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:Techcrunch、CNBC、Engadget

往下滑看下一篇文章
從切菜到乾燥加工!宜展如何結合桃園市政府創業資源,以AI開拓農產加工第二成長曲線?
從切菜到乾燥加工!宜展如何結合桃園市政府創業資源,以AI開拓農產加工第二成長曲線?

走進蔬果加工廠,同樣是100公斤高麗菜,最後能做出多少成品?答案不見得相同。氣候、產地與品質影響原料條件,客戶要求的切法、重量與交期也各不相同。對曾任科技業研發主管十多年的宜展科技農業執行長林佑澤而言,這是與科技製造截然不同的世界。

「農業部分全部都不一致。」林佑澤以青江菜為例,即使機械手臂已經訓練好辨識特徵,面對形狀各異的蔬菜,仍難以判斷該從哪裡抓取。農產品的天然變數,卻得面對學校團膳、連鎖餐飲、航空空廚等企業客戶對品質與交期的要求。如何讓加工流程穩定運作,成為宜展投入數位轉型的起點。

從紙本、LINE到數據,先把現場經驗留下來

目前宜展一年處理數千噸蔬果、服務超過120家企業客戶,業務涵蓋採購、截切、清洗、包裝與配送。林佑澤觀察,農產加工的關鍵經驗往往掌握在資深員工手中:該買多少菜、原料損耗多少、訂單增加又該安排多少人力,都仰賴現場判斷。

「主要就是把人的經驗變成數據。」林佑澤說。過去客戶透過LINE或紙本下單,現場靠人工整理訂單、對照不同客戶的加工規格;如今宜展利用AI辨識訂單內容並匯入ERP,再依客戶、品項與規格進行標籤化派工。製程則透過QR Code記錄原料投入量與成品產出量,逐步掌握各環節的加工損耗。

接下來是整理現場的判斷依據。林佑澤透過與資深員工對談,了解採購、派工與品管的作業方式,再利用AI協助找出規則、建立SOP。AI整理出的流程仍須由現場人員逐項確認、修正,才能實際執行。

品質管理也在持續改善。傳統金屬檢測器難以辨識菜蟲、橡皮筋等非金屬異物,宜展正與技術夥伴規劃導入AI影像辨識,輔助產線末端檢查。林佑澤表示,每批農產品品質不同,比起單看良率,他更重視客訴是否減少。隨著訂單與製程資訊逐步累積,宜展也希望進一步建立需求預測、採購建議與生產排程模型,減少營運對資深員工個人經驗的依賴。

不只把菜切好,乾燥加工尋找第二成長曲線

除了改善截切本業,宜展也開始發展乾燥加工。學校團膳在寒暑假面臨需求波動,生鮮蔬果則有保存期限短、價格易受產季影響等限制。林佑澤希望藉由乾燥技術延長農產品保存期限,開拓附加價值更高的加工業務。

不過,乾燥同樣有依賴經驗的問題。傳統做法是太乾就降低溫度、縮短時間,不夠乾就反向調整。每批原料的水分與成熟度不同,反覆試做不僅增加成本,也難以維持品質一致。「品質目標沒有設定的話,前面的製程參數就不知道怎麼調整。」林佑澤將過去研發車用面板的思維帶進農產加工:先決定產品希望達到的口感、含水率與水活性,再回頭檢視原料成熟度、截切厚度及乾燥參數等條件。

團隊進一步結合不同乾燥技術、自行改造設備,並接洽桃園的設備業者合作。林佑澤曾比較其他地區的設備,最後選擇設備構造、乾燥均勻度與可靠度較符合需求的桃園業者。宜展也持續累積製程參數,希望未來透過AI找出適合不同原料的乾燥曲線,減少反覆試做。

「我們主要還是要做代工,想要做一個功能性的原料平台。」林佑澤說,果乾目前更像是展示技術能力的產品,未來希望將服務延伸至辛香料、中藥材、太空食品、超級蔬菜及寵物食品等領域。現階段宜展主要營收仍來自蔬果截切本業,乾燥事業尚未形成主要收入。未來若能建立穩定的乾燥製程與代工能力,宜展便有機會從既有蔬果供應鏈,切入附加價值更高的食品原料市場。

從彰化走向桃園,驗證營運方法能否跨區複製

隨著加工流程逐步數位化,宜展也開始思考,這套管理方法能否帶到彰化以外的場域。

參與桃園市政府青年事務局天際線加速器及Meet桃園+後,宜展擴大與桃園產業生態系的連結。林佑澤提到,天際線協助邀集不同局處了解團隊需求,並提供資源媒合機會。宜展也開始與桃園市農會及在地農民合作,增加北部原料來源。這項合作不只拓展了供應來源,更成為宜展因應極端天候、穩定供貨的重要助力。林佑澤回憶,先前中南部連日降雨,蔬菜供應受到影響,宜展便從北部調度蔬菜,以不同產區互相支援,降低天候對供貨的衝擊。此外,團隊也透過天際線資源,獲得參與日本國際伴手禮設計競賽的輔導,並成功榮獲金賞獎肯定,除了展現產品的創新與設計實力,也為宜展拓展海外市場、提升國際能見度創造更多機會。

下一步,宜展規劃以桃園大溪作為第二個驗證場域,將彰化累積的資料、SOP與加工管理經驗,轉化為可複製、可優化的營運管理模式,帶到不同產地、供應鏈及人員條件下驗證。林佑澤指出,未來若要跨區域擴張,不可能每到一個新地方,就把原有團隊整批搬過去。因此,宜展希望將資深員工的實務經驗,轉化為標準化流程與數據模型,結合AI進行生產排程、資源配置及營運決策,讓新場域能依據當地條件快速調整,降低對特定人員經驗的依賴。

從彰化到桃園,宜展接下來要驗證的,是這套從傳統農產加工現場整理出來的管理方法,是能夠跨區域複製、快速部署並持續優化的農產加工營運系統。 長期目標是降低新場域的建置成本與管理複雜度,提升擴張效率,讓傳統農產加工業具備規模化發展的能力。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
一次搞懂工業AI
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