Facebook個資風波還沒完?心理測驗App又出包,300萬用戶受害
Facebook個資風波還沒完?心理測驗App又出包,300萬用戶受害

假新聞、濫用個資,過去這一年對Facebook來說相當不容易,失去超過20億用戶的信任,帝國有可能在一夕之間就邁向衰敗,創辦人佐克伯(Mark Zuckerberg)剛過34歲生日,大學就創業的他累積了相當可觀的財富,平均一天可以賺進將近600萬美元。

過生日雖然開心,但危機還是要處理,有研究人員發現一款Facebook的心理測驗App將用戶資料存在不安全的網站上,可能導致多達300萬用戶的個資外洩;另外,劍橋分析事件調查有了最新進展,Facebook宣布已經暫停了多達200款App,進行內部調查。

佐克伯34歲了,靠Facebook走向巔峰的人生

佐克伯剛滿34歲,走過風風雨雨,今年對Facebook來說是相當辛苦的一年,從大學時期就創立了社群帝國,成立14年來也替佐克伯累積可觀的財富。

Mark Zuckerberg
Facebook創辦人佐克伯(Mark Zuckerberg)14日度過了34歲生日,大學就創業的他,平均下來一天能賺597萬美元(約合新台幣1.7億元)。

根據《富比世》數據,佐克伯個人身價達740億美元,平均下來一天能賺597萬美元,這個數字僅次於亞馬遜創辦人貝佐斯(Jeff Bezos)的身價1320億美元,平均一天能賺680萬美元;微軟創辦人比爾·蓋茲(Bill Gates)同樣很年輕就創業,他是1980年代最年輕的富豪,人生第一個十億在31歲時就賺到了,62歲的蓋茲平均一天可以賺進400萬美元,隨著年紀漸長,近年他將事業重心放在慈善事業上。

佐克伯也是同樣的作法,過去六個月他賣掉了價值33.8億美元的Facebook股票,將大部分的收益捐給與妻子普莉希拉·陳(Priscilla Chan)成立的「陳-佐克伯格基金會(Chan Zuckerberg Initiative)」,致力於教育、健康、居住正義、移民政策改革、司法改革等議題。

個資濫用重演,多達300萬用戶受害

過生日的同時,Facebook的個資問題仍持續延燒,有研究人員發現一款Facebook的心理測驗App「myPersonality」會將用戶填答的答案存在不安全的網站上,可能間接導致多達300萬用戶的個資外洩。

這聽起來是不是跟先前濫用8700萬用戶個資的劍橋析(Cambridge Analytica)事件很像?事實上兩者確實有著共同點,它們都是由劍橋大學心理計量學中心所執行,且先前捲入劍橋分析事件的核心人物亞歷山大·科根(Alexander Kogan)也參與其中。

這份測驗資料中,包含受試者的年齡、 性別、感情關係等資料,這些資料本來應該只有做測驗的網站可以存取,但研究人員發現, 劍橋大學心理計量學中心將用戶填答的答案存在不安全的網站上,在網路上搜尋只需要不到一分鐘的時間,就能找到登入的帳密資料,任何人都能接觸到這些個人資料

Facebook
又傳出一款心理測驗App「myPersonality」,會將用戶填答的答案存在不安全的網站上,可能間接導致多達300萬用戶的個資外洩。
圖/ shutterstock

「myPersonality」這款測驗共有600萬名參與者,其中有300萬人允許自己的資料以匿名的方式向研究人員分享,這些資料就意外地分享給280個個人與機構,其中包括Facebook員工,以及幾間大型科技公司,Facebook 發言人表示,目前正在調查這款App,同時於4月7日就已暫停這款App。

下架200萬個App,進行深入調查

風波不斷,但問題還是要解決,劍橋分析事件爆發後,佐克伯曾在3月承諾對平台上的App進行調查,避免類似事件重演。

本周Facebook宣布,在查核了數以千計的App後,已經將其中200款涉及取用過多用戶資料的App下架處理,並進一步調查是否有濫用個資行為,佐克伯表示:「要找出所有可能違規的App,我們還有很多工作要做,目前由公司內外部專家組成的團隊,正積極對這些App展開審查工作。」

調查的程序,是會先找出曾經大量取用Facebook數據的App,接著調查人員會要求其暫停運作,並提供完整資料,若發現違規就會通知用戶。

資料來源:The VergeTechcrunchCNBC

關鍵字: #馬克·祖克柏
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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

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。

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圖/ 數位時代

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。

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圖/ 數位時代

「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。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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