「從未讓中國審查台灣貼文!」Meta高管火線回應4大指控:台灣網友罵中國會「被祖」?
「從未讓中國審查台灣貼文!」Meta高管火線回應4大指控:台灣網友罵中國會「被祖」?

前臉書全球政策總監莎拉.溫威廉斯(Sarah Wynn-Williams)則在上周作證指出, Meta執行長祖克柏(Mark Zuckerberg)為了中國市場的利益,和中共高層密切接觸,並親自為中國設計臉書審查工具。其中,台灣用戶的內容是重點審查的對象。

對此,Meta於5月2日發出新聞稿嚴正澄清,並罕見舉行線上說明會,由Meta亞太地區公共政策副總裁賽門.米爾納(Simon Milner)親自向台灣媒體解惑。

Meta聲明內容
◆ Meta 從未接受中國政府對台灣用戶的內容審查。

◆ Meta 從未向中國政府分享任何台灣用戶資料,更從未因應中國的要求提供任何用戶資料。

◆ Meta 的內容檢視/審查團隊從未設立於中國。

Meta 重申,在台灣將繼續捍衛言論自由,並依法保護台灣用戶資料,持續實踐 Meta 打造安全與自由的平台、讓所有人能表達自我與連結彼此的重要承諾。

美國聽證會,前臉書全球政策總監威廉斯(Sarah Wynn-Williams)
前臉書全球政策總監威廉斯(Sarah Wynn-Williams)指控Meta和中國過從甚密。
圖/ 美聽證會直播

台灣內容被「祖」、被審查?Meta回應四大指控

指控一:位於上海的神祕審查部門?

溫威廉斯的其中一項指控,是Facebook曾為中國市場設計專屬的「審查機制」,負責監控台灣、香港瀏覽量高貼文,1萬以上瀏覽的貼文,將自動觸發人工審查,由中央「主編」(chief editor)決定是否下架。而這個審查團隊,外界盛傳設立於上海。

Meta駁斥此說法,指出公司的內容檢視、審查團隊,從未設立於傳聞中的上海,甚至也不在中國其他地區,而是分佈在全球跨越時區的各個地點,24小時不間斷地進行工作。

另外,Meta審查團隊成員包含Meta內部的全職員工,以及第三方合作夥伴,這些人員都必須具備語言熟練度和在地文化素養。 因此,Meta也有聘請以國語、繁體中文為母語的台灣人,負責檢視來自台灣的內容,確保這些專業人員充分理解台灣的文化脈絡、在地情境與文句語意。

指控二:為了中國180億美元市場?

溫威廉斯指控,儘管Meta 多次對外宣稱「未在中國營運」,但Meta早從2014年就開始在中國提供產品和服務,在中國擁有價值達183億美元的業務,涵蓋Oculus等頭戴裝置產品,並與騰訊等中國企業有合作關係。

對此米爾納強調,溫威廉斯早在2018年就離開Meta的員工,「我們過去確實曾經積極和中國政府洽談,希望探索進入中國市場的機會。」但米爾納指出,早在2019年,Meta內部就正式定調「不進入中國」,因為始終無法和中國方取得共識,祖克伯對此也曾公開發言說明。

因此,Meta目前沒有、在歷史上也從未在中國運行業務,毫無配合中國內容審查的理由。

指控三:台灣網友罵中國內容會「被祖」?

至於台灣民眾體感部分中國相關的敏感文字「被祖」,也就是文章被平台刪除或降觸及?對此Meta強調,內容審查採用的《社群守則》在台灣及全球社群都是統一的標準,並未針對地區有所差異。

記者問及傳聞中被「祖」的一詞「426」(音同死阿陸,被用來指稱中國人),米爾納表示這從未被列為禁用詞, 會出現降觸及情況更大的可能性是該篇文章中包含其他仇恨言論或語境,而非「426」一詞引起。

指控四:政治內容觸及降低是為了審查?

去年,Meta曾經宣布會讓政治類文章在演算法排序中往後排,意味著減少向用戶推送的頻率,這項政策也在此次輿論中被懷疑,是否和「審查」有關,藉此機會降低某些議題的流量。

對此米爾納指出,當時是在美國大選前夕,有些用戶反應平台上充斥太多相關政治內容,希望能看見更多元的內容而做的調整。

不過,後續社群傳出更多聲音,指出希望看到政治和社會議題相關文章,Meta內部也在討論後決定重新把排序調整回來,

強調台灣用戶安全,美國會要求作證

Meta罕見針對台灣市場進行謠言澄清以及召開媒體說明,希望台灣用戶對Meta平台如Facebook、Instagram、Threads保持安全感及信任,強調在台灣將繼續捍衛言論自由,並依法保護台灣用戶資料。

Meta台灣澄清
Meta針對台灣市場進行澄清。
圖/ Meta

目前針對Meta與中國走太近的指控,美國參議院犯罪與反恐小組委員會(Subcommittee on Crime and Counterterrorism)主席、共和黨籍聯邦參議員霍利(Josh Hawley)已於4月11日致函祖克柏,請他赴國會宣誓作證,後續調查仍會持續進行。

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責任編輯:李先泰

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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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