走入網路裡一整片迷霧森林,放下對立就能看見藍天
走入網路裡一整片迷霧森林,放下對立就能看見藍天
2018.12.25 |

在網路時代,網上發布的內容在我們尚未意識到真假前,早已瞬間洗腦眾人,不僅煽動大家的心,更容易創造社會上的對立。試著撥開社交媒體所建立的森林迷霧,讓網路回歸一片淨土。

「ξ ύλου Δάσος」這串詩意的符號是一組希臘文,它們分別是「木頭」與「森林」的意思。

這組希臘詞語同時也是一個中文YouTube頻道的名稱,上面有26部與高雄市長候選人韓國瑜先生有關的影片,幾乎是以一天1~4部影片的速度在釋出內容。這個頻道幾個月前名字還叫做「民進黨工」,是由使用者帳號htcheng417所創建。查詢「關於」頁面,上面註明的作者所在位置是「中國」。

這些影片都是針對高雄市長選戰所製作,影片素材的內容剪輯自台灣的電視新聞、談話性節目,以及臉書網友文字影音內容,甚至有些是盜用國際或台灣的廣告或網路影片段落,之後被民眾舉報。

每則在YouTube影音內容底下討論區留言的網友們,是個別夾雜著毫無過去點閱按讚歷史的空白帳號;簡短的留言訊息往往是「簡單的附和語句」,所有的內容意義很直白地在指涉執政黨與執政黨高雄市長候選人陳其邁的種種「劣跡」。

如果這是一個民眾自發性的創作內容,我們應該要尊重這個民眾的意見與看法,因為這屬於言論自由的範疇。但是如果這不是一個「熱情民眾」,而是一個專門負責散播假新聞的工作人員所製造出來的「精緻產品」呢?如果這是一個熱情民眾的真誠發言,但是在發言之後,有十倍、百倍的專責工作人員(或假帳號),圍著他來放大所有不滿與對立衝突,這樣的爭端還隸屬言論自由的範疇嗎?

謊言講一百次、一萬次、十萬次、百萬次、千萬次,會不會就能夠得以成真?也許作者運用希臘文「木頭」與「森林」的意思,是指運用電腦資訊工具來創造一整片謊言與假資訊的森林?

「煮者」是另外一個分享著韓國瑜系列影片的YouTube頻道名稱,也是「木頭與森林」這個頻道的自動推薦內容。查詢「煮者」的「關於」頁面,你會看到作者所在位置是「美國」,同時有著奇特的簡介:

「南加州的秋天,西風挾著落葉,一片肅殺之聲,像極了台灣的選舉。」

使用「肅殺」這樣的語言,是在感慨這次進行中無聲的「假新聞」戰爭的真實面貌嗎?我們不知道無論「ξύλου Δάσος」或者「煮者」這樣的頻道,他們是否收費進行這種內容服務?他們的金主是誰?除了這個帳號外,還有多少個這樣的影音頻道帳號介入台灣的選舉?而這些構築成什麼樣的平台?

如果繼續從搜尋引擎挖掘下去,你還會發現高雄市長候選人韓國瑜先生的影片出現在lbn.su(21)、vilook.com(40)與vworde.ru、AmiraPress這些地方。

這些網站有的是內容農場,有的是知名影音服務的山寨網站;在其中兩個以俄語為主的網路服務頁面中看到這些影片時,你甚至還沒有辦法搜尋:因為你不知道他們的系統能否處理中文字元。這些特定的內容農場與山寨影音網站,又在謊言的生態系統中扮演什麼樣的角色呢?

使用臉書,卻不知道自己帳號的動態消息牆上,系統用著什麼樣的演算法;看著YouTube推薦的影片,一下子就看完所有的「蜂蜜檸檬」,但是卻對怎麼挑選出來、推薦給你的「下一部」影片渾然不知。

往下滑永遠滑不完的內容,往上一頂就會自動重新reload頁面內容,就像電動機台第一人稱射擊遊戲中reload子彈的英勇主角。你不僅看不見後面的推薦演算法,也深陷在目標讓你上癮、永恆更新的遊戲設計中。

《鏡週刊》前一陣子做了報導,譯介了英國《衛報》針對法國離職YouTube推薦演算法工程師的計畫網站:algotransparency.org,幫助使用者揭開網路影音平台業者推薦演算法的運算過程。

Google的前設計倫理實踐者崔斯坦.哈里斯(Tristan Harris),目前是人性科技中心的共同創辦者,反省並且撰寫文章揭露科技如何利用心理與人性的弱點讓人上癮、無法自拔。要是這些科技不只讓人們的使用習慣上癮,還創造了社會對立與衝突,那會是什麼樣的場景呢?

烏克蘭記者盧斯蘭.德尼欽科(Ruslan Deynychenko)努力揭露俄國的新聞頻道如何系統性地創造了不存在的混亂與衝突,製造克里米亞俄語民眾的恐慌,最終導致了烏克蘭與俄羅斯的戰爭。

美國PBS公共電視製作專題報導,臉書被菲律賓的記者、柬埔寨企業家認為流通的假帳號、假新聞創造了生命威脅、種族衝突,而且多年來拒絕採取任何行動阻止社會崩解;聯合國緬甸的特別紀錄工作者認為,臉書如今已經變成一個野獸,需要對導致的種族清洗負責。傳統媒體與新媒體在今日很容易以光速、我們還沒有意識到的狀況下,瞬間轉變成洗腦工具。

從社會的現象回頭檢視這些社交媒體的迷霧森林,倘若還有時間與機會彼此合作,也許在下一次「木頭與森林」頻道釋放出更煽動、對立衝突的訊息之前,我們有機會放下對立,彼此攜手走出來看見藍天。

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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