全球導航軟體龍頭 Google 地圖（Google Maps）在導入旗下 Gemini AI 助手後，已正式從單純的地理導航工具，蛻變為具備高度互動性的智慧旅遊夥伴。長期依賴該系統進行路況避堵、尋找餐廳及規劃住宿的科技外媒記者指出，這項結合不僅根本性地改變了使用者探索新地點、規劃行程與決策的習慣，更打破了過往單向的演算法推薦，轉化為更符合個人化需求的雙向互動體驗。記者孟圓琦／編譯

全球導航軟體龍頭 Google 地圖（Google Maps）在導入旗下 Gemini AI 助手後，已正式從單純的地理導航工具，蛻變為具備高度互動性的智慧旅遊夥伴。長期依賴該系統進行路況避堵、尋找餐廳及規劃住宿的科技外媒記者指出，這項結合不僅根本性地改變了使用者探索新地點、規劃行程與決策的習慣，更打破了過往單向的演算法推薦，轉化為更符合個人化需求的雙向互動體驗。

[caption id="attachment_220422" align="alignnone" width="1376"] Gemini 整合 Google 地圖的一大優點，在於能夠以「對話」的方式規劃出行，省去搜尋、保存地點和在腦海中估算距離的麻煩。（圖／AI生成）[/caption]

根據實測與官方資訊，Gemini 在 Google Maps 中展現了5大核心功能轉變，徹底顛覆傳統導航流派：

1.  自然語言編排複雜行程

過往使用者需要手動點選、儲存多個地點並在腦中計算距離，如今透過 Gemini 整合，使用者能以口語化的自然語言輸入多元需求。例如輸入「規劃不擁擠且平價的在地午餐、包含咖啡與禮品店的下午放鬆行程，以及靠近市中心的晚餐與酒吧」。系統能迅速理解地理鄰近性與特定氛圍，即時產出邏輯連貫且條理分明的全套一日遊建議，大幅精簡行程建構流程。

2.  支援動態追問的個人化推薦

傳統 Google 地圖的推薦機制多基於星等與距離，難免流於大眾化。導入 Gemini 後，系統可針對「適合辦公且 Wi-Fi 穩定的安靜咖啡廳」或「人潮較少的酒吧」等精準條件進行篩選。最關鍵的突破在於其支援「連續追問」功能，使用者可進一步詢問「其中哪一間在下午四點後人最少？」或「哪間離火車站最近？」，如同與當地熟門熟路的朋友對話。

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3.  海量評論數據即時摘要

面對動輒數百條的商家評論，一般用戶往往難以逐一檢視。Gemini 能瞬間提煉集體回饋，將其去粗取精地轉化為客觀平衡的重點摘要。使用者甚至能精確提問「這家餐廳有什麼缺點？」，系統便會迅速歸納出如「餐點與氛圍優異，但尖峰時段服務較慢」等核心痛點，幫助使用者在趕時間或特殊商務場合中，做出兼具信心與效率的避險決策。

4.  深度發掘分眾小眾私房景點

傳統模式下，系統演算法傾向凸顯「評分最高」或熱門大眾地標，導致推薦同質化。透過 Gemini 驅動，使用者可以鎖定非典型關鍵字，例如「具備傳統內裝的私廚餐館」或「遠離喧囂的非主流爵士樂俱樂部」。AI 將精確解讀這類感性訴求與特定氛圍，指引使用者找到容易被忽略的利基景點，實現更具新鮮感的探索行程。

5.  即時且彈性的動態路線生成

針對國內外旅遊中常見的臨時性行程或突發變數，Gemini 提供了強大的即時規劃能力。不論是下午行程突然臨時取消，或是需要規劃一條「出發時間在早上八點、避開收費站與高速公路、中午停靠在地餐館，下午安排景點」的機車專屬多停靠點路線，AI 都能在數秒內生成兼顧交通法規與休閒邏輯的現成規劃，免去使用者耗時費資的研究程序。

產業分析指出，Google 將 Gemini 整合至地圖生態系，並非改變該軟體的本質，而是從根本上將其優化為更具直覺性、高效率且富含樂趣的全新導航系統。這種協同合作的 AI 助理模式，無疑為未來智慧出行與數位地圖服務，樹立了全新的產業規格標竿。

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資料來源：makeuseof

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蘋果（Apple）近日發表一項最新技術研究，顯示該公司正積極導入大型語言模型（LLM）優化 App Store 的搜尋排序演算法。根據名為《擴展搜尋相關性：利用 LLM 生成判斷增強 App Store 排名》的研究報告指出，透過 AI 自動生成的「相關性標籤」訓練系統，能顯著提升用戶的搜尋轉換率與應用程式下載量。記者孟圓琦／編譯

