全球一夕間開始用Zoom,卻替創辦人袁征引來了「苦澀的成功」

2020.05.07 by
陳建鈞
全球一夕間開始用Zoom,卻替創辦人袁征引來了「苦澀的成功」
Zoom Facebook專頁
線上協作工具隨疫情在全球升溫,美國視訊會議服務Zoom變得炙手可熱。一夜暴紅,結果引來連串問題,連Zoom創辦人袁征都坦言準備不足,究竟發生了什麼事?

幾個月前,Zoom僅僅是枯燥的企業通訊領域中一枚成功案例,但突如其來的新冠狀病毒(COVID-19,俗稱武漢肺炎)疫情,讓Zoom頓時超脫企業應用層面,成為全世界的社交工具。

「我從沒想過全世界會在一夜之間開始用Zoom。」10年前一手成立Zoom、擔任該公司CEO的袁征表示。隨著全球數十億人實行社交距離、待在家中防疫,Slack、Webex、Teams等遠端工具迎來前所未有的人潮,Zoom尤其受惠。

「每天(流量)都在創紀錄。」袁征說道。去年12月時,Zoom每日活躍為1,000萬人,但現在已經達到2億人。

Zoom能成為民眾的首選,其中一個原因在於便捷的使用方式,用戶只要點一下就能加入會議。不光遠端工作會議愛用Zoom,學校開始透過這款軟體授課;人們也用它和親朋好友線上會面;甚至藉由Zoom舉辦婚禮的也不在少數。對於許多人來說,Zoom不單是一種社交的管道,更成為一種社群。

Zoom一夕之間爆紅,最意外的莫過於袁征自己,他從來沒有打算讓服務面向所有人。然而用戶數暴增20倍的同時,Zoom潛在的問題也一一浮上檯面。在如此艱困的時期,就連成功本身都顯得苦澀。袁征曾提到,他每天醒來都會告誡自己「不要讓世界失望」、「不要讓用戶失望」,但近期負面消息頻傳下,他也坦承,無論在心裡準備或策略上,他們都做得不夠充分。

新用戶大舉湧入,首當其衝的問題便是流量無法負荷,Zoom為此新增了兩個資料中心,並購買更多雲端空間,雖然仍有通話品質不佳的抱怨,官方網頁也關機維修,不過顯然Zoom已經挺過第一道難關。

袁征於1997年加入Webex,直到2007年Webex被思科收購,他成為思科工程部副總裁,直到2011年自立門戶創立Zoom,為企業提供視訊會議軟體服務。
「Zoom Video Communication」Facebook

然而,後續爆發資安及隱私疑慮,才是令他們頭疼的真正難題。接連有媒體發現Zoom會與廣告業者分享通話內容、iOS版本Zoom會悄悄向Facebook傳送數據、Zoom也沒有如對外界聲稱的「會對通話進行點對點加密」……諸如此類的問題陸續爆出,還有研究指出,該軟體會將通話內容傳送至中國境內伺服器,引發歐美強烈擔憂。

更糟糕的是,有心人士可以在沒被邀請下,利用漏洞擅闖遠端會議惡作劇,這也直接導致紐約市學校下令禁用Zoom,改以Teams、Hangouts等其他服務代替。袁征透露,他曾收到一位母親的來信,提到有位惡作劇人士闖入她孩子的遠端課程,張貼不適宜的色情內容。那一夜,他輾轉難眠。

為了彌補過錯並挽回用戶,Zoom大刀闊斧改革,袁征也出面解釋,通話傳送至中國伺服器是因為流量問題,但現在已重新設定,避免中國境外用戶通話透過中國伺服器連接。同時即日起所有會議都會自動設定密碼,避免有心人士闖入。

袁征認為,Zoom在這段期間接連傳出問題,不單是因為用戶數爆炸性增長,還跟用戶的「屬性」有關,過去他們只專注於為企業服務,與教師授課、開線上派對所處的環境、需求截然不同。雖然疫情結束後,Zoom是否會回歸企業服務為主的定位,現時袁征無法給出答案,但他從近期的發展得出一個結論:Zoom現在屬於全世界,他們不會走回頭路。

摩爾定律失靈,下一個科技成長的引擎在哪裡?

