錯轉選舉假訊息,小心被罰!中選會籲把「美玉姨」加好友!怎麼用?一次看懂
錯轉選舉假訊息,小心被罰!中選會籲把「美玉姨」加好友!怎麼用?一次看懂

2022.11.21更新
九合一選舉即將到來,由於許多假訊息在Line群組流傳,造成民眾無意間轉傳後受罰,中選會建議民眾可將「美玉姨」、「趨勢科技防詐達人」等LINE官方帳號加入親友群組,協助識別錯假訊息。

「美玉姨」是可疑訊息查證機器人,究竟怎麼使用?如何防堵假訊息?本文一次看懂

近日,有關假消息的議題吵得沸沸揚揚,除了政府要立法、修法外,其實真正的打假英雄早在民間默默耕耘,其中有經營超過一年的CofactsMyGoPen蘭姆酒吐司,而昨(24)
日「美玉姨」LINE Bot也正式上線,可以被加進私人群組中,為用戶把關轉貼訊息的真偽,目前已經擁有超過25,000名用戶。

闢謠LINE帳號.PNG
目前相關闢謠LINE平台有MyGoPen、Cofacts真的假的和蘭姆酒吐司,三款為LINE官方帳號,與美玉姨LINE Bot是不同的。
圖/ 螢幕截圖

諧音「每遇疑」,「美玉姨」LINE Bot開發者Carol Hsu表示,在眾多LINE群組與訊息轉貼中,感受到假消息四處橫行,為了做到即時回覆,所以打造了「美玉姨」來為用戶快速查證。

美玉姨跟gov打造的「真的假的」差別在哪?

那「美玉姨」跟公民科技社群g0v專案「Cofacts真的假的」有什麼差別呢?

「真的假的」其實是LINE@免費版帳號,只做回覆不會主動推播。當用戶發現可疑訊息,可以轉傳(Forward)給「真的假的」,透過撈取Cofacts過去已查證的資料,「真的假的」會自動回覆對應解答。若該訊息未曾被驗證過,在經用戶同意後,該訊息會被收錄進Cofacts的資料庫中,在網站上開放群眾一起查證、編輯。

與「真的假的」相比,「美玉姨」的用法更直接。串接Cofacts開放出來的資料庫,「美玉姨」的LINE Bot基本上就像一個個人帳號,用戶只要將美玉姨加入群組中,就能針對有疑義的訊息,主動回覆是真是假。

美玉姨.PNG
轉傳假訊息到群組,美玉姨就會跳出來糾錯。
圖/ 螢幕截圖

美玉姨的開發者Carol Hsu在自己的文章中提到,美玉姨只是幫助用戶更快速判斷的工具,資料查證、編輯苦工都來自g0v的Cofacts專案。美玉姨不會做資料驗證的工作,其價值在於:提供不擅打字或是不會主動查證消息真假的用戶即時驗證的資訊。

美玉姨加入群組,會不會干擾成員聊天?

不過也有人擔心,若將美玉姨加入群組,是否會干擾大家的訊息?

事實上,美玉姨會將每則訊息與Cofacts的資料庫做比對,至少要80%雷同,才會發送回覆,因此一般群組對話不會被美玉姨干擾,但美玉姨的缺陷也在此,只要是資料庫內沒有的內容或相似度不夠高,它就不會起作用,例如,實際測試傳送一則「非洲豬瘟肉煮熟就可以吃」的錯誤訊息,美玉姨就沒有回覆。

此外,美玉姨跟Cofacts目前都還不支援文字以外的訊息,所以若是圖片、照片、影片形式的假消息,就無法判別,而這類內容,就可仰賴闢謠網站「MyGoPen」。

Cofacts.PNG
Cofacts和美玉姨都還無法處理文字訊息以外的內容形式。
圖/ 螢幕截圖

MyGoPen是一人經營的網站,站長Charles原是竹科工程師,目前則是插畫家,MyGoPen算是他的業餘專案,所有查證工作,都由他一肩扛起,回覆私訊則有兩位義工幫忙,除了文字訊息外,影音、圖片內容也都會處理。

目前MyGoPen的LINE@帳號已經有近十萬好友加入,不過Charles也很坦白地說,由於是一人作業,所以時間上可能無法做到即時回覆。

數位時代X白話科技|我們與假新聞的距離

與「美玉姨」或是「真的假的」等較高程度仰賴機器人自動回覆的服務相比,MyGoPen的做法相對耗時、費力,尤其影片和圖片的查證,又更費工,但目前也只有人工查證可以對付假圖片與假影音。

關鍵字: #LINE #假新聞
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為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
2025.08.13 |

全球製造業正處於前所未有的挑戰中,從勞動力短缺、供應鏈脆弱,到淨零碳排與數位轉型需求的成長,每一項趨勢都正重新定義產業格局。對此,AWS 發布《全球地緣新局時代下的製造戰略:台灣產業韌性與轉型關鍵策略》白皮書,深入剖析製造業在全球地緣政治與市場變化下的挑戰與機會,提供台灣製造業適合的落地策略與最佳實踐方法。