蘋果（Apple）近日發表一項最新技術研究，顯示該公司正積極導入大型語言模型（LLM）優化 App Store 的搜尋排序演算法。根據名為《擴展搜尋相關性：利用 LLM 生成判斷增強 App Store 排名》的研究報告指出，透過 AI 自動生成的「相關性標籤」訓練系統，能顯著提升用戶的搜尋轉換率與應用程式下載量。

[caption id="attachment_208738" align="alignnone" width="1376"] 看到根據 LLM 增強模型排名的搜尋結果的用戶，下載至少一個應用程式的頻率比看到根據傳統排名模型呈現的結果的用戶高 0.24%。考慮到預計到2025年應用程式下載總量將達到約380億次，這一增長就顯得意義重大。（圖／AI生成）[/caption]

突破人工限制！LLM 解決相關性標籤稀缺問題

研究人員指出，App Store 的排名系統主要依賴兩種信號：一是觀察用戶點擊與下載行為的「行為相關性」，二是衡量搜尋詞與 App 描述是否匹配的「文本相關性」。

雖然行為數據極其豐富，但高品質的文本相關性標籤過去極度依賴人工判斷，不僅成本高昂且難以大規模擴展，成為系統訓練的瓶頸。為此，蘋果訓練了一個擁有 30 億參數的 LLM 模型，學習人類的判斷邏輯，並針對數百萬筆 App 元數據與搜尋指令自動生成相關性標籤。

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全球 A/B 測試轉換率呈現顯著增長

在完成離線評估後，蘋果在全球範圍內的 App Store 真實流量中進行了 A/B 測試。結果顯示，使用 AI 增強排名的模型後，搜尋轉換率（定義為至少產生一次下載的搜尋會話比例）提升了 0.24%。

雖然 0.24% 的增幅看似細微，但對於一個成熟且規模龐大的工業級搜尋引擎而言，研究團隊稱之為「顯著的進步」。此一增長趨勢在全美及全球 89% 的 App Store 地區市場中皆獲得驗證。

商業影響：每年預計增加數千萬次下載

若以 2025 年全球預估約 380 億次的應用程式下載總量來推算，這 0.24% 的提升意味著每年將額外創造出數千萬次的下載機會。這對於極度依賴搜尋發現率的 App 開發者而言，無疑是一項重大的利多消息。

總結而言，蘋果的研究證實了 LLM 在自動化生成高品質訓練數據方面的潛力。這不僅降低了人工標註的成本，更讓 App Store 的搜尋結果能更精準地解讀用戶語義，從而優化整體生態系的運作效率。

資料來源：iphonote

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準確預測及分析比較蛋白質結構，能幫助科學家理解藥物與治療標靶之間的相互作用，加速藥物研發。但這項工作一直是科學界難題。如今該難題在全新演算法幫助下有了重大突破。陽明交大生物科技學系副教授羅惟正與諾貝爾化學獎得主瓦謝爾(Arieh Warshel)合作，開發出高效能蛋白質結構比對搜尋演算法SARST2。該演算法可在龐大的數億筆資料庫中迅速比較蛋白質結構，加速新藥研發。記者黃仁杰／台北報導

準確預測及分析比較蛋白質結構，能幫助科學家理解藥物與治療標靶之間的相互作用，加速藥物研發。這項工作一直是科學界難題，如今在全新演算法幫助下有了重大突破。陽明交大生物科技學系副教授羅惟正與諾貝爾化學獎得主瓦謝爾(Arieh Warshel)合作，開發出高效能蛋白質結構比對搜尋演算法SARST2。該演算法可在龐大的數億筆資料庫中迅速比較蛋白質結構，加速新藥研發。

[caption id="attachment_199404" align="aligncenter" width="1583"] 陽明交大生物科技學系副教授羅惟正（右）與諾貝爾化學獎得主瓦謝爾（左）合作，開發出高效能蛋白質結構比對搜尋演算法SARST2。（圖／陽明交大提供）[/caption]

羅惟正解釋，蛋白質的功能取決於其立體結構，因此如何從胺基酸序列精準預測蛋白質結構，一直是科學界核心問題。隨著Google DeepMind 2020年推出結構預測系統AlphaFold2後，該問題有了強大解答工具，卻也帶來全新挑戰，蛋白質結構資料量因AlphaFold團隊投入大規模預測後暴增千倍，使結構比對分析面臨前所未有的大數據壓力，全球科研亟需高效能的新世代演算法。

在這波浪潮中，羅惟正研究團隊整合AI與結構平運算技術開發的SARST2演算法，可在數億筆資料中精準比對蛋白質結構，速度較既有演算法快上數百至數萬倍，且記憶體與磁碟使用量皆大幅降低，與國際最新演算法相比毫不遜色。

瓦謝爾是開創「計算機酵素學」(Computational Enzymology)的大師，也是陽明交大工程生物科學學院前院長黃鎮剛的授業恩師。羅惟正受黃鎮剛啟發了對計算生物學的興趣，因此一直尊稱瓦謝爾為「師爺」。2022年，羅惟正跟師爺分享了演算法概念且獲其肯定，從此研究團隊與其展開每月線上會議。這不僅對研究有莫大助益，羅惟正說，他一直期盼為社會培育優秀的領導人才，而這樣讓學生直接向諾貝爾獎大師學習，能大幅提升他們的國際視野與學術敏感度。

