以巴衝突背後,誰在抖音、YT上狂拉「仇恨值」?揭密4種帶風向操作手法
以巴衝突背後,誰在抖音、YT上狂拉「仇恨值」?揭密4種帶風向操作手法

以色列與巴勒斯坦伊斯蘭激進運動哈瑪斯集團(Hamas)爆發衝突,而早在開打前已出現大量網路認知操作。台灣人工智慧實驗室創辦人杜奕瑾表示,透過AI觀察各大社群平台,可發現有造謠者、假中立者、傳播者、粉絲經營者等4類帳號明顯在帶風向。

杜奕瑾接受中央社記者視訊採訪指出,今年6月台灣人工智慧實驗室(Taiwan AI Labs)就發現,抖音(TikTok)上出現很多影片討論以巴衝突,而10月7日以巴開戰後,YouTube平台上操作最多的議題,就跟以巴衝突有關,主要內容是譴責以色列及與美國總統等相關政治人物。

他表示,從以巴衝突的相關認知操作,可看到中國官媒的角色和關聯性,例如中國官媒提到美國利用以色列打代理人戰爭後,YouTube和PTT等社群平台,就開始出現類似言論。

杜奕瑾說,Taiwan AI Labs從今年8月到9月,還觀察到網路上有一些零星的協同行為,刻意操作反以色列或反美情緒,某種程度似乎可預測後面恐有更大衝突;他解釋,早在俄國入侵烏克蘭之前,網路上已開始出現宣稱俄羅斯可合理入侵烏克蘭、或烏克蘭進行種族屠殺等言論。

AI揪出帶風向帳號,造謠者、傳播者易被察覺

杜奕瑾指出,透過AI觀察各大社群平台,可以發現許多在網路上「共進共出」、互相呼應的協同行為,其中有4類帳號明顯在帶風向。第1種是「造謠者」,負責發表比較有爭議性的言論;第2種是「假中立者」,會引述造謠者的內容並截圖後,發表在自己臉書或前身為推特的X上。

第3種是「傳播者」,負責把假中立者的內容傳到各個有影響力的社群;第4種是「粉絲經營者」,以經營小群體的粉絲社團為主,特徵是帳號創立時間不久、發文內容乏善可陳,卻很多人按讚。

此外,杜奕瑾表示,造謠者和傳播者的帳號,比較容易被社群平台察覺及刪除,但只要假中立者的言論還在,就能繼續發揮影響力。

杜奕瑾說,Taiwan AI Labs透過AI工具,可在網路上查看所有新聞媒體和社交媒體,了解每個帳號在哪些平台做出何種反應,包括發文、留言、轉發文章都可以分析,找出不同帳號之間的協同性和關聯性強弱。

帶風向如同「中央廚房」,一人發號施令他人齊攻擊

他指出,經過長時間觀察,有些帳號會在特定議題的文章底下同時留言帶風向,或者同時迴避某些議題,有點像「中央廚房」模式,由一個人發號施令,其他人再一湧而上發動攻擊。

杜奕瑾以觀察到的臉書協同帳號群為例說,從今年8月20日到9月15日相當沉寂,推測可能當時缺乏營運資金或休假,到了9月15日之後,又開始同時密集操作以巴衝突相關訊息;且協同群「養帳號」也有學問,常看到帳號分批操作的現象,以免被一次殲滅。

杜奕瑾指出,許多認知操作是為了「誤導」,很難說全然是假消息,目的是要操作對某件事情的嫌惡或喜歡,例如對以巴戰衝突的認知操作,會選擇性放大和報導以色列轟炸巴勒斯坦的畫面,透過提供不對稱消息,讓民眾對以色列產生反感或憤怒。

完整研究請見此

本文授權轉載自:中央社
責任編輯:蘇祐萱

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為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
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2025.08.13 |

