蘋果稱去年拒絕超過100萬款App上架、殲滅15億美元詐欺風險,為何遊戲開發商卻很不滿?
蘋果稱去年拒絕超過100萬款App上架、殲滅15億美元詐欺風險,為何遊戲開發商卻很不滿?

蘋果與遊戲開發商Epic近日針對開發商權益展開訴訟,讓蘋果主動公布App Store上架審查的相關數據,分享批准或拒絕App上架的標準,強調App審核流程中的透明度。

蘋果表示,為了保護用戶的權益,免於受詐欺或惡意行為的侵害,App Store上約有180萬個App,都是按照蘋果要求的規則完成冗長的審核流程後上架。去年約有100萬個首次上架的App以及100萬個App更新,都因為不符App Store的規定而遭蘋果拒絕上架。

蘋果App Store在2020年防止用戶遭騙的相關數據

  • 拒絕約100萬個首次提交的App上架
  • 拒絕約100萬個App更新後重新上架
  • 刪除48,000個擁有「隱藏或未記錄的功能」的App
  • 刪除150,000個因產生垃圾郵件或抄襲其他App的App
  • 刪除215,000個因搜集過多用戶數據,也就是超出合理使用範圍的App
  • 刪除95,000個涉及詐欺的App,其類型多半是賭博或色情內容
  • 終止47萬個涉及惡意程式開發的開發者帳戶

此外,蘋果更表示僅是在今年4月,就已拒絕了320萬個想利用企業證書來上架,以規避App Store嚴格的審核流程。企業證書是大型企業在App Store上架僅限內部使用App的所需證明,因為不需通過繁複的審核流程而遭到惡意開發商的利用。

蘋果表示,目前App Store的審核要經過500位人工審核員及自動檢查兩道關卡,2017年至2019年間,每年審查約500萬個應用程序上架及更新,拒絕率介於33%至36%之間,因此讓Epic Games認為App Store的審核流程不完善且標準不一,讓惡意App仍有上架的機會,有時蘋果還會因為所需利益而為特定開發商大開後門。

儘管如此,蘋果仍然強調,透過App Store下載App是最安全且唯一的途徑。上週蘋果律師甚至在與Epic Games的訴訟中表示,如果要像Google的Android作業系統一樣同意用戶在應用程式商店之外下載App,將會為用戶帶來極高的風險,況且蘋果App Store並不想成為另一個Google Play Store。

資料來源:AppleCNBC

責任編輯:蕭閔云

關鍵字: #App Store
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從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式
從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式

在生成式 AI 驅動下,新聞產業正加速進入新一輪轉型。這股技術浪潮不僅改變了內容產製模式,也重塑了讀者獲取資訊的入口。面對這場產業變革,台灣科技媒體領導品牌TVBS 展現強勁的轉型動能,不僅積極布局 AI 應用,更憑藉創新專案獲得「nDX數位創新獎助計畫」肯定。

為加速經驗擴散並促進產業交流,日前,TVBS 攜手數位經濟暨產業發展協會(DTA)舉辦「AI in the Newsroom-TVBS轉型實戰分享」發表會,現場匯聚媒體與科技領域專業人士,從實務案例出發,深入剖析 AI 導入新聞現場的應用模式,共同見證 TVBS 如何以 AI 為核心引擎,重新定義數位時代的媒體影響力。

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圖/ 數位時代

從「人」出發:從超級個體到超級組織,啟動 AI 原生轉型

TVBS 集團成長長簡西村表示,早在生成式 AI 浪潮成形之初,TVBS 便已啟動轉型布局。不僅於 2023 年成立AI未來科技部,專責 AI 應用開發與轉型推進,更由董事長親自主持每週一次的 AI 策略會議,確保決策與執行節奏高度一致,並進一步盤點出「人、流程、科技(PPT)」三大轉型關鍵,逐步落實將 AI 導入各項營運環節。

