川普引爆內容審查權議題,臉書有更去中心化的解法嗎?
川普引爆內容審查權議題,臉書有更去中心化的解法嗎?
2020.07.05 | 區塊鏈

5月29日,美國總統川普簽署了一份行政命令,聲稱將讓包含Twitter、Facebook、Instagram和YouTube在內的社群平台,為其「內容審查」的行為負責。長期以來作為「言論仲裁者」的社群媒體巨頭們將做出什麼樣的改變呢?Facebook的內容監察委員會似乎是個可行的方式。

社群媒體控制你的靈魂

「Banks control your money, social media control your soul」(銀行控制你的錢,而社群媒體控制你的靈魂)

社群媒體的內容審查權,在網際網路與社群媒體當道的時代,已是不得不正視的問題。根據《鏈新聞》報導,美國總統川普在5月29日簽署了一份行政命令,將讓包含Twitter、Facebook、Instagram和YouTube在內的社群平台,為其「內容審查」的行為負責。行政命令中寫道:

「Twitter、Facebook、Instagram和YouTube發揮著巨大的力量,即使不是史無前例的,也可以對影響公共事件的解釋。審查、刪除或讓訊息消失;並控制人們看到或看不到的東西。」

的確,社群媒體擁有很大的權力,如同「言論仲裁者」能夠決定是非。但,拔除這些社群媒體巨頭的審查權真的是好事嗎? 以Facebook為例,該公司在全球僱用了數千名的內容審查員來篩選貼文內容,這些內容審查員往往都得大量且仔細的觀看那些色情、暴力或是帶有種族歧視、偏見的圖文,這對他們帶來嚴重的心理創傷,相信大多數人都不希望這些負面內容廣泛出現在日常生活中。

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Facebook啟動獨立委員會

如果說,有什麼方式能夠削弱社群媒體的中心審查權,又能讓平台生態系統過濾負面訊息的話,Facebook的內容監察委員會「Oversight Board」是一個不錯的方式。Oversight Board是一個被稱為Facebook最高法院的第三方獨立組織,該組織獨立於Facebook之外運作,並由至少11位、最多40位的委員組成,每個委員任期3年,委員成員來自世界各地,與Facebook無直接關係。

在今年5月7日公布的第一批Oversight Board成員名單(共20位)中,就有一位是來自政大傳播學院廣告系的陳憶寧教授。

委員會成員就各自專業除了提供言論自由、安全和隱私等數位內容和治理等社群政策供,還會審理Facebook和Instagram上對內容判定結果有爭議的申訴,Oversight Board的判定結果甚至可以推翻Facebook的原判決。

事實上,Oversight Board的概念類似於區塊鏈領域中的分散式自治組織(Distributed Autonomous Organization, DAO)。在區塊鏈或去中心化應用中,有許多的項目是透過DAO制定項目的發展方向,維持生態系統的運作,例如穩定幣項目Maker、去中心化法庭Aragon、最近剛發幣的點對點借貸項目Compound以及其他眾多公有鏈系統都是透過這種方式運行。其好處是,能夠消除極權問題,所有決策皆由社群成員共同決議,實現「由下而上的治理模式」。

台灣數位政委唐鳳,先前接受海外區塊鏈媒體Decrypt的專訪,曾分享分散式治理在台灣推動行政管理技術創新的前景。唐鳳當時表示

「帳本(唐鳳接受專訪時使用『帳本』一詞而非『區塊鏈』)非常有前途。它們是建立跨部門之間的「問責制」和「合法性」的一種低成本解決方案。」

分散式自治組織DAO

Facebook的Oversight Board可以視為「許可制的分散式自治組織」,必需經過許可才能成為組織成員,這種方式雖然不一定能做到絕對的公正,但與「非許可制的分散式自治組織」相比較容易實現。原因在於「非許可制的分散式自治組織」世界各地任何人都可以成為組織成員,無法過濾這當中是否存在惡意人士,因此必須額外設計一套共識機制,將參與者的利益與生態系統的健全發展綁定再一起,才能保障組織與成員的目標一致。

為此,大多數分散式自治組織都會發行治理代幣,以經濟激勵的方式,刺激社群成員做出正確的決定(類似於股東會議)。以穩定幣項目Maker為例,該項目的代幣(MKR)持有人有權力修改協議的利率、抵押品以及其他參數,同時他們也有義務設定正確的參數與決策來確保Maker協議的正常運作。

因為,只要Maker協議本身能夠維持健全的發展,MKR在市場上的流通量就會逐漸減少,進而提升MKR代幣的市場價格,反之,如果協議的運行出現問題,MKR持有者就必須承擔責任。例如3月中旬,由於加密貨幣市場在短時間內暴跌,導致Maker協議中的抵押品價值低於債務總價值,進而產生無法償還給債權人的呆帳,因此,系統自動增發MKR並將其拍賣以償還呆帳,而MKR持有者(決策者)便因代幣下跌而造成經濟上的懲罰。

由下而上的治理

雖然社群媒體在內容審查的權利時常受到外界批評,但不得不承認,大多數社群媒體實施的內容審查都並非惡意,其確實為我們過濾掉許多負面與惡意內容。真正的問題點或許一直都不是內容審查本身,而是內容審查「由上而下」的治理模式。如果,社群媒體能夠將部份權力分散並下放,如同Facebook的Oversight Board這種「由下而上」的治理方式,那麼,大眾的言論就能由更公正的一群人負責篩選,社群媒體「侵犯言論自由」或「傾向某某黨派」這類的批評聲浪也能減少許多,這對用戶與平台而言,無疑是一種雙贏的結果。

內容審查權的問題在美國總統川普頒布行政命令後被搬上檯面,相信接下來的日子,各大社群媒體都會在監管機構的關切下,開始調整內容審查的執行策略,至於這些平台是否會採用分散式自治組織的模式,就讓我們拭目以待。

(本文由林士豪授權轉載自鏈新聞

責任編輯:陳建鈞

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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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