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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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

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