「開地球」的貼文別造謠!Facebook要用AI揪出散佈不實消息的帳號,慣犯停權處置
「開地球」的貼文別造謠!Facebook要用AI揪出散佈不實消息的帳號,慣犯停權處置

隨著2020總統大選日期逐漸逼近,在網路上的假新聞問題也越來越受到注目,這也是許多網站、資訊平台在近期相當關注的問題。像是LINE就在今年4月宣布攜手行政院共同打擊講新聞;Google也說將與第三方合作夥伴、地方單位合作,要改善搜尋新聞的排序,帶給台灣更好的新聞環境。Facebook於19日宣布,在台灣啟動第三方事實查證計畫,以遏止不實言論擴散,進而提升人們在網路上搜尋到的新聞品質。

「我們很高興能在選舉前把查核機制啟動,」Facebook台灣及香港公共政策總監陳澍這樣說。同時,他也強調,把事實查核機制帶到台灣是有更長遠的目的,並不僅僅是針對選舉期間,往後也會依照相同原則持續打擊假新聞。

Facebook在台灣啟動第三方事實查證計畫,照片由左至右為台灣事實查核中心發起人及諮議委員胡元輝、
Facebook在台灣啟動第三方事實查證計畫。
圖/ Facebook

Facebook從2016年12月即起,開始推動第三方事實查證計畫,目前全球已有50多家合作夥伴,涵蓋40多種語言。而Facebook在台灣,也攜手已獲得IFCN(International Fact Checking Network)事實查核機構認證的台灣事實查核中心,針對Facebook上公開貼文內容的準確性給予評價。被評斷為不實的內容,在動態消息當中出現的次序將會降低,而連續發布不實資訊的平台,則有被移除的可能。

檢舉、留言是假消息重要依據,未來還要用AI抓假新聞

Facebook策略夥伴經理布迪珊特里喬(Alice Budisatrijo)表示,Facebook將透過各種訊號找出潛在的不實報導,其中包含社群意見回饋、對話串中質疑的留言以及機器學習的結果。

也就是說,當使用者對公開貼文(俗稱「開地球」)內容或是特定帳號所發布的內容有所質疑的時候,可以透過Facebook應用程式內建的功能提報、檢舉,這將成為Facebook判斷不實內容的標準之一。另外,在公開貼文對話串中,若有使用者懷疑貼文的真實性,也將被Facebook視為可能為不實報導的訊號之一。

最後,以上兩種訊息,Facebook都將會提供給機器學習模型,希望最終可以強化機器辨認不實內容的能力,讓抓到假消息的速度更快。

Facebook的第三方查證合作夥伴,皆有通過IFCN事實查核機構認證
Facebook的第三方查證合作夥伴,皆有通過IFCN事實查核機構認證。
圖/ 程倚華/攝影

醫療保健假消息最多

Facebook的台灣合作夥伴台灣事實查核中心,是由台灣媒體教育觀察基金會與優質新聞發展協會在2018年7月共同成立,未來將持續投入在打擊假新聞。

值得注意的是,在台灣,最大宗的假新聞其實並非政治相關的訊息,而是醫療保健相關議題。台灣事實查核中心發起人及諮議委員胡元輝就說,「與公共政策相關的也有,一些社會重大爭議事件這方面的假消息也比較多;但是根據機構的查核狀況來看,醫藥假消息的占比大約有4成,是最大宗。」

關鍵字: #Facebook #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。

《全球地緣新局時代下的製造戰略》白皮書限時下載

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。

立即下載 ➤《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》
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