MrBeast遭控影片造假!「送錢」YouTuber擁3億訂閱,前員工爆料拍片環境惡劣,發生什麼事?
MrBeast遭控影片造假!「送錢」YouTuber擁3億訂閱,前員工爆料拍片環境惡劣,發生什麼事?

今年八月,韓國實境節目《激讚網紅》找來77位、粉絲總數超過1.2億人的韓國網紅,進行殘酷的生存競賽,參賽者們為了搶奪「最強網紅」的寶座無所不用其極,同時也凸顯出網路生態的殘酷:影響力等於身價,唯有掌握流量密碼的人,才能笑到最後,成為這個世界的贏家,不管你用的是什麼手段。

曾經,這個世界的贏家是YouTube擁有3億訂閱數的「MrBeast」(野獸先生),其影片以高額的獎金和製作費而聞名,而MrBeast在影片中展現「樂善好施」的形象,也讓他成為流量密碼的掌門人,成為名利雙收的網路創作者。

然而,近日一名曾任職於MrBeast旗下的前員工,接連指控MrBeast的影片造假、販售非法彩券,甚至是前員工性騷擾等多項違反道德與法律的行為。而這一連串爆料在YouTube圈掀起一陣滔天巨浪,許多人都在猜MrBeast這次是否度過這次的公關危機,繼續笑到最後?

不是在送錢,就是在送錢的路上

即使不認識MrBeast,但你可能曾經在社群媒體上,看過一個男人,帶著爽朗的笑容抱著「錢箱」,沙發上鋪滿了美金的照片。2023年5月8日,為了慶祝自己25歲生日化名MrBeast的吉米唐納森(Jimmy Donaldson),在社群網站上宣布「只要追蹤他、轉發貼文,就有機會得到一萬元美金。」

MrBeast完美示範了如何用「金錢」吸引觀眾的目光。不是在送錢,就是在送錢的路上,也成為MrBeast頻道影片一貫的企劃主題:最後一個離開的人、最後一個放手的人、最後一個被找到的人,就可以得到上萬元美金;或是在沙漠、水底、冰塊裡等極端環境中連續待上24小時;甚至是砸重本,蓋一座真實版《巧克力冒險工廠》以及《魷魚遊戲》的生存遊戲。

美國媒體《Insider》稱,MrBeast的崛起已經不只改變YouTube圈生態,其製作影片的預算、規模、聲量等甚至也超越了傳統電視媒體,

「如果MrBeast是一個國家,MrBeast超過3億的訂閱人數,已成為全球第三大人口國,僅次於印度。」

Mrbeast
化名MrBeast的吉米唐納森(Jimmy Donaldson)時常在頻道上,以送錢名義拍片吸引觀看。

MrBeast=YouTube

對於YouTube來說,MrBeast能為網站帶來極大的流量與點閱,對觀眾來說,MrBeast幾乎等於YouTube,甚至是重新定義了YouTube,也象徵著這個平台可以讓任何人,從默默無名的拍片仔,一躍成坐擁名與利的網路紅人,甚至是可以進一步再去幫助其他人。

MrBeast的「送錢之路」除了將錢砸在影片製作成本,或是做為獎金送給參賽者或是陌生人、粉絲身上,MrBeast也時常拍攝以「公益」為主題的影片,例如發起大型募資活動,用於種植2000萬棵樹木,或是清除海洋中3000萬磅的垃圾;他也曾捐贈數百萬元,讓1000名白內障病人、失聰者,得以重獲光明與聽力。

是善良還是偽善?

但並非所有人都認同MrBeast的善意是出自於真心,許多網友指責MrBeast的影片都是建立在「剝削」弱勢群體之下,最終的目的只是為了吸引觀眾的目光以及換取點閱率。2023年10月,MrBeast發起在非洲挖100座水井的挑戰,且向肯亞的學校捐贈桌椅、電腦、投影儀等設備,此舉雖然獲得網友們的支持,但也引發許多非洲政治人物公開批評MrBeast,只是為了博取名聲、衝點閱率和流量,加深外界對於非洲「依賴施捨與慈善」的刻板印象,且完全沒有顧及水井之後的維護問題。

儘管MrBeast的拍片題材獲得正反兩面的評價,但仍是讓他穩坐YouTube創作者的王者寶座,2023年更被《富比士》(Forbes)雜誌選為「全球50大網路創作者」之首。

直到今年七月,一名自稱曾為MrBeast團隊工作的前員工,上傳了兩部指控MrBeast時常宣稱「絕非造假、沒有劇本」的影片,全都是假的。

假的,都是假的嗎?