羅惟正的團隊研究主題高度仰賴數理及程式設計能力，他直言長久來招生難度較高、人力有限，爭取資源的精力也受限，卻又樂觀笑稱，「我們就是群穿草鞋的，用放在地上的拼裝個人電腦和連外殼都壞掉的本土牌散熱電扇，跟擁有大型伺服器與高級機房的國際團隊競爭演算法開發。」

這項研究刊登在《Nature Communications》，展現臺灣團隊在全球生物資訊領域的實力及韌性。成果也吸引產業界關注，其中宏碁集團子公司安圖斯科技 (Altos Computing Inc.) 樂於投入實質支持，提供高階 Altos AI 伺服器算力，協助團隊建置穩定高效的遠端運算環境。期盼產學互助、整合實力，將AI應用於量子生物資訊計算、生醫大數據分析及蛋白質藥物研發等前瞻主題，提升臺灣在資訊、生技與醫學領域的國際競爭力。

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社交媒體巨頭Instagram正在其平台內部啟動一項新測試，允許部分用戶對其Reels短影音和探索（Explore） 頁面的內容推薦演算法進行精細化調整。這項功能旨在提升用戶的自主權，讓他們能夠更有效地篩選和塑造在平台上接收到的資訊流。記者孟圓琦／編譯

社群媒體巨頭Instagram正在其平台內部啟動一項新測試，允許部分用戶對其Reels短影音和探索（Explore） 頁面的內容推薦演算法進行精細化調整。這項功能旨在提升用戶的自主權，讓他們能夠更有效地篩選和塑造在平台上接收到的資訊流。

[caption id="attachment_197113" align="alignnone" width="1025"] Instagram近期正在嘗試一項新政策──允許部分用戶，對其Reels短影音和探索頁面的內容推薦演算法，進行精細化調整。（圖／截取自Google Play）[/caption]

核心機制：增減「興趣主題」以塑造內容

Instagram負責人Adam Mosseri，今日透過旗下平台Threads宣布了這項演算法調整測試。他發文指出：「我們今天開始測試一種新方式，讓你可以透過新增和移除基於個人興趣的主題，來調整你在 Instagram 上的演算法。」

Mosseri表示，這項功能將率先於Reels推出，並計劃很快擴展至探索（Explore）頁面。同時，公司也在研究將類似的概念應用到Threads上。此舉被視為回應了近期 Threads上用戶社群要求演算法能將他們與具備相似興趣者連結的熱門趨勢。

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目標朝向給予用戶更大的控制權

Instagram 官方強調，此測試的最終目標是讓用戶擁有「更多對 Instagram 體驗的控制權」。這與平台近年來推出的一系列更新保持一致，包括增加限制敏感內容的功能、擴展家長控制選項，以及允許用戶將推薦貼文標記為「不感興趣」等。

Mosseri認為，這項新功能有望成為「一種有意義的新方式來塑造你所看到的內容」。過去，用戶主要透過互動（如點讚、評論、分享）來間接影響演算法，而現在，他們將獲得一個更直接且主動的工具，來定義自己的興趣邊界。不過，Mosseri 並未具體說明哪些用戶將有權限參與 Instagram 上的首輪測試，也沒有透露 Threads 上的相關實驗何時會啟動。然而，這項測試顯然標誌著社交媒體平台在平衡 內容推薦效率 與 用戶體驗自主性 方面邁出了重要一步。

資料來源：9to5mac

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相信你一定聽過「內容為王」（Content is King）這句話，內心也服膺這個鐵則。我們這個世代的創作者、行銷人與品牌主，幾乎都曾懷抱一種信仰：「酒香不怕巷子深」，意思是只要自家產製的內容品質夠好，就不怕沒人看見，或是被埋沒。然而，那是一個還相信口碑可以勝過預算的年代，一個社群尚未完全被推薦機制綁架的時期。當平臺從「社交導向」悄然轉為「演算法導向」，當觸及率不再等於粉絲數之際，甚至當我們每天滑動的每一則訊息，都早已被演算法安排妥當——我們不得不承認，這個世界的運作邏輯已經改變了。作者：鄭緯筌（專欄作家，「臺灣電子商務暨創業聯誼會」共同創辦人，前「APP01」網站總監、《風傳媒》產品總監和《數位時代》雜誌主編）

相信你一定聽過「內容為王」（Content is King）這句話，內心也服膺這個鐵則。我們這個世代的創作者、行銷人與品牌主，幾乎都曾懷抱一種信仰：「酒香不怕巷子深」，意思是只要自家產製的內容品質夠好，就不怕沒人看見，或是被埋沒。

