連你媽都在傳假消息！打假靠政府不如靠自己，3種查核管道供自救|數位時代 BusinessNext

連你媽都在傳假消息！打假靠政府不如靠自己，3種查核管道供自救

政府打假動作頻頻，但目前還是強調走司法程序，然而LINE群組轉傳的各種假消息，很難舉證，走司法程序似乎不是最佳作法，那民眾有什麼方式可以自救呢？

高手在民間，三種自救管道人人都可用

第一，針對LINE假訊息，有「真的假的－轉傳訊息查證」官方帳號，加入後，只要轉貼可疑訊息，LINE Bot就會自動搜索、從資料庫撈出已查核內容，若無，則進入到資料庫，處於待處理狀態。

該平台由「g0v.tw台灣零時政府」於2016年年底發動，至今每週資料庫大約會收到250則訊息，目前總共已回覆了3,780條，平均每週12名義工編輯協助查核。

另外，以台語諧音「賣擱騙」命名的MyGoPen，除了會主動查核訊息公告網站開放瀏覽、搜尋外，也推出LINE官方帳號向大眾蒐集欲查核謠言，其查證結果會直接公告在網站上。

再者，是NGO組織台灣事實查核中心，有別於上述兩平台以集結公民力量打假為主，台灣事實查核中心內有約3位全職人員，專門處理各項假消息查核，並強調訪問當事人、相關部會機關取得第一手資訊，不過其總編審黃兆徽也表示，這也就容易拉長事實查證的時間，短則兩三小時，長則要花費一、兩週。

政府打假力氣花在哪？民團：希望強調「識假」工作

除了上述團體外，政府近期嚴打假消息，上週（13日）行政院院會除公布九部相關法條修訂。有人質疑這將侵害言論自由，行政院政務委員羅秉成則強調，一切還是依法而行，遵循司法審查，並表示與媒體、平台是夥伴關係，平台不負查證責任。

不過台灣事實查核中心總編審黃兆徽表示，對食安、疫情等假訊息增設刑責，有可能造成寒蟬效應，因為這類消息通常是透過員工或知情民眾爆料，所以儘管還是要具備特定要件才會開罰，但一般民眾可能會因害怕觸法，就不敢舉報相關事件。

她更進一步提到，政府除了修法、立法，更應花心思在提升各部會回應效率，她指出，台灣事實查核中心在主動與相關部會查驗訊息真偽時，常被推三阻四，時間成本極高，少則半天、一天，多則可能為了等待特定官員回應，要花到一兩個月的時間，而這又讓假消息有更多滋長的空間。

此外，「真的假的－轉傳訊息查證」平台發起人之一的Johnson則認為行政院提出的識假、破假、抑假、懲假四面像，是不錯的框架，可以用來歸類各種假訊息應對政策，但還是希望能將心力放在「識假」的工作上。

針對「識假」工作，黃兆徽也強調不應著重在個人面，而應將心力放在揪出有組織、明知不實還刻意製造假消息的團體，這個角度與行政院立場不相違背，只是後續配套與相關措施是否能達到效果，還有待時間的驗證。

從生成式AI訓練、推論，到代理式工作流程（Agentic Workflow）與未來的實體AI，資料流量正以指數級成長，讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出，AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力，加速「Computational Memory」等新架構興起；在這波浪潮中，深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技，正與關鍵夥伴展開深度協同設計，包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術，在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角，記憶體為何躍上AI舞台中央？

過去，半導體的焦點多圍繞在晶片，例如CPU、GPU跟AI加速器等，市場普遍認為，晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵，但在進入生成式AI世代後，產業逐漸發現另一個事實：真正限制AI效能的瓶頸不是運算，而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練，到AI推論、代理式工作流程（Agentic Workflow），甚至未來的機器人與自駕車，龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求，讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場，逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現，大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為，記憶體是突破（頻寬）瓶頸的關鍵，也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察，也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷，加上四年半的創投生涯後，選擇加入美光的核心原因之一：在AI重塑產業結構的浪潮下，記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

從零組件供應商到策略夥伴，記憶體共創時代來臨

AI的崛起，正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去，記憶體產品多是標準化元件，客戶關注的是價格、供貨與規格；合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大，從資料中心、雲端平台到終端裝置，記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵，也因如此，越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」，而非單純零組件。

Mike表示：「現在，我們跟客戶合作的時間跨度改變了，在產品正式上市前三到四年便開始合作，從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如，美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體，便是雙方提前多年展開深度合作（co-design）的成果。

值得特別注意的是，美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品，也在需求層面與客戶進行密切合作，例如，將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議（LTA）轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議（SCA），藉此掌握客戶的未來需求，進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言，深度協同設計是高成本的投入，美光的做法是先廣泛進行市場感知，理解不同場域的需求方向，再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向，AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變，更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋，過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關，但在AI新世代，推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量，而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式，每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源，這意味著，即使設備銷量成長趨緩，記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是，AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域，儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同，但是，Mike認為：所有AI裝置都存在三項共同需求：更快的速度、更大的容量，以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的：「我們最大的挑戰，是如何與客戶和整個生態系保持高度一致，一方面創造供給與產能，另一方面持續推動技術創新。」可以預期，在接下來的五年，記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能，而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新，而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說，AI帶來的改變，不只是算力提升，而是重新定義整個運算架構：過去，記憶體被視為支援運算的基礎元件；現在，則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源；當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率，從裝置數量轉向Token消耗量，記憶體的重要性也將隨之水漲船高，對美光科技來說，這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。