Meta取消事實查核機制!改以類X平台「社群註釋」替代,祖克柏:言論自由第一
Meta取消事實查核機制!改以類X平台「社群註釋」替代,祖克柏:言論自由第一
Meta取消事實查核機制

臉書母公司Meta近日宣布,將終止其自2016年推出的「第三方事實查核機制」(Third-party fact-checking program),改以「社群註釋」(Community Notes)取而代之。此新機制類似於X(原推特)的用戶參與方案,旨在由志願者共同編寫與評估標註,為用戶提供更多元且透明的內容背景資訊。

Meta全球事務主管Joel Kaplan在聲明稿《More Speech and Fewer Mistakes》表示,過去的事實查核計劃雖初衷良好,但過於依賴專家觀點,最終演變成一種限制言論的工具。他指出:「我們的系統對內容附加了過多干擾性標籤,甚至降低了合法政治討論的分發。」Meta執行長祖克柏(Mark Zuckerberg)則強調,Meta的使命是促進自由表達,並認為新政策將更符合這一初衷。

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Meta:專注於非法及高風險內容的審核

社群註釋計劃將於美國先實行,用戶可申請成為早期志願者,主要透過採用志願者共識的方式,確保註釋的公平性。Kaplan補充:「我們將不再直接干預用戶內容,而是讓社群自行決定哪些註釋需要公開。」

編按:社群註釋(Community Notes) 是X平台(原推特)上的一項功能,允許用戶在貼文、圖片或影片下添加補充說明,是一個由社群驅動的內容審查計畫,旨在透過群眾外包的方式提供有幫助且具資訊性的背景說明。對於可能具誤導性的內容,備註的適用由一套演算法決定,而非單純依靠多數決,而是基於來自不同政治立場的用戶之間的共識。

Meta表示,將同步放寬對移民、性別等主流議題的限制,以回應用戶對過度審核的不滿。公司將停止對部分違規可能性低的內容進行降級處理,並專注於打擊恐怖主義、兒童性剝削、詐騙等非法行為。同時,Meta計劃優化算法與內容審核流程,減少誤刪與誤判現象。

Kaplan說明,根據公司內部數據,2024年12月每天約有數百萬計的內容被刪除,其中1至2成可能是錯誤判定。為此,Meta將透過增加審核人員與測試AI語言模型來提高審核準確性,並承諾定期公開報告,詳細說明審核錯誤的範圍與改善計畫。

終止事實查核與川普有關?

祖克柏表示,自2016年以來,Meta為應對大選干預及其他負面影響,建立了包括事實查核、內容審核及監督委員會等措施。然而,這些策略卻被指控偏袒特定政治立場及過度審核而廣受批評。
今年早些時候,卸任的政策主管Nick Clegg公開承認,Meta的內容管理策略存在過度調整的問題。

Meta也曾因內容管理政策,在2021年封禁川普(Donald Trump)的帳戶,成為輿論批評的焦點。對此,Kaplan直言:「過去的事實查核制度過於依賴專家,導致部分合法的政治討論遭到審查。」

然而,有人批評,這些變革可能進一步放大平台上的不實資訊,包括前任美國虛假信息治理委員會執行主任Nina Jankowicz在內的反對者認為,取消事實查核是迎合政治需求的決策,將削弱對虛假信息的抵禦能力。

監督團體Real Facebook Oversight Board也對此持批評態度,認為此舉是在迎合極右翼立場。該組織警告,Meta的政策可能步上X平台的後塵,使其成為「虛假資訊和仇恨言論的溫床」。

Meta 管理層調整

除了政策變動,Meta也正在重新調整其內部管理架構,信任與安全團隊將從加州搬遷至德州。同時,公司也積極與新一屆美國政府建立合作關係,Meta近日也任命支持新政府的UFC(終極格鬥冠軍賽)總裁Dana White為董事會成員之一。

Meta的內容政策變革,將對用戶帶來深遠的影響,但是否能在推進言論自由的同時維護平台的資訊安全,仍待時間驗證。

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資料來源:WiredTechCrunchMeta

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/黃若彤
本文合作轉載自:數位時代

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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
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從生成式AI訓練、推論,到代理式工作流程(Agentic Workflow)與未來的實體AI,資料流量正以指數級成長,讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出,AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力,加速「Computational Memory」等新架構興起;在這波浪潮中,深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技,正與關鍵夥伴展開深度協同設計,包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術,在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角,記憶體為何躍上AI舞台中央?

過去,半導體的焦點多圍繞在晶片,例如CPU、GPU跟AI加速器等,市場普遍認為,晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵,但在進入生成式AI世代後,產業逐漸發現另一個事實:真正限制AI效能的瓶頸不是運算,而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練,到AI推論、代理式工作流程(Agentic Workflow),甚至未來的機器人與自駕車,龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求,讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場,逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現,大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為,記憶體是突破(頻寬)瓶頸的關鍵,也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察,也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷,加上四年半的創投生涯後,選擇加入美光的核心原因之一:在AI重塑產業結構的浪潮下,記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

從零組件供應商到策略夥伴,記憶體共創時代來臨

AI的崛起,正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去,記憶體產品多是標準化元件,客戶關注的是價格、供貨與規格;合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大,從資料中心、雲端平台到終端裝置,記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵,也因如此,越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」,而非單純零組件。

Mike表示:「現在,我們跟客戶合作的時間跨度改變了,在產品正式上市前三到四年便開始合作,從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如,美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體,便是雙方提前多年展開深度合作(co-design)的成果。

值得特別注意的是,美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品,也在需求層面與客戶進行密切合作,例如,將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議(LTA)轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議(SCA),藉此掌握客戶的未來需求,進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言,深度協同設計是高成本的投入,美光的做法是先廣泛進行市場感知,理解不同場域的需求方向,再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向,AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變,更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋,過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關,但在AI新世代,推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量,而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式,每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源,這意味著,即使設備銷量成長趨緩,記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是,AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域,儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同,但是,Mike認為:所有AI裝置都存在三項共同需求:更快的速度、更大的容量,以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的:「我們最大的挑戰,是如何與客戶和整個生態系保持高度一致,一方面創造供給與產能,另一方面持續推動技術創新。」可以預期,在接下來的五年,記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能,而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新,而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說,AI帶來的改變,不只是算力提升,而是重新定義整個運算架構:過去,記憶體被視為支援運算的基礎元件;現在,則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源;當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率,從裝置數量轉向Token消耗量,記憶體的重要性也將隨之水漲船高,對美光科技來說,這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。

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