然而，那是一個還相信口碑可以勝過預算的年代，一個社群尚未完全被推薦機制綁架的時期。當平臺從「社交導向」悄然轉為「演算法導向」，當觸及率不再等於粉絲數之際，甚至當我們每天滑動的每一則訊息，都早已被演算法安排妥當——我們不得不承認，這個世界的運作邏輯已經改變了。

[caption id="attachment_164853" align="alignnone" width="1200"] 鄭緯筌提出5個核心環節，並搭配可運用的AI工具與具體方法，協助品牌與創作者打造更加演算法友好的內容策略。（示意圖／123RF）[/caption]

今天，AI工具並非只是我們用來輔助創作的工具，它同時也是策展人，是一張通行證，更是新秩序的核心設計者。演算法不再只是冷冰冰的計算邏輯，它就像一位懂得大眾口味的編輯總監，決定了誰能被看見、誰只能在角落默默發聲。

這不是危言聳聽，而是鐵錚錚的事實。

延伸閱讀：打造AI 時代職場人士必備的軟技能｜專家論點【鄭緯筌Vista】

但在這樣的世界裡，我們並非無能為力地只能束手就擒。相反地，AI也為我們帶來了另一種可能——它不僅能協助我們創作，更能幫助我們理解各種社群平臺的偏好與節奏，甚至成為我們在資訊洪流中的導航員。

在這樣的轉變之下，大家對於「好內容」的定義，自然也必須隨之升級。

當下，有一個值得深思的問題是：當演算法主導能見度，我們所創造的內容，究竟是為誰而寫？答案不再只有廣大的閱聽眾，而是「受眾 + 演算法」。

演算法儼然成為平臺的守門人，而AI工具，正是我們理解這個守門人語言的翻譯機。換句話說，你所精心設計的每一則內容是否能被演算法青睞，往往取決於幾個關鍵因素：

• 用戶停留時間
• 點擊與觀看完畢率
• 互動行為（分享、留言、收藏）
• 關鍵字與語意結構
• 上架時機與頻率

這些因素並不只存在於神秘的黑箱中，許多AI工具與平臺資料分析技術，已經讓我們能逐步揭開這些規則，並加以運用。

看到這裡，也許你會想問：那麼。AI可以怎麼幫助我們親近演算法？

以下，我提出五個核心環節，並搭配可運用的AI工具與具體方法，協助品牌與創作者打造更加演算法友好的內容策略：

第一個環節：用AI聽懂平臺語言——「資料驅動的洞察」

從Google、Facebook到TikTok，這些社群平臺每週都在改變其底層邏輯，它們的演算法學習、調整、測試，都是為了讓用戶停留更久的時間。而我們的第一步，則是必須學會聆聽。

可用的工具與做法：

• 使用 ChatGPT + Grok 或 Perplexity AI 掃描 YouTube、Instagram、TikTok 等平臺的官方部落格與更新紀錄，快速總結最新的推薦機制與偏好調整。
• 使用 BuzzSumo、Glasp或Exploding Topics 分析近期熱門主題、內容格式與話題節奏，從受歡迎的內容中找出共通語法。

目的：讓AI幫我們每天監測這些平臺偏好的風向，不再單靠直覺或臆測，而是用資料選題、用趨勢做腳本。

第二個環節：用AI優化創意腳本——「三秒抓人」不是靈感，而是模型

仔細想想，每一段影片的開頭前三秒，該說什麼？一篇文案的開頭該怎麼寫，才有高點擊率？這些問題，不再只能靠經驗猜測。

可用的工具與做法：

• 利用 ChatGPT + Prompt Engineering，讓AI幫你生成「情境式開場白」模板，例如：

「假設這是給20歲剛畢業的大學生看，請幫我設計三個吸睛的短影音開頭語。」

• 使用 Wordhero、Copy.ai或Jasper AI 等AI文案工具，針對影片標題、縮圖文案、腳本轉場語句進行A/B版本產出。
• 套用AI生成的 情感標記語句庫：例如「引發共鳴 → 製造懸念 → 引導回應」的腳本節奏，讓內容更易被平臺判斷為具有吸引力。

目的：請謹記，不要用AI取代你最寶貴的創意，而是要幫你在有限時間內，快速製造10種以上版本的點子，進行測試與迭代。

第三個環節：用AI模擬觀眾反應——「還沒發出就知道成效」

發文之前，我們總會胡亂猜測：「讀者會喜歡嗎？」現在，可以用AI幫你提前預演。

可用的工具與做法：

• 使用 Forethought.ai 或 Predis.ai：分析即將上線的貼文、短影音，並模擬可能的觀眾互動、停留率與推播機率。
• 利用 GPT 模型擬人化測試：

