「劍橋分析」事件是什麼?一文搞懂免費心理測驗背後的故事
「劍橋分析」事件是什麼?一文搞懂免費心理測驗背後的故事

總統大選進入倒數計時,國民黨候選人韓國瑜受訪時,指出近期的政治選戰已有如美國2016年總統大選時知名事件「劍橋分析」翻版,到底什麼是「劍橋分析」?

劍橋分析(Cambridge Analytica)是一家英國的數據公司,創立於2013年,曾在Facebook上推出一款免費心理測驗App,被發現在未經用戶許可的情況下,盜用Facebook五千萬用戶個資,同時,也被質疑是2016年美國總統大選被川普團隊用來左右選舉的幕後黑手。

劍橋分析這家公司在2016年美國總統大選時,被川普競選團隊聘用來作數據競選分析,預測美國選民的心理,涉嫌影響美國大選結果,受到廣泛爭議,甚至英國執法單位也針對劍橋分析是否影響英國脫歐投票展開了調查,Facebook也深陷個資外洩爭議漩渦。

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社群力量已經可以左右選舉結果
圖/ Gil C via shutterstock

由於Facebook默許劍橋分析這類第三方App收集用戶個資,遭到強大抨擊,英國更重罰Facebook 50萬英鎊,指責Facebook雖告知用戶資料只會被用作廣告等商業用途,但數據從何取得透明度不高,更從未告知個資會被政治選舉活動操控。為擺脫這個風暴,2018年Facebook決定宣佈會重新對應用程式展開審查。

至於劍橋分析這家公司的下場?禁不起外界的批評聲浪,已於2018年5月倒閉。

劍橋分析怎麼操控民意?

劍橋分析創辦人之一的懷利(Christopher Wylie)曾自曝,2013年時共和黨金主、億萬富豪默瑟(Robert Mercer)出資1,500萬美元成立劍橋分析(Cambridge Analytica)這家公司,並由川普的前顧問史蒂芬·巴農(Steve Bannon)負責主導,希望利用心理學,透過大數據主導美國社會輿論,進一步影響2014的美國國會選舉、2016年共和黨總統初選。

劍橋分析怎麼收集美國選民心理數據呢?實際上,該公司2014年與劍橋大學心理系教授科根(Alesksandr Kogan)的研究公司Global Science Research(GSR)合作,開發一款叫「這是你的數位生活(thisisyourdigitalife)」的性格測試App,來收集用戶個人資訊。

據統計,總共有27萬人下載這款App,它會透過網路小測驗,讓用戶在不知不覺的情況下,拱手交出居住位置、朋友名單、按了哪些東西讚等資料,科根再將這些數據交給劍橋分析。

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川普於2016年11月9日凌晨,以過半選舉人票當選美國總統,讓所有媒體與統計專家跌破眼鏡。
圖/ Evan El-Amin via Shutterstock

蒐集選民資料分析大眾心理,讓競選團隊能夠精準地操作選舉活動,是選舉常見的策略,但要做到精準的心理層面分析就需要高深的技術,於是懷利找上劍橋大學的心理測量學中心合作,不過劍橋大學沒有答應合作,最後是該校心理測量學中心研究員科根(Aleksandr Kogan)個人加入。

川普2016年靠社群力量勝選

透過27萬人填寫資料,收集Facebook用戶資料後,劍橋分析進一步取得其交友圈資料,最後收集到5,000萬筆個資,並將這些數據建成心理模型,分析這些人的性格、對生活的滿意程度、政治立場、以及是否相信星座等資訊。

當時科根向Facebook表示,心理測驗App蒐集來的資料只會用在學術研究。

Facebook也沒有嚴謹把關、追蹤,導致最後這些龐大的用戶數據落入到劍橋分析的手中,隨後懷利也離開了劍橋分析。

2016年美國總統大選最後在希拉蕊民調票數最高下,意外敗北,輸給川普,成為當年重大議題,也讓社群力量更被重視,因為川普在Twitter或Facebook的粉絲、文章分享或按讚數,都遠高於希拉蕊;在Facebook,川普擁有近1,300萬的粉絲,希拉蕊則不到900萬。

美國選舉
美國2016年選舉被視為是外力介入最高的一次,甚至後來也傳出俄羅斯大買Facebook帳號進行社群宣傳

近年台灣選舉也大量引用網路社群作為行銷工具,韓國瑜舉劍橋分析事件作為反擊,也讓3年前這起科技力量影響選舉的事件再被提起,而社群宣傳力量逐漸受到各國重視,今年幾大社群都紛紛宣佈政治廣告政策。

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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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