比不上賈伯斯、比爾蓋茲作為,祖克柏赴歐洲聽證會遭官員慘電
比不上賈伯斯、比爾蓋茲作為,祖克柏赴歐洲聽證會遭官員慘電

上個月,Facebook執行長祖克柏因為劍橋分析(Cambridge Analytica)濫用8700萬用戶個資事件,在美國聽證會上接受44位國會議員連番拷問,因為受影響的用戶中包括270萬名歐盟成員國用戶,道歉大會從美國移師到了歐洲。

不過這場道歉大會顯得有點多餘、浪費時間,因為會議形式設計的非常奇怪,再加上時間限制,讓祖克柏沒能完整回答歐洲議員們的諸多疑問,正因為如此,祖克柏僅回答自己想回答的問題,也被部分議員批評回答避重就輕、內容空泛。

怪異的聽證會設計,讓祖克柏選擇性答題

「我問了你六個問題,但我一個答案都沒得到。」比利時歐洲議會成員Philippe Lamberts在會議接近尾聲時這麼說道。

這場於歐洲登場的會議與六周前美國的聽證會很不同,因為迫於外界壓力,從原本的一場閉門會議,最後臨時改為一場公開透明的網路直播。比利時代表這麼抱怨不是沒有道理,許多人都期待相隔了六周,祖克柏能不能提出更多讓人耳目一新的說詞,但卻被獨特的會議形式破壞了當初的期待。

不同於美國聽證會上長達五個小的輪番提問,歐洲的這場會議,一開始祖克柏先朗讀了事前擬定的聲明,接著在場的12位歐洲議會代表,用了超過一小時的時間,提問了大量的問題,祖克柏同時一邊做筆記紀錄,在所有人提問結束後統一回答,但最後祖克柏回答的時間只剩下七分鐘,且議員們不能在事後追問問題。

除了拷問祖克柏,更像是宣傳GDPR的舞台

「在過去幾年中,我們沒能很好阻止自己開發的工具被用來做壞事,不論是假新聞、國外團體干涉總統選舉,還是開發者濫用用戶數據,我們都沒能履行好自己的職責,這明顯是錯誤的,我在此進行道歉。」會議一開始,祖克柏再度以道歉拉開序幕。

這次的聽證會比起得到祖克柏更多的說法,也許歐盟更想藉由這個機會好好向世界宣傳,三天後將上路的「歐盟通用資料保護規則(GDPR)」,違反的企業將面臨年營業額4%的罰款,藉此向外界傳達「數據隱私是目前歐盟最關注的事項」的訊號,而社群巨頭濫用個資就是一個完美的例子。

European Parliament
不同於美國聽證會上長達五個小的輪番提問,一開始祖克柏先朗讀了事前擬定的聲明,接著在場的12位歐洲議會代表,用了超過一小時的時間,祖克柏再統一回答。

毫無意外的,這次的問題依舊圍繞在隱私,議員們想知道Facebook 可不可以保證劍橋分析事件絕對不會再次發生、要如何遵守GDPR的細則、用戶是不是能掌控自己的資料,也有人問到Facebook是否會開發一項產品,讓用戶可以選擇不要成為廣告投放的目標,另外還有假帳號、假新聞的問題,以及是否能保證不再受到外國勢力操控、WhatsApp及Facebook資料會不會被雙向蒐集。

祖克柏維持他一慣的基調,並沒有逐一回答,他表示公司絕對會遵守將上路的GDPR 規範,為了符合這個精神,Facebook將推出「一鍵清除歷史資料按鈕」功能,允許用戶刪除所有儲存的cookie、瀏覽歷史。

永遠不會完美的Facebook

至於劍橋分析,祖克柏表示公司還必須花上幾個月的時間,才能確保平台上完全沒有惡意第三方App的存在,認為未來一定還會有惡意App出現,但公司絕對會盡全力阻止用戶被惡意侵害,同時也研發更多AI工具,協助揪出不良的內容與帳號,「我們的目標是要讓AI主動審查內容。」祖克柏認為未來的狀況一定會如同貓捉老鼠,因為廣告商也會開始使用AI工具,「在這點上,我們永遠不會完美。」他說。

Mark Zuckerberg
祖克柏特別強調Facebook在歐盟的大舉投資。

至於仇恨言論跟假新聞,他重申公司會聘請數以萬計的審查人員,來解決這項問題,另外還特別強調Facebook在歐盟的大舉投資,目前公司總部設在愛爾蘭、第二大工程團隊在倫敦、AI實驗室在巴黎、數據中心在瑞典和愛爾蘭,2020年還將在丹麥增設一座數據中心,並承諾今年(2018)年底,Facebook會在歐洲增聘1萬名人力、2020年前會為高達100萬名民眾、小企業提供數位技能培訓。

議員們花了一個小時提問,祖克柏只有不到10分鐘時間應答,因此有機會避答定位廣告、WhatsApp資料共享,以及蒐集非Facebook用戶資料等關鍵性問題。歐洲自由民主黨聯盟領導人居伊·伏思達(Guy Verhofstadt)最後說道:

居伊·伏思達(Guy Verhofstadt)
你必須捫心自問,將來會如何被世人銘記,身為與賈伯斯、比爾蓋茲並列的三大網路巨人之一,你會像他們兩人一樣,讓世界變得更豐富?還是製造一個正在毀滅我們社會和民主制度的數位怪物?

資料來源:TechcrunchCNBCEngadget

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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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