「假設你是一位23歲在臺北工作的女性，以下內容的哪一句妳更想點開來看？」

目的：用AI模擬不同目標受眾的反應，不再讓內容只是「自我感覺良好」，而是有機率評估與修正機會。

第四個環節：讓AI成為「內容A/B測試的助理」

臺灣以中小企業為主，貴公司可能只有一個小團隊，甚至只有你一人，但如今有了AI助陣，可以讓你擁有十位助理的效率。

可用的工具與做法：

• 使用 Notion AI + Excel + ChatGPT：建立一個簡易的內容測試記錄系統，紀錄每則影片的：
  1. 標題/封面/腳本版本
  2. 上架時間/平臺
  3. 表現數據（播放率、CTR、互動率）
• 用 AI 自動生成改版提案：
  「根據上一版本的點閱率不佳，請提供三種優化建議，包含開場方式與結尾行動呼籲（Call to Action）的改寫方案。」

目的：養成實驗型內容文化。成功不是一次命中，而是一次次的優化疊加。

第五個環節：用AI系統化建立「演算法友好」的內容模組

最終，我們要走向一種「模組化思維」：把被證實有效的做法，變成可重複、可套用的內容公式。

可用的工具與做法：

• 使用 Whimsical 或 Miro 畫出內容創作流程圖，讓AI幫你標記每一階段可應用的AI工具。
• 建立內容類型模組，例如：
  1. 「3秒抓人 + 情緒轉折 + 問句互動」模式 → 適用Instagram Reels
  2. 「榜單導入 + 有趣事實 + 誤區破解」模式 → 適用YouTube Shorts
• 搭配 AI自動化系統（如Zapier＋ChatGPT），讓每週固定時間爬梳資料、整理趨勢、建議內容。

目的：從內容生產者進化為內容設計師，讓AI成為「放大成果的系統化夥伴」。

[caption id="attachment_169653" align="alignnone" width="872"] AI輔助的演算法友好內容工作流程（圖／鄭緯筌提供）[/caption]

最後，我為大家整理的一份內容策略行動清單，若能每週定期檢視與優化的話，你的內容影響力將不再靠運氣：

1. 每週查看平臺演算法更新（用AI彙整）
2. 設定「受眾+演算法」雙軸評估法
3. 為每個內容設計三種以上版本（由AI協助產出）
4. 開場設計「懸念鉤子」三選一測試（3秒原則）
5. 所有內容都有「引導互動語句」
6. 使用文字辨識AI分析短影音字幕吸引力
7. 運用AI產生「時事＋趨勢＋品牌連結」主題
8. 每週整理最成功的貼文結構模板
9. 建立可重複使用的腳本模組
10. 用AI自動整理互動留言並歸類用戶痛點
11. 養成「內容日誌文化」，記錄每次測試的學習點
12. 設立AI共創日：每月固定與AI進行腳本實驗

我們都還在持續學習，但世界已經不等人。演算法不會給你第二次機會，除非你學會與它共舞。所以，在讓演算法懂你之前，我想請大家先學會理解演算法的邏輯。

誠然，AI不只是冷冰冰的科技，它可以是我們的盟友，是讓我們重新被看見的希望。而那些懂得運用AI打造策略、學會為社群平臺撰寫內容的人，將會是下一個內容世代的贏家。

記住這個時代的遊戲規則——內容仍是靈魂，但演算法是翅膀，而AI，是你最聰明的導航員。

我們不再只是一位創作者，更可以成為一流的營運設計師。

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工研院橫跨2周舉行「眺望2025產業發展趨勢研討會」，28日探討AI產業趨勢，工研院專家提到，「數據、算力和演算法」是AI技術發展的3大關鍵元素，而台灣正面臨資料短缺、人才不足、算力有限以及治理機制待改進等4大痛點，建議台灣善用軟硬整合優勢，爭取龐大商機。

記者／李琦瑋

工研院橫跨2周舉行「眺望2025產業發展趨勢研討會」，28日探討AI產業趨勢，工研院專家提到，「數據、算力和演算法」是AI技術發展的3大關鍵元素，而台灣正面臨資料短缺、人才不足、算力有限以及治理機制待改進等4大痛點，建議台灣善用軟硬整合優勢，爭取龐大商機。

工研院10月22日至25日及10月28日至31日舉辦「眺望2025產業發展趨勢研討會」，以「韌性社會x產業趨勢」為主軸，邀請各產業領域領袖與談，發表最新的趨勢洞察及2025年全球布局策略。28日舉辦AI產業場次，探討台灣AI產業是否有機會提升AI技術能量的自主性、介紹全球各行業於工作場景當中的AI應用創新案例、從AI關鍵元素探討企業在導入AI過程中所面臨的挑戰與機會，以及討論AI大廠與新創公司開發人形機器人帶來哪些應用商機。

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工研院資訊與通訊研究所總監張森嘉指出，AI技術的發展需要「數據、算力和演算法」3大關鍵元素支撐，優質的私有資料庫是企業發展AI的基礎，而真實資料結合生成資料是建立資料優勢的新趨勢。