7月24日,一個名為「DogPack404」的帳號上傳了一則名為《我曾為MrBeast工作,他是個騙子》(I Worked For MrBeast, He's A Fraud)的影片,片中的前員工道森(Dawson)聲稱,MrBeast操縱兒童脆弱的心靈以獲取利潤,不斷向年輕孩童們灌輸訂閱頻道、購買MrBeast的產品、留言互動,就能夠獲得金錢的獎勵或是成為下一部影片的挑戰者。

但道森在影片中爆料,實際上MrBeast節目邀請的人,不是他的朋友、員工,就是演員、網紅和業內人士。此外,MrBeast對外宣稱「絕不造假」的影片,除了使用大量的CG外,為了讓影片內容產生戲劇轉折,道森表示就連影片的內容都是按照的「劇本」編排。

在「極限躲貓貓,目標100萬美元」(Extreme $1,000,000 Hide And Seek)的影片中,一名參加者羅珊娜潘西諾(Rosanna Pansino)就曾爆料,原本工作人員規定不能爬到天花板或通風口,但最後的獲勝者卻是躲到天花板上的人,此外比賽實際的名次,也遭到MrBeast的「惡意剪輯」,羅珊娜認為MrBeast刻意將女性從前三名排除。

在「100男對抗100女,贏家拿50萬美元」(100 Boys Vs 100 Girls For $500,000)的影片中,道森爆料MrBeast的公關要求不能讓男性獲勝,因為可能會造成公關危機,因此整集都在操控劇本讓女生贏得比賽。

糟糕的拍片環境

道森的影片上傳後,點閱率隨即突破一千萬觀看,但MrBeast卻未對這則影片發表任何回應。8月2日,《紐約時報》刊登一篇文章揭露了MrBeast攜手Amazon prime的真人實境競賽節目「野獸遊戲」(Beast Games)中,製作團隊讓參賽者置於糟糕的拍片環境下。

「野獸遊戲」邀請了1000名參賽者一同爭奪500萬美元(約新台幣1.58億元)的獎金,但在錄製節目前參賽者都會被要求簽署保密協議與合約,其中一條是:「我理解這類活動可能會導致我死亡、疾病或嚴重的身體傷害,但不限於疲勞、脫水、過度勞累、燒傷和中暑。」雖然這類的用詞在真人實境節目秀中很常見,但參賽者沒有想到的是,他們遇到的是無法定期獲得食物、水和藥物的情況,有些參賽者甚至在製作過程中受傷,被送往醫院。

來自德州奧斯汀(Austin)的史考特利奧波德(Scott Leopold)表示,

「雖然我認為不應將MrBeast妖魔化,但他們團隊的能力很明顯超出自己能負擔的範圍。參賽者太多了,我不認為他知道該如何處理這種情況。」

你願意簽下可能付出生命的合約嗎?

根據《紐約時報》報導,雖然節目號稱有1000名參賽者,但實際上卻有超過2000名參賽者參賽,一名參賽者表示,在比賽和拍攝期間都曾超過20小時沒有進食,有幾位參賽者則形容其中一餐是冷掉的燕麥粥、小份量的水煮蛋和幾塊生蔬菜。

儘管MrBeast的團隊保證,會及時提供有需要的人藥物,但幾名參賽者表示,他們沒有按時拿到藥物——包括一名需要胰島素的參賽者——他們的藥物比預定時間晚了幾個小時,甚至幾天。雖然許多參賽者抱怨「野獸遊戲」糟糕的拍片環境,但也有參賽者表示自己完全不在意,

