先別管GDPR了!年損5千億歐元還不夠,歐盟還要推更嚴的隱私法
先別管GDPR了!年損5千億歐元還不夠,歐盟還要推更嚴的隱私法

有「史上最嚴格個資法」稱號的一般資料保護規定(General Data Protection Regulation,簡稱GDPR)在本月25號正式上路,許多人或許都還在消化、試圖搞清楚這項法規對你我生活未來的影響,但這可能只是第一回合而已。

「數據驅動的服務」在近年越來越普遍,卻同時也伴隨著個資遭到濫用的風險,因此「將數據使用權還給大眾」就成為GDPR立法的初衷。事實上,歐盟在去年秋天還提了另一項叫「ePrivacy」的法案,基本上精神與GDPR相同,但主要是針對網路通訊軟體與設備,而許多科技業者認為,歐盟的隱私立法越來越嚴格,將有可能扼殺以數據作為基礎所驅動的網路服務,對於無人車等新技術的發展也未必是好事。

隱私法規Round 2,針對電子通訊而來的「ePrivacy」

上週上路的GDPR,規範主要鎖定在歐盟,但正因為網路無遠弗屆的特性,讓資料本身根本沒有地域性可言,法規上路後帶來「沒有人是局外人」的衝擊。

重視人權的歐盟,以「將數據使用權還給大眾」的理想設立了GDPR,但事實上在去年秋天歐洲議會還通過了一項叫做《電子隱私條例》(Regulation on Privacy and Electronic Communications,簡稱ePrivacy)的法案,目前正在接受歐盟理事會的評估。

「無論你是否知道他們的姓名,只要點擊一下就能操縱幾億人。」《電子隱私條例》起草人伯基特·斯佩爾(Birgit Sippel)認為,因為我們都身處在數位網路的環境中,才顯得保護隱私如此重要。

基本上ePrivacy的立法精神與GDPR相同,但整體的目標放在電子通訊系統,要從像是中華電信這類的傳統電信業者,跨足規範到我們日常使用的 Line、WhatsApp、Facebook Messenger、Gmail、Viber,這類新類型的線上電信服務,在ePrivacy法令草案裡第20條釋義(Recital20)中提到,舉凡要使用cookie、IP位址、GPS座標等資料時,必須獲得使用者的明確許可,才能在手機內放置追蹤程式碼及蒐集數據,且條款中還規定,無論用戶是否同意數據蒐集,都必須提供相同的服務。

GDPR
資料的不當使用會不會進一步對民主制度產生威脅呢?而過度保護,會不會阻礙科技的發展?
圖/ shutterstock

目前ePrivacy正在歐洲議會審查,未來是不是會推出還有待後續觀察,歐洲理事會必須先取得共識,才能接著到歐洲議會進行討論,未來仍充滿變數。

隱私法規好嚴,科技業者:阻礙科技發展

隨著GDRP上路,我們都想知道像Google這類以「數據推動的服務」,對一般用戶來說究竟是好是壞?在這個月Google內部流出的一支影片「自私的帳本(The Selfish Ledger)」中,我們看到藉由代代相傳的數據資料,可以進一步影響用戶目標、思緒、行為,甚至可以藉由引導群體行為的改變,除了資安風暴,資料的不當使用會不會進一步對民主制度產生威脅呢?而過度保護,會不會阻礙科技的發展?

反對的聲音從GDPR上路前就不斷傳出,祖克柏(Mark Zuckerberg )就曾經說過,「大企業有財力配合規定,嚴格的監管是替像Facebook這類的公司築起護城河,像是一般新創就沒有這樣的資源可以去徹底執行。」包括美國商會與開發者聯盟等組織,就曾向歐盟反映,太過嚴苛的規範,恐怕會阻礙技術的發展,代表Facebook、Google、Intel等多家科技公司的開發者聯盟(The Developers Union),就表示過於嚴苛 的法規,將讓歐洲企業每年損失5,500億歐元營收,甚至影響歐洲整體數位經濟發展。

而直接選擇退出歐盟市場也是許多企業的手段之一,美國的洛杉磯時報(LA Times)、芝加哥論壇報(Chicago Tribune),從上周GDPR法規生效以來,就拒絕歐盟用戶訪問、信箱清理服務Unroll.me,因為無法配合 GDPR 而選擇退出歐盟市場、熱門書籤服務 Instapaper,也因為法規執行困難,選擇停止對歐盟用戶的服務。

autonomous vehicle
「ePrivacy」若上路,將可能影響吾無人車發展。
圖/ shutterstock

ePrivacy若上路,恐影響無人車發展

雖然正處於討論階段,但針對網路通訊而來的「ePrivacy」,同樣引起不少科技公司擔憂,認為這恐將造成以數據追蹤、分析為服務核心的網頁、平台關閉,開發者聯盟甚至預測,ePrivacy 將會使歐盟所有電信利潤減少 30%。

由於法規中要求「無論用戶是否同意數據蒐集,都必須提供相同的服務」,這可能會在未來無人車大規模上路後,造成傳送行車安全資訊時受到阻礙,或是政府、品牌服務在傳送緊急通知時受到干擾。

參考資料:Venturebeatlawfareblogadexchanger

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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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