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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把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?
把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?

曾是台灣製造業重要根基的塑膠射出產業,如今正面臨人才斷層危機。尤其桃園聚集大量工業區與製造業者,老師傅退休、新人才接不上的現況,更是許多工廠正在面對的現實難題。

從汽車零組件、網通設備、醫療器材到半導體載具,許多產品都離不開射出成型。智穎智能創辦人暨執行長張詠翔指出,全球塑膠射出市場規模超過 3000 億美元,每年仍以約 3% 至 4% 的幅度成長。需求並未消失,只是製造基地從台灣、中國逐步往東南亞等地移動。但機器可以搬、訂單可以轉,老師傅數十年累積的經驗卻很難複製。

這道人才缺口,正是 2020 年成立的智穎智能切入市場的機會。團隊從桃園中原大學的研究能量出發,歷經近十年研究與工廠驗證,嘗試把老師傅腦中的射出經驗,轉化成可以計算、保存與持續學習的 AI 模型,解決產業第一線面對到的挑戰。

把老師傅經驗交給 AI,射出成型從「導航」走向「自駕」

「餐廳沒有廚師是不行的。有再好的設備,不會做的人還是會把它做失敗。」張詠翔如此比喻射出成型的技術門檻。當模具完成後,生產現場仍得依產品、材料與機台特性,調整溫度、速度、壓力、位置等條件;即使使用同一種塑料,不同產品的調整方式也可能完全不同。

而老師傅的珍貴之處,不只是記住參數,而是知道面對材料、機台與環境變化時如何修正。智穎智能要做的,就是把這些難以傳承的「火候」拆解成可以運算的製程邏輯。目前其 AI 解決方案已應用於超過 200 種材料、50 多種產品類型。

把老師傅的經驗轉化為製程邏輯後,第一步就是讓 AI 協助操作人員找到合適的成型條件。智穎智能為此開發智能成型導引系統,工廠只要輸入材料、機台規格、產品尺寸等資訊,sMolding 便能計算第一組成型參數;若試模後出現產品缺陷,再由 sTroubleshooting 提供修正建議。

用手機即可查看系統狀況
圖/ 智穎智能提供

「它就像導航。我今天告訴你要從 A 點到 B 點,但不知道路怎麼走,導航會把路徑算給你。」張詠翔說。對射出成型而言,這條「路徑」就是溫度、速度、壓力與位置等參數如何組合。以半導體載具試模為例,傳統方式需 7.5 小時,導入系統後縮短至 2 小時,材料使用量從 23 公斤降至 8.7 公斤,整體試模成本降低 64%。

但找到正確參數只是第一步,真正進入量產後,工廠面對的「路況」還會持續改變。溫溼度、材料批次與機台耗損,都可能讓原本設定好的製程條件產生偏移。智穎智能因此進一步開發 StabMolding 成型穩定模組,透過射出壓力數據持續監控品質,並依生產狀態自動補償關鍵參數。換言之,AI 不只在試模階段提供一條正確的「導航路徑」,進入量產後還能因應製程變化持續修正,進一步朝「自駕」邁進。

從產線驗證到海外布局,桃園如何助攻智穎智能跨過0到1?

但要讓 AI 真正走進工廠,智穎智能採取 SaaS 訂閱模式,將核心運算留在雲端持續學習與更新,降低中小型製造商一次投入大量資金的門檻。另一項差異則是「跨廠牌」。現實中的射出工廠往往同時擁有台灣、日本、歐洲不同品牌與年份的設備,因此智穎智能的方案既能導入既有設備,也能與射出機、控制器業者合作,在新機出廠時直接整合。「一個工廠不會只有一個廠牌,就像你家的車庫不會永遠只放同一品牌的車。」張詠翔說。

對智穎智能而言,AI 真正走進製造現場的關鍵,在於不同世代、不同品牌的設備都能導入。只是對工業 AI 而言,降低導入門檻還不夠,更關鍵的是能否取得真實產線反覆驗證。對從中原大學研究成果衍生創立的智穎智能而言,桃園不只是公司所在地,也提供了技術走向市場的第一塊試驗場。「對新創來說,第一個就是要經費、要人才、要場域,再來就是客戶與合作夥伴資源。」張詠翔說。

成立初期,團隊透過桃園市政府研發補助、新創競賽與基地進駐等資源,降低早期研發與營運負擔。更重要的是,桃園密集的製造業聚落,本身就是智穎智能最直接的潛在市場。透過市府串聯工業區與在地企業,智穎智能在創業初期接觸到位於桃園的「良器」,成為公司第一個客戶。從概念驗證、產品調整到實際導入,合作一路延續至今。對必須進入產線反覆驗證才能成熟的工業 AI 而言,第一個願意開放場域的客戶,意義遠超過第一筆營收。

如今,從桃園製造現場磨出的解決方案也開始往海外走。「日本這一次,完完全全都是桃園市政府帶著我們去做這件事情。」張詠翔表示,透過市府帶領團隊前往日本神戶,智穎智能接觸當地官方與企業資源。在市府引薦下,團隊成功對接了神戶知名加速器,更取得日方針對外資新創設立公司與拓展市場的兩階段實質補助資訊。目前團隊正籌備日本布局,為下一階段海外市場拓展做準備。

智穎智能在 TaipeiPLAS 2026 台北國際塑橡膠工業展,展示 AI 智慧製造成果,現場商洽氣氛熱烈,成功吸引產業關注。
圖/ 智穎智能提供

AI 解決「怎麼生產」後,下一步是「替誰生產」

當 AI 開始解決「怎麼生產」,張詠翔看到的下一個問題,是「替誰生產」。部分製造商提高生產效率後反過來問他,如果我的產能多了 20%,但沒有多 20% 的訂單,我何必要做那麼快?

這個問題催生了智穎智能下一階段的製造媒合平台構想。隨著供應鏈分散至不同國家,品牌要在海外重新尋找符合特定規範與製程能力的供應商,也愈來愈困難。團隊因此希望串聯既有使用 AI 方案的製造商,讓品牌端能依條件尋找供應商,也讓製造端的閒置產能有機會被看見。團隊預計 2027 年上半年推進平台服務,初期規劃串聯超過 200 家製造商與破千台機器。

從中原大學的研究,到桃園工廠提供第一個實際驗證場域;從把老師傅經驗變成 AI「導航」,再走向能自行修正製程的「自駕」,智穎智能試圖數位化的,是製造業最難被保存的資產:人的經驗。而當全球供應鏈持續移動、製造基地愈來愈分散,這套從桃園工廠磨出的 AI,下一步不只要替老師傅找到數位接班人,也要重新連結散落全球的製造能力。
而「Meet 桃園+」也期盼持續透過計畫的媒體報導與宣傳資源,將更多像智穎智能這樣扎根在地、走出海外的創業故事傳遞出去,讓外界看見桃園豐沛且具實戰力的創新動能。

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