張森嘉說，企業需要具備足夠的算力來支持AI模型的訓練和運行，這包括高效能運算設備的配置，如地端運算、邊緣運算和AI PC等，未來，企業可能會採用租用和自建大語言模型混用的模式，以達到最佳效果。

工研院產科國際所智研究副總監徐富桂表示，對一般企業而言，如何善用AI工具以改善營運效率、提高員工生產力、降低成本、提升競爭力，是企業數位變革的重要契機；但對中小微型企業而言，AI工具導入的技術門檻、資金人才限制等才是最大的挑戰。

工研院產科國際所研究經理周駿呈提到，台灣雖擁有完善資通訊與半導體產業鏈等先天優勢，但在AI產業發展上，仍面臨資料短缺、人才不足、算力有限以及治理機制待改進等痛點。

考量建置大型AI算力中心、開發千億級參數大語言模型所需的龐大資源限制，他建議台灣善用長期累積的產業特色，以半導體、資通訊完善的供應鏈製造優勢，結合製造、醫療等特定應用領域的產業資料與專業經營知識，打造可協助企業順利提升生產力與創新研發能力的AI解決方案。

※探索職場，透視薪資行情，請參考【科技類-職缺百科】幫助你找到最適合的舞台！

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去年十月爆發的以色列—哈瑪斯戰爭尚未停止，因為此戰爭引起世界各地的反猶太或反穆斯林的活動風起雲湧，尤其透過社群媒體平台的無遠弗屆，使得煽動性內容和仇恨言論在全球迅速傳播，助長暴力和侵犯人權行為，同時也對心理健康產生負面影響。這些平台在全球擁有數十億用戶，擁有龐大的權力卻逃避責任。儘管圍繞審查制度和言論自由的複雜辯論仍未解決，但網路上仇恨的擴散絕對需要加以制止。

作者：張瑞雄（前北商大校長）

去年十月爆發的以色列—哈瑪斯戰爭尚未停止，因為此戰爭引起世界各地的反猶太或反穆斯林的活動風起雲湧，尤其透過社群媒體平台的無遠弗屆，使得煽動性內容和仇恨言論在全球迅速傳播，助長暴力和侵犯人權行為，同時也對心理健康產生負面影響。這些平台在全球擁有數十億用戶，擁有龐大的權力卻逃避責任。儘管圍繞審查制度和言論自由的複雜辯論仍未解決，但網路上仇恨的擴散絕對需要加以制止。

社群媒體使得尖刻的言論能夠迅速傳播到廣大受眾，並讓極端分子能夠組織起來、激化追隨者並宣傳暴力行為，網路上傳播的偏執言論和陰謀論直接引發了各大洲的攻擊、私刑、種族清洗和恐怖主義。

網路允許邊緣群體超越區域界限，演算法驅使用戶走向越來越極端的內容。 例如YouTube的自動播放功能自動將人們引入充滿陰謀論、錯誤訊息和煽動性影片的螺旋深坑。YouTube可能是21世紀最強大的激進工具之一，這些利潤豐厚的公司的商業模式依賴於最大化用戶的參與時間，無意中促進了仇恨言論的傳播。

儘管社群媒體平台在很大程度上依賴有缺陷的自動化和報酬過低的外包內容審核員來執行模糊的政策，但不同語言和市場的執行情況仍然不一致。經過多年無視警告後，Facebook在2018年承認，在2012年緬甸爆發暴力事件時，它的員工中只有兩名會講緬甸語的員工，這讓緬甸人民徹底失望了。緬甸政府經常利用西方科技巨頭的工具來壓制異議和少數群體的聲音，科技公司不知不覺成為幫凶。

除了助長暴力和暴行之外，社群媒體還嚴重損害心理健康，尤其是青少年的心理健康。有研究表明過去15年來青少年上網時間與焦慮、憂鬱、自殘和自殺率上升之間存在直接關聯，令人震驚的數據顯示，隨著智慧型手機和社群媒體充斥，10至14歲兒童的自殺率從2007年到2017年幾乎增加了兩倍。

Facebook內部研究顯示，其產品和演算法經常加劇身體形象問題，讓青少年接觸有害內容，並不成比例地放大煽動性的錯誤訊息。美國數十個州正在起訴Facebook的母公司Meta，稱其加劇了青少年心理健康危機並隱瞞了自己的研究。

由於社群媒體現在已成為數十億人的主要溝通媒介，解決方案需要對政治背景有細緻的了解，並結合道德監督和透明度機制。科技公司必須解決因為利潤最大化而導致的根深蒂固的演算法偏見，內容審核應結合當地專業知識並尊重語言和文化背景。保護弱勢群體和真相本身需要對社群媒體的激勵措施、商業模式、法規和治理進行大膽的重新思考，謙虛地承認過去的疏忽，並努力使新興技術與人權和福祉保持一致，這樣才能在消除網路仇恨言論上能有所進展。

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站在科技浪頭、探索尖端趨勢，【科技島】每日帶給您最新產業新知，並由AI主播為您編輯播報當日熱門科技新聞，讓您 3 分鐘掌握天下事！

