香港國安法上路!Google、Facebook拒交用戶資訊,科技巨頭將付出什麼代價?
香港國安法上路!Google、Facebook拒交用戶資訊,科技巨頭將付出什麼代價?

廣受外界非議的香港國安法正式上路後,包括Google、Facebook、Twitter及Telegram等眾多網路巨頭,皆出於對該法規的疑慮,暫停與香港政府的合作,拒絕提供警方用戶資訊。

香港國安法爭議不休,科技巨頭拒提供用戶數據

Google母公司Alphabet表示,自香港國安法7月正式生效後,他們便暫停通過香港政府的任何資料請求,聲稱他們會先仔細審閱新法條的各項細節,才會做出進一步的判斷。

根據《彭博社》報導,2019年香港政府曾向Google提交105次的資訊申請。

Facebook也透露,基於人權考量,他們正在對香港國安法做全面性評估。香港《國安法》給予政府權力逮捕支持香港獨立、甚至參與抗議活動的民眾。實際上,7月1日抗議香港國安法的群眾活動中,就有民眾因持有港獨旗幟被警察逮捕。

國安法不只鉗制現實的言論及活動,虛擬的網路世界也在管轄範圍內,該法條賦予香港警察從網路上監控民眾,甚至刪除民眾貼文的權力,倘若網路公司拒絕合作將受到懲處。

「言論自由是基本人權,賦予人們表達自我時不必擔心安危或其他影響的權利。」Facebook在聲明中指出,「我們有一項處理政府要求的全球流程,審查每個請求時,我們都會考量到Facebook的政策、當地法律以及國際人權標準。」

與Google的說法同調,Facebook宣稱在進一步評估人權疑慮前,將暫停許可香港政府的請求,這項決策適用於Facebook、Instagram及WhatsApp等旗下三大社群平台。

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Facebook表示,旗下平台都將暫停提供香港政府用戶資訊。
圖/ Gil C via shutterstock

以加密通訊著稱的Telegram也對媒體透露,他們理解在這種情況下保護香港用戶隱私的重要性,因此在國安法對香港的影響得出國際共識前,Telegram不會提供政府任何香港用戶資訊。

香港反中抗爭時期,Telegram成為抗議民眾的重要溝通工具。然而在國安法上路前夕,許多香港民眾就因擔憂網路上的足跡被政府掌握,紛紛解散Telegram群組、刪除過去的發言。

推特也聲稱在香港國安法生效後,他們已暫停提供用戶資訊,強調團隊正在評估法規帶來的影響,尤其是部份法條模糊不清,缺乏明確定義。

Facebook、Google仰賴中國廣告甚深,恐成中國制裁對象?

儘管宣佈暫停提供香港政府用戶資訊的網路巨頭,大多數服務都被擋在中國的防火長城之外。但Google、Facebook等企業,仍有相當比例的廣告營收由中國所貢獻,做出拒絕配合的決定,可能將付出不小代價。

Facebook雖然被中國封殺,根據分析師估計,中國是社群巨頭僅次於美國的第二大營收來源,Facebook每年約從中國政府及企業賺取超過50億美元(約新台幣1500億元)的廣告收入。

Google則在中國設有廣告業務據點,有報導指出,近年來中國在Google投放廣告的花費大大成長,整個大中華區(台、港、澳、中)的廣告營收在2018年超過30億美元,較前一年成長60%以上。

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Google、Facebook雖被中國政府封殺,但廣告營收仍有相當比例仰賴中國。
圖/ PixieMe via shutterstock

雖然未有具體數字,但推特財務長奈德.希格爾(ned segal)曾透露,公司對拓展中國廣告業務具有強烈企圖心。

在香港國安法規定中,假如網路企業拒絕配合提供資訊,可能將被處以約1.3萬美元罰款,且員工可能面臨6個月有期徒刑。如果被命令刪除貼文而不配合,員工將面臨最多一年的有期徒刑。

Google及Facebook對中國廣告市場的深厚依賴,兩大廣告巨頭未來可能遭受中國政府進一步制裁。但香港國安法受到美國兩黨口徑一致的譴責,在中美漸趨惡劣的關係中尋找生存空間,已成為科技巨頭們越來越難處理的問題。

擔心網路自由遭鉗制,VPN、加密通訊軟體香港下載量攀升

另一方面,對網路自由遭受鉗制的擔憂,令香港民眾開始尋求各種解決方案。在兩會期間香港國安法首度曝光後,多款VPN頓時登上香港App下載榜。App研究公司Sensor Tower指出,當時香港App Store非遊戲類下載中,前10名裡有7名與繞過網路限制、隱藏數位足跡的服務有關。

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隨著香港國安法上路,加密通訊軟體Signal衝上App Store排行榜首位。
圖/ SimilarWeb

在國安法正式上路後,香港民眾也開始採用加密程度更高的通訊軟體Signal。根據流量監測網站SimilarWeb的資訊,Signal近期已經衝上香港App Store下載榜的首位。

值得一提的是,Signal尚未承諾拒絕向香港政府提供用戶資訊。

資料來源:New York TimesBloombergBBC

責任編輯:陳映璇

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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