全球製造業正處於前所未有的挑戰中,從勞動力短缺、供應鏈脆弱,到淨零碳排與數位轉型需求的成長,每一項趨勢都正重新定義產業格局。對此,AWS 發布《全球地緣新局時代下的製造戰略:台灣產業韌性與轉型關鍵策略》白皮書,深入剖析製造業在全球地緣政治與市場變化下的挑戰與機會,提供台灣製造業適合的落地策略與最佳實踐方法。

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擔心無法回本、缺乏知識技術,台灣升級「智慧製造」卡關中

台灣製造業在全球供應鏈中扮演重要角色,但同時面臨地緣政治風險、技術門檻高、人才缺口大等多重挑戰。其中在供應鏈韌性方面,壓力更為顯著。根據英國營運持續協會統計,全球近 8 成企業在過去 12 個月曾遭遇供應鏈中斷事件,凸顯全球供應鏈的脆弱,台灣製造業也難以倖免,特別在國際局勢不確定性與在地原料依賴度高的情況下,會進一步放大成本與交期風險。

生成式 AI 應用快速擴展,預計 2025 年台灣企業導入將進入早期大眾階段,並以半導體產業為先導,逐步擴散至其他領域。DIGITIMES 調查顯示,已有 18.1% 的企業採用生成式 AI,並積極用於改善營運效率與產品良率,然而仍有 31.5% 的企業尚未規劃導入,主因包括成本考量、缺乏知識與技術、產業需求不明確,使企業在大規模部署時保持謹慎態度;資誠聯合會計師事務所發布的《2023 臺灣企業轉型現況及需求調查》也顯示,37% 的企業擔心智慧製造投資報酬率過低,30% 缺乏導入知識與技術,27% 不清楚如何實踐,導致智慧製造推動困難。在電子製造業迫切需要專業人才之際,許多產業面臨預算與數據分析能力不足的窘境。

AWS
圖/ AWS

此外,勞動力老化也是台灣製造業的問題。以國發會數據估算,2030 年台灣 50 歲以上就業人口將達 23.8%,導致技術傳承與產線穩定性受衝擊;同時 2050 年淨零碳排目標,迫使製造業必須進行碳盤查與能源優化;加上雖然 9 成企業已啟動數位化,但多數仍停留在營運系統,生產端 IoT 與 AI 應用不足,數據價值未被充分釋放。上述都恐將成台灣製造業升級的阻礙。

全球製造業大變局,智慧製造成關鍵突破口

根據媒體《DIGITIMES》研究,全球智慧製造市場規模將從 2024 年的 3,212 億美元,快速成長至 2033 年的 1 兆 1,583 億美元,年複合成長率高達 13.7%。在社會和全球趨勢的推動下,不只對台灣的製造業帶來新的壓力和挑戰,同時也催生了產業升級需求。

所幸,隨著智慧製造的 4 大技術日益成熟,替台灣製造業帶來更多可能。目前,IoT 透過連接感測器與生產設備,已實現即時監控與資料收集,並支援預測性維護與生產最佳化。世界製造業基金會報告顯示,IoT 已成企業智慧製造的首要投資項目;此外,智慧製造上,AI 現已被廣泛應用於品質檢測、生產流程優化與預測性維護,企業若結合機器學習、深度學習與生成式 AI,即能以數據驅動決策,提升生產靈活性並降低成本。

同時,隨著「數位雙生」的發展,企業可藉其進行「虛擬試錯」與「情境模擬」,在導入新技術前,先模擬其對現有產線的影響,或預測潛在風險與資源耗損,避免浪費;另外,在 AI 大規模應用下,數據隱私、安全風險成為顧慮。「主權 AI」確保企業在可信的基礎架構中進行數據分析與模型訓練,降低數據外流風險,並支援在地資料中心部署,以滿足低延遲、高安全需求。企業若在產業升級中,將智慧製造的 4 大技術整合,即能在自家領域有效推進。

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加速轉型關鍵夥伴登場!AWS 台北區域重磅上線

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