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一、下一代iPhone將有新按鈕？傳言將復活經典功能 

今年推出的 iPhone 15 旗艦系列，蘋果首度將靜音鍵改為「動作按鈕」，讓用戶自訂 9 種不同功能，這項便利操作獲得不少果粉的一致好評。根據外媒最新爆料，明年登場的 iPhone 16 全系列都將配置這顆按鍵，並推出類似Home 鍵的全新按鈕，可以辨識不同按壓力道或是「輕觸」指令來提供正確回饋。

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二、鈦金屬邊框、超強AI功能！三星 Galaxy S24細節公開

根據最新的外洩圖，S24 和 S24 Ultra外型和螢幕更有稜角，取代過去的柔和曲線，另外S24 和 Galaxy S24+ 將有四種顏色可以選擇，包括琥珀黃、鈷紫、大理石灰和瑪瑙黑；此外S24 Ultra將和iPhone 15 Pro系列一樣採用鈦金屬，全系列配備具有智慧傳輸功能的高通處理器以及生成式AI軟體。

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三、YouTube又動手腳！改這地方一不小心就看完廣告

為了讓用戶可以多看廣告增加收入，YouTube針對「跳過廣告」按紐動手腳。發言人證實，官方已經測試全新的「跳過廣告」按鈕，外型從矩形改成藥丸形狀，尺寸更縮小為原先的三分之二，另外還額外替按鈕增加透明感，如果沒有特別注意看，按鈕幾乎跟背景影片融合，目的就是避免用戶輕易略過廣告。

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四、特斯拉Cybertruck終於上市 

Cybertruck終於順利交出第一批車輛，特斯拉計畫要提供三種不同版本，最便宜的單馬達後輪驅動版本，續航里程為250英里，0到 60英里加速只需 6.9 秒，而四輪驅動版本則有340英里的續航里程和112英里的最高時速；擁有三個馬達的Cyberbeast，0到60英里加速時間2.6 秒，最高時速為130英里／小時。

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五、地球生命可能源於古老太空

新的研究顯示，生物學上重要的有機化合物「胺基酸」可以在星際分子氣體雲的寒冷條件下形成，進一步證明我們的生命組成部分來自深空。研究顯示，地球生命的組成部分來自外星，可能是在宇宙中最早、最寒冷的恆星所產生，其中胺基酸、醣類、蛋白質，或更複雜的有機分子，或許到達地球前在太空中就已經形成。

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六、寄生蟲或許能取代麻藥

水痘、葡萄球菌、以及皰疹病毒是幾種常見的微生物感染疾病，會導致患者產生發癢、疼痛以及紅腫等現象，然而，有一種令人費解的寄生蟲疾病「利什曼病」會引起毀容性的皮膚損傷，但有趣的是，患者卻不會感受到疼痛，這種特殊病癥引起了科學家的興趣，目前正在進行實驗找出它作為麻醉藥替代品的可能。

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影音瀏覽：

https://www.youtube.com/watch?v=dOU0B52qdVI

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過去谷歌試圖複製某人的「心理屬性」（也已獲得專利），還有其他新創公司的「數位雙胞胎」、「數位人類」等等，這些公司推銷「無限規模地重新創造人類互動」，這是人類想要的嗎？

作者：張瑞雄（前北商大校長）

2015年一位張三（姑隱其名）的在莫斯科被車撞死，他英年早逝，正處於新事業發展的黃金時光。李四是張三的親密朋友，他們一起參加在莫斯科舉辦的精彩派對，也擁有共同的創業精神，支持彼此的科技新創公司。張三過著充滿活力的生活，他的死給李四和那些他所接觸過的人的生活留下了一個巨大的空洞。

悲痛之中，李四利用了一個基於開源機器學習演算法的AI機器人的計畫，使用從張三的家人、朋友以及李四自己與張三生前的交流中收集的數據來訓練該機器人，機器人學會了「成為」張三，張三生前所留下的所有資料數據現在可以在死後繼續延續。

張三沒有機會同意或不同意在他死後使用有關他的數據的方式，這些數據是由親人和朋友所提供的，我們可以說死者或他的權利受到了傷害嗎？張三生前所有數據的所有權是誰的呢？

這項行為至少是對自主權的否定，當我們活著的時候，我們是自主的，按照自己的意願在世界上行走。當我們死後，我們的身體就不再在世界上移動，按照傳統思維，失去自主權也意味著失去人權。但我們在活著的時候能不能決定當我們過世後如何處理我們的文物嗎？畢竟，我們設計的機構是為了確保遺贈金錢或物品的交易是透過規定的法律程序進行，這些是我們轉移給生者的東西。

至於我們死後的數據資料，事情就變得複雜了。這些數據就是「我們」，不同於我們所擁有的。如果我們不想在死後以文字、圖像或聲音的形式出現呢？李四透過張三與他和其他人交換的數據重建了張三。一旦我們死了，就無法阻止某人利用或共享此類資料，但張三會想要這樣嗎？