從「人」的角度來看,TVBS 以 AI 提升效率與創造價值為目標,提出超級個體與超級組織的轉型藍圖。其中,超級個體指的是能善用 AI 工具的記者,例如:透過 AI 分析海量資料、自動生成初稿或經營個人品牌,透過與 AI 的分工協作,不僅提升產出效率,也讓記者得以回歸深度核實與現場採訪等核心職能。

當多個超級個體串聯,便進一步形塑出超級組織,透過 AI 全面提升團隊的數位戰力,成為 AI Native(AI原生)媒體組織。TVBS 的願景是,讓每一個議題皆能發展出專屬 AI Agent,負責資料處理與初稿生成,而人扮演總編輯角色,負責內容品質與倫理把關。如此一來,不僅能實現全天候、高頻率的內容更新,更可透過多 Agent 協作,同時產出文字、影音、Podcast 等不同形式的內容,實現一次生產、全平台分發的目標。

從「流程」出發:讓AI嵌入新聞產製,縮減 30% 作業時間

從「流程」的角度來看,AI 唯有真正嵌入新聞產製流程,才能發揮最大效益。然而,哪些環節最適合導入 AI、導入後流程該如何重塑,往往只有第一線新聞人最清楚。為此,TVBS 邀請新聞部同仁組成「文科種子」團隊,並由主管從日常工作情境出發,親自示範 AI 應用,讓記者實際感受到 AI 帶來的效率提升,進而翻轉「不好用」的既有印象,吸引更多資深同仁投入 AI 應用開發。

TVBS新聞部網路新聞中心總編輯楊致中強調,「AI不是要把新聞人變成工程師,而是要讓新聞人重新回到專業現場。」因此,這群橫跨編輯、記者、編譯等不同職能的種子成員,從使用者視角出發,與工程師並肩協作,以使用情境取代傳統規格書,讓技術團隊得以深入理解採訪流程中的真實痛點,進而開發出涵蓋多語翻譯、初稿生成、重點歸納、多稿比對、標題與內容優化等 AI 應用,整體作業時間平均縮短逾三成。同時,新聞部也與 AI 部門建立每週開會機制,持續提出痛點及回饋使用經驗,推動產品快速迭代。

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圖/ 數位時代

另一方面,TVBS 也連續三屆舉辦員工限定的「AI 黑客松」,各部門同仁由日常工作中的痛點出發,發想出更貼近第一線需求的 AI 解決方案,讓 AI 逐步成為組織共通的語言,不僅有效提升工作效率,也進一步形塑出 AI 驅動的創新文化。

從「科技」出發:打造混血系統 AI WIZE,讓AI真正貼近使用需求

從「工具」的角度來看,如何在滿足使用需求的同時兼顧技術快速迭代,成為關鍵課題。為此,TVBS 提出混血系統概念,由新聞人與 AI 部門協助,共同開發出專為媒體場景打造的 AI WIZE 平台。

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圖/ 數位時代

TVBS AI未來科技部副總監吳楨文說明,AI 技術迭代速度極快,若仍沿用傳統「使用者提需求、工程師寫程式」的開發模式,不僅溝通成本高、也難以快速及時優化,容易導致使用體驗不如預期。若是直接使用外部 AI 工具,在產出結果不穩定的情況下,使用者常常要反覆調整提示詞與修正細節,反而會增加時間成本,使 AI 應用淪為新的負擔。

為解決這樣的困境,TVBS 在開發 AI WIZE 時,結合系統化與人才混血兩大策略,由工程師在「深水區」把關系統架構、資訊安全與成本控管,而新聞人則在「淺水區」透過 AI Studio 等自然語言工具定義應用場景,並將新聞專業封裝成可重複使用的 AI Agent技能,同時透過持續回饋機制,讓 AI Agent 不斷學習與優化,使工具更貼近日常工作需求。

簡西村最後強調,人機協作不是選擇,而是必然路徑。TVBS 期望透過這場 AI 轉型,打造兼具速度、深度與可信度的新型媒體競爭力,並以自身實踐經驗為基礎,帶動台灣媒體在 AI 浪潮下強化整體產業競爭力,重新定義媒體的「真實」價值,開創新聞產業的 AI 新時代。

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