。」他再次提到。對他而言,EiMBA 想培養的不是知道最多的人,而是能讓「各種智慧」一起工作的人。在AI與人類智慧並存的年代,領導者最重要的能力,不是掌握所有答案,而是打造一個能讓答案自然生成的組織環境。「未來需要的領導者是能整合技術與人、懂得跨域系統思考、也能『擇人(含機器人)而任勢』的人。」李家岩說,而這群充滿創業創新的管理者也將在未來商業戰場上奏出人機協作的新樂章。

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