社群平台投放「政治廣告」掀不同調!Twitter槓上祖克伯:要關注不是用買的
社群平台投放「政治廣告」掀不同調!Twitter槓上祖克伯:要關注不是用買的

面對假訊息在自家社群平台流竄的情況,各家社群媒體的執行長各有自己一套想法。

要關注不是用買的

本周三(30),Twitter執行長多爾西(Jack Dorsey)透過自己的Twitter帳號宣布,他們將從 11月22日開始禁止使用者在Twitter投放政治廣告,不過像是「要公民趕快去註冊投票」這類廣告不會被禁止。

對於自己的決定,多爾西解釋到:「我們相信政治訊息應該靠自己掙得關注,而不是用買的。」

面對問題,先退一步緩緩

多爾西談到,社群媒體正面臨「用機器學習來優化訊息」、「鎖定精準受眾」、「未能檢查誤導訊息或deepfake技術」等等的挑戰,他也意識到政治廣告投放會如何影響到選民,進而影響到數百萬人的生活,因此「為了解決這些問題,先退一步是重要的」。

問題在「付費」上

他也認為,如果Twitter說出像「我們很努力在阻止假訊息或操弄平台制度,但~是,如果有人願意付錢給我們投放政治廣告給特定群體...那麼....他們就可以說任何想說的話!」這類的話,Twitter將不再具有可信度。

多爾西在最後寫到:「這跟言論自由無關,而是關於付費買關注的問題。付費讓政治言論觸及更多人是會產生重大影響的,而現在的民主制度可能還沒準備好應付這些影響。」

成為焦點的社群媒體資訊戰

面對越來越多人注意到各界勢力如何利用社群媒體進行資訊戰,進而干預大選、影響示威輿論等等,社群平台如Twitter、Facebook確實正想方設法要處理這樣的問題。

這幾年來,Twitter、Facebook均開始致力於保持投放廣告的透明度,也更努力在清除假帳號、與推廣打擊假訊息活動等等。

競選貼文的事實查核?

但長期以來,Facebook都對是否要事實查核政治人物的競選貼文態度被動,今年 10月初,Facebook執行長祖克伯(Mark Zuckerberg)也再次強調他們不會針對下廣告的競選貼文進行事實查核。

祖克伯:我覺得不要

而面對Twitter執行長多爾西的決定,祖克伯再次強調自己的立場道:「基於民主考量,我不認為私人企業有權審查政治人物或新聞內容。」

他也相信,這麼做會限縮政治言論的發展,讓現任政治人物或媒體喜歡報導的對象受惠;並讓沒有鎂光燈的政治團體更難把訊息傳遞出去,祖克伯說:「廣告也是發聲的重要工具......你很難去界定那個界線在哪裡。」

沒有廣告,沒有關注?

對此,多爾西回應道:「我們看到很多社會運動在沒有政治廣告的情況下一樣出現巨大的規模。」一名Facebook員工也在內部的訊息群組中表示「言論自由(free speech)和付費自由(paid speech)是不一樣的東西」。

兩者可以比嗎?

話說回來,Twitter的決定和Facebook雖然成為鮮明對比,但市場研究公司eMarketer高級分析師恩伯格(Jasmine Enberg)指出,Twitter和Facebook本身的狀況就不太一樣,這兩者雖然主要都是靠廣告來營利,但政治類廣告一直不是Twitter主要的廣告營收來源,《華爾街日報》也指出,事實上有不少競選團體因為Twitter上的投放效果不好而以Facebook為主。

「這是原則問題」

Twitter財務長西格爾(Ned Segal)也承認這個決定對他們的財務不會有太大影響,但他強調,這個決定「不是錢的問題,是原則問題」。

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本文授權轉載自:地球圖輯隊

責任編輯:江可萱、陳映璇

關鍵字: #Twitter
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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

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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

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第一:提供開箱即用的 AI 服務。

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第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

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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。

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