NFT假貨氾濫，賣出首則推特貼文的交易平台大規模「歇業」！背後有哪些原因？|數位時代 BusinessNext

NFT假貨氾濫，賣出首則推特貼文的交易平台大規模「歇業」！背後有哪些原因？

NFT交易平台Cent最知名的交易就是將推特的第一條貼文，以290萬美元賣出，但迎來的卻是平台上假貨、沒有版權的NFT氾濫，他們只好大規模暫停交易。

去年3月，NFT交易平台Cent，以NFT的形式將Jack Dorsey第一條推文拍賣出290萬美元。

今年2月6日，同樣是Cent，暫停了大多數NFT交易，原因是大量用戶在銷售他們並不擁有內容版權的NFT，比如出售未經授權的NFT副本、製作沒有內容版權的NFT。

NFT是一種存在於區塊鏈上的數位資產，雖然任何人都可以查看NFT，只有購買者真正地擁有它。圖像、影像、音樂、文本等各種數位對象，都可以作為NFT買賣。購買某物的NFT，比如圖片，通常並不意味著買方獲得了原來圖片的版權。

Cent執行長Cameron Hejazi在接受路透社採訪時表示，他們過去封禁相關帳戶的努力就像打地鼠，「每次我們禁止一個時，就會出現另一個，或者再出現三個」。
這種侵權行為在NFT市場並不鮮見。Twitter帳戶@NFT thefts專注於記錄NFT/加密領域中的抄襲、欺詐和其他問題，許多藝術家的證據收集在這裡。

去年12月，曾為DC Comics等公司工作的漫畫家Liam Sharp，對自己的作品被盜取製作NFT深惡痛絕，決定關閉他在大型在線藝術社區DeviantArt上的畫廊。

在此事發生的幾個月前，DeviantArt發布了一個NFT盜竊AI系統，該系統能夠檢測何時在NFT 市場上發現該網站的藝術品。但這不是解決網路藝術盜竊的完美方案，因為它只能提醒藝術家「盜竊發生了，或許可以做點什麼」。

擁有15萬用戶的Cent在NFT平台中算是「小巫」。無獨有偶，最大的NFT交易平台Open Sea在今年1月報告，平台上80%免費鑄造的NFT是「侵權作品和騙局」。

根據the verge的報導，這並非偶然。Open Sea允許使用「惰性鑄幣」創建NFT，用戶可以在不將NFT 寫入區塊鏈的情況下列出待售的NFT，也可以在NFT 出售之前不支付費用，這使得詐騙者可以列出盡可能多的侵權物品，期待抓住一個不知道被盜的「傻瓜」。

OpeaSea 曾嘗試限制用戶可以免費鑄造的NFT 數量，但遭遇了大量反對意見。

在推翻這一決定後，該公司表示正在研究其他解決方案。事實上，藝術家和攝影師們早已指出，OpenSea 在解決剽竊問題方面做得還不夠，特別是平台存在竊取藝術家個人資料和藝術品的機器人，但投訴過程過於繁瑣和緩慢。

另一個主要的NFT市場Rarible推出了人工審核系統，鼓勵賣家和創作者連接他們的社交媒體帳戶，並防止未經驗證的賣家的NFT 出現在搜索中。

雖然NFT領域充斥著對「數位所有權」的嘲笑聲，但它被認為能幫助藝術家解決「如何將數位藝術品貨幣化」的問題，他們可以從NFT 中獲得更多收入，因為每次NFT在首次出售後易手時，他們都可以獲得版稅。

只是，無意於NFT的藝術家被侵權的現象實在太多，似乎走向了理想狀況的反面。也有一些人認為，「在NFT行業，騙子已經過度飽和，並且經常鼓勵低質量的病毒式藝術」。

Cameron Hejazi認為NFT的侵權是Web3一個非常根本的問題。在不久的未來，Cent可能會引入「集中控制」以促進其市場的重新開放，然後該公司再探索更「去中心化」的解決方案。

連Cameron Hejazi這個從業者都承認，「NFT市場中很多只是金錢追逐金錢」。略為諷刺的是，雖然他關閉了大多數交易，但專用於銷售推文NFT 的部分仍然活躍。

本文授權轉載自：愛范兒 ifanr

責任編輯：傅珮晴、錢玉紘

「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。

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%。

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。

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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