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擔心無法回本、缺乏知識技術,台灣升級「智慧製造」卡關中

台灣製造業在全球供應鏈中扮演重要角色,但同時面臨地緣政治風險、技術門檻高、人才缺口大等多重挑戰。其中在供應鏈韌性方面,壓力更為顯著。根據英國營運持續協會統計,全球近 8 成企業在過去 12 個月曾遭遇供應鏈中斷事件,凸顯全球供應鏈的脆弱,台灣製造業也難以倖免,特別在國際局勢不確定性與在地原料依賴度高的情況下,會進一步放大成本與交期風險。

生成式 AI 應用快速擴展,預計 2025 年台灣企業導入將進入早期大眾階段,並以半導體產業為先導,逐步擴散至其他領域。DIGITIMES 調查顯示,已有 18.1% 的企業採用生成式 AI,並積極用於改善營運效率與產品良率,然而仍有 31.5% 的企業尚未規劃導入,主因包括成本考量、缺乏知識與技術、產業需求不明確,使企業在大規模部署時保持謹慎態度;資誠聯合會計師事務所發布的《2023 臺灣企業轉型現況及需求調查》也顯示,37% 的企業擔心智慧製造投資報酬率過低,30% 缺乏導入知識與技術,27% 不清楚如何實踐,導致智慧製造推動困難。在電子製造業迫切需要專業人才之際,許多產業面臨預算與數據分析能力不足的窘境。

AWS
圖/ AWS

此外,勞動力老化也是台灣製造業的問題。以國發會數據估算,2030 年台灣 50 歲以上就業人口將達 23.8%,導致技術傳承與產線穩定性受衝擊;同時 2050 年淨零碳排目標,迫使製造業必須進行碳盤查與能源優化;加上雖然 9 成企業已啟動數位化,但多數仍停留在營運系統,生產端 IoT 與 AI 應用不足,數據價值未被充分釋放。上述都恐將成台灣製造業升級的阻礙。

全球製造業大變局,智慧製造成關鍵突破口

根據媒體《DIGITIMES》研究,全球智慧製造市場規模將從 2024 年的 3,212 億美元,快速成長至 2033 年的 1 兆 1,583 億美元,年複合成長率高達 13.7%。在社會和全球趨勢的推動下,不只對台灣的製造業帶來新的壓力和挑戰,同時也催生了產業升級需求。

所幸,隨著智慧製造的 4 大技術日益成熟,替台灣製造業帶來更多可能。目前,IoT 透過連接感測器與生產設備,已實現即時監控與資料收集,並支援預測性維護與生產最佳化。世界製造業基金會報告顯示,IoT 已成企業智慧製造的首要投資項目;此外,智慧製造上,AI 現已被廣泛應用於品質檢測、生產流程優化與預測性維護,企業若結合機器學習、深度學習與生成式 AI,即能以數據驅動決策,提升生產靈活性並降低成本。

同時,隨著「數位雙生」的發展,企業可藉其進行「虛擬試錯」與「情境模擬」,在導入新技術前,先模擬其對現有產線的影響,或預測潛在風險與資源耗損,避免浪費;另外,在 AI 大規模應用下,數據隱私、安全風險成為顧慮。「主權 AI」確保企業在可信的基礎架構中進行數據分析與模型訓練,降低數據外流風險,並支援在地資料中心部署,以滿足低延遲、高安全需求。企業若在產業升級中,將智慧製造的 4 大技術整合,即能在自家領域有效推進。

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加速轉型關鍵夥伴登場!AWS 台北區域重磅上線

AWS 作為全球雲端運算領導者,深耕台灣市場多年,成為製造業升級「智慧製造」的鑰匙之一,提供全方位資料策略、生成式 AI 創新、敏捷性等多種解決方案,協助製造業突破瓶頸。

過往製造業資料分散在 IoT 裝置、舊設備、資料湖、雲端資料庫與內部系統中,缺乏統一結構與命名規則,也受到組織文化與部門隔閡影響,導致難以擴展或有效利用。藉由「AWS 工業資料經緯」框架,能支援多來源數據關聯與脈絡化,可用於分析、AI 模型訓練與數位應用程式開發,讓資料運用最大化。藉由 AWS 的高性價比基礎設施與豐富合作夥伴網路,企業可大規模部署生成式 AI 應用。

製造業期待透過生成式 AI 來加速產品開發、提升營運效率、優化供應鏈並強化客戶體驗。AWS 提供完整 AI / ML 服務,支援模型建置、訓練、推論與部署全流程,助企業快速、安全落實 AI 應用。企業可將專有資料導入基礎模型,進行微調與最佳化應用。

同時,為協助製造業在全球市場中維持高度韌性與營運敏捷性,AWS 已於 2025 年初在台灣設立全新 AWS 台北區域,涵蓋三個可用區,將使企業能就地處理與儲存必須留存於台灣的資料,確保資料主權與合規性,同時降低延遲、提升應變速度。AWS 預期將在台北投入數十億美元於營運、基礎設施與客戶支持,幫助製造業數位轉型。

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