過去50多年來,摩爾定律為科技的進步寫下準則。然而在經過數十年的路途後,這項定律可能面臨終結。

Intel共同創辦人高登.摩爾(Gordon Moore)於1965年發表了摩爾定律,當時身為快捷(Fairchild)半導體工程師的他,預測積體電路上的元件數量,每年將增加一倍,10年後將達到6.5萬個。

時間證明摩爾的預測是準確的,1975年他將摩爾定律更改為「每兩年」成長一倍,為這些年的科技發展奠定基礎。

沈佑穎製圖

然而,隨著電晶體數量愈趨龐大,要以同樣的速度倍增密度日漸困難。近年來,「摩爾定律已死」的呼聲便不斷傳出。Intel的10奈米晶片延宕多時,才終於在2019年邁入量產,離上一代的14奈米已有5年之久。

同時製造新一代晶片設備成本也愈來愈高,計畫投入開發的廠商只剩3家。MIT電腦科學家雷瑟森(Charles Leiserson)指出,「都結束了,這一切在2020年變得很清楚。」

要在摩爾定律失靈的時代繼續提升運算力,業界因應之道是針對個別功能優化,例如特地為深度學習打造的AI晶片,Google、微軟、百度等公司都在這麼做。但這種走向也讓泛用型的運算晶片趨於式微,並提高進入門檻,銀彈充足的企業會變得更有利。

或者,還有什麼技術能成為下一個科技成長引擎?量子運算、碳奈米管電晶體、自旋電子都很有潛力,但沒有誰能像摩爾定律簡單明瞭,指引著科技的發展道路。

早在WHO警覺前,AI就知道「有種危險肺炎」在蔓延

在各大衛生組織意識到新冠狀病毒(COVID-19,俗稱武漢肺炎)的嚴重性前,AI就已搶先一步,為人類點出風險。2019年底,BlueDot的AI標記出中國關於武漢一種神秘肺炎病毒的報導,該公司立刻聯想至2003年爆發的SARS事件。

BlueDot是位於加拿大多倫多的AI新創,其建立一套系統,每天以65種語言掃描網路上10萬篇文章,監控各地傳染病。在警覺到武漢肺炎的危險性後,他們比對由各航空公司所提供多達數十億條的旅客路線,在最短時間研判出哪些城市面臨感染風險,對外界提出警示。

這套系統消化了各大科技公司提供的海量數據,包括Google貢獻了搜尋引擎關鍵字及地理位置資訊、Facebook提供用戶的活動資訊,以及平台上各種關聯貼文;而推特、騰訊等企業也給予匿名資料供AI使用。

近來傳出AI提升病毒分析速度的新聞,演算法可縮短疫苗開發時間......其實早在疫情流竄全球前,AI就察覺世界不對勁了。
shutterstock

若要進一步提升AI的預測準確度,則需要與醫療設備串接,目前有愈來愈多新創投身這方面應用,如Kinsa就推出智慧體溫計,能配合App給予用戶健康上的建議。該公司宣稱,在預測流感方面,他們甚至做得比CDC(美國疾病管制與預防中心)更精準。

AI及大數據徹底顛覆過往預防傳染病的手段,它們在初期運算出詳盡的警示報告,讓各國衛生單位及早展開防治,將疫情的爆發扼殺在搖籃裡。但AI終究只是輔助,能否成功防範傳染病的關鍵,最終仍取決於人類社會的反應與準備。

本文出自《數位時代》雜誌專欄〈全球掃描〉,為讀者精選、梳理各大外雜焦點內容,資料來源:BloombergMIT Technology ReviewFortune

責任編輯:張庭銉

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