他們簽下的是願意為這個節目、500萬美元的獎金,付出生命的免責合約。

MrBeast尚未針對參賽者的爆料,做出任何回應與道歉,相反的,《紐約時報》收到了MrBeast內部團隊的訊息,對方將現場的失控怪罪於CrowdStrike事件、極端氣候以及其他不可抗力之因素,「MrBeast已經啟動了正式的審查程序,並且『已經採取措施,確保我們能從這次經歷中吸取教訓。」

面向兒童的影片,卻僱用性犯罪者

幾乎與爆料影片同時爆出的,是MrBeast頻道的主持人之一,同時也是吉米唐納森私下好友的艾娃泰森(Ava Tyson),綜合外媒報導泰森曾在公開的Discord頻道中,與化名LavaGS的粉絲進行露骨、不恰當的對話,且在群組內發布大量不雅的連結與圖片,而當時粉絲的年紀只有13歲。

針對這項指控,泰森與LavaGS都在X平台否認,且強調沒有人受到剝削或被利用,泰森也隨即宣布退出MrBeast的頻道。吉米唐納森也在X平台與泰森切割,「針對艾娃泰森的指控,我感到極度的厭惡也不支持公司內任何不恰當的行為。我們將聘請第三方進行調查,以確保所有事實。」

8月7日,《滾石雜誌》(Rolling Stone)報導泰森曾強迫前員工發生性行為,同一時間,「DogPack404」的帳號再度上傳第二支影片《我為 MrBeast 工作,他是個反社會者》(I Worked For MrBeast, He's A Sociopath),並找來曾經與MrBeast合作拍片的傑克魏德爾(Jake Weddle)。

傑克在影片中表示,MrBeast頻道曾聘請一位前員工的親弟弟,綽號德拉威爾(Delaware)的員工,然而,對方卻是一名被登記「四級強姦犯」的性犯罪者,曾在16歲時強暴了一名11歲的孩童。

雖然德拉威爾出現的畫面都有戴上面具,但是傑克認為,作為面向兒童與青少年的YouTube頻道,讓一名性犯罪者出現在鏡頭前,極度不妥,並表示「吉米唐納森不知道的可能性極低」。

越來越兒童不宜

隨著針對MrBeast的指控越滾越大,其頻道的觀看次數也迅速的減少。根據 ViewStats 的數據,相較於過往,MrBeast的觀看次數已減少1.53億次,在過去28天內,訂閱人數減少了1200萬,相當於收入已減少70萬美元。

但MrBeast的野獸帝國不只侷限於網路世界,2022年MrBeast主打使用最天然、有機的原料,推出自有巧克力名牌「Feastables」,2024年1月,MrBeast宣布調整巧克力的配方,但原本主打健康零食的Feastables,卻被發現新版的原料的糖分跟卡路里都被調高。

前員工道森指控,MrBeast為了讓觀眾購買他的商品,頻頻推出「只要購買巧克力,就有機會收抽到錢」的行銷策略,同時也推出輸入序號,就能參加網路輪盤、拉霸的抽獎活動。道森表示,這樣的行銷手法無疑是在助長美國孩童的肥胖與糖尿病問題,以及教導孩童們「賭博」,且MrBeast所推出的抽獎活動,明顯符合美國聯邦貿易委員會對於「非法彩券」的定義。

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MrBeast推出自有巧克力名牌「Feastables」,抽獎活動爆出教導孩童「賭博」爭議。
圖/ MrBeast

截至本文截稿時,MrBeast團隊以及負責人吉米唐納森尚未就任何指控作出公開回應。此外,道森也聲稱YouTube曾試圖「限流」他的爆料影片,讓觀眾無法在網路上搜尋到他的影片。

但不論MrBeast能否度過此次的公關危機,作為世界上最有影響力的創作者,他的一舉一動都被放大檢視,《新聞週刊》(Newsweek)的記者史蒂芬阿薩奇(Steven Asarch)表示,無論是網紅還是影片創作者,他們都需要被大眾關注,

「一旦人們放任創作者恣意妄為,就有可能培育出極端或有害的網紅,或引發同溫層效應,形成封閉的價值觀,網紅就會以前所未見的方式,累積他們的權力,對社會產生不良的影響。」

本文授權轉載自:《地球圖輯隊》,作者許家銘

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責任編輯:蘇柔瑋

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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