如果聊天機器人這樣的技術得到了盛行，它會對人類尊嚴產生甚麼影響？如果我們將數據僅僅視為人類的「副產品」，那麼有人「把我們帶回來」的想法似乎是可以接受的。但如果數據不僅僅是我們留下的東西，如果它們是我們的身份，那麼我們應該在允許人們進行數位複製之前停下來好好想想。

過去谷歌試圖複製某人的「心理屬性」（也已獲得專利），還有其他新創公司的「數位雙胞胎」、「數位人類」等等，這些公司推銷「無限規模地重新創造人類互動」，這是人類想要的嗎？

我們該如何看待這個數位不朽？例如數字安倍（不久前過世的前日本首相）是值得人權保護的「人」嗎？我們應該保護這個人的言論自由，還是如果他們的言論（因生活在不同時代）現在被認為是仇恨言論，我們應該關閉它？保護數位不朽者的生命權意味著什麼？ 數位不朽可以刪除嗎？

自文明誕生以來，死後的生命一直是個問題和謎，人類透過宗教信仰、喪葬儀式、精神運動、藝術想像等來面對對死亡的恐懼。如今，我們的數據獨立於我們而存在，數據化使我們能夠超越我們自己的意識和死亡而繼續生存，如果不落實人權來防止未經授權的使用我們死後的數據，我們就有可能成為其他人創造的數位永生者。

這篇文章 不朽的「數位永生者」｜專家論點【張瑞雄】 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

生成式AI帶來許多科技突破，現階段不僅擁有文字生成能力，還能進一步產出圖片、聲音、影像等內容物，中國智能產業服務平台《智次方》更強調，狹義的AIGC（Al Generated Content）較多關注文字、圖像、音訊、視訊等內容生成，廣義則涵蓋蛋白質結構、環境模擬、人工智慧體、虛擬人等各領域，也顯示大型AI模型經由訓練後的潛能，同時，建議使用前，先替AI設計一個角色，以辨識演算法的盲點。

記者／陳士勳

生成式AI帶來許多科技突破，現階段不僅擁有文字生成能力，還能進一步產出圖片、聲音、影像等內容物，中國智能產業服務平台《智次方》更強調，狹義的AIGC（Al Generated Content）較多關注文字、圖像、音訊、視訊等內容生成，廣義則涵蓋蛋白質結構、環境模擬、人工智慧體、虛擬人等各領域，也顯示大型AI模型經由訓練後的潛能，同時，建議使用前，先替AI設計一個角色，以辨識演算法的盲點。

GPT-4本質為文本預測模型

智用研究院AI產品總監周奇民表示，GPT-4本質上是一種逐字生成的文本預測模型，GPT的T代表Transformer，「給GPT一段上下文，GPT會預測下個字中機率最高的那個字，然後根據生成的字，再為上下文預測下一個字。」以「今天天氣真好」為例，把「今天天氣真」這5個字輸入模型，GPT會去計算下一個字在幾千、幾萬個中文漢字中出現的機率最高，計算出來得知「好」是機率最高的字，所以就把「好」這個字加進去，因此，ChatGPT的原理並未基於真實現實的原理，而是根據演算法計算出來的。

圖片、聲音及影片生成皆OK

圖片生成方面，周奇民指出，也可不斷訓練和優化演算法，使所生成圖片能更加接近真實人物的照片，至於聲音生成，以前想使用文字產生一段音樂，就會出現無法將人聲與背景音樂完全融合的瓶頸，「現在則能根據文字來生成音樂，和弦、人聲、音調、編排、和聲，所有聲音皆一氣呵成。」有了文字、圖片及聲音後，自然也就有機會生成影片，甚至跨模態生成，也就是文字、影像、音訊、影片間來回切換，「我輸入一段文字，竟可產出4秒鐘的影片。」

更多新聞：OpenAI執行長Altman來台解惑　建立正確流程、法規為AI發展關鍵

進階資料分析插件創造更多潛能

GPT-4強大的插件生態可讓GPT實現更多可能性，周奇民觀察，使用進階資料分析插件（原始程式碼解釋器），還能按照需求直接產生程式碼，並對自己產生的程式碼運行輸出，如果遇到報錯也能自行調試修改程式碼，直到能正常運作，「假如現在上傳一張包含文字的圖片，要求把文字抽出出來，便能解析該問題，立刻就在新建環境中撰寫一段Python的程式碼，並在其環境中運作。」另外，還能執行數據分析視覺化，藉由上傳文件，說明自身意圖，使ChatGPT能分析文件，編寫程式碼且產生表格，進行價格預測。

設定角色避免演算法疏失

周奇民認為，使用GPT過程中，可先替GPT設計一個角色，且告訴它只能基於自己的資料來源來回答問題，對於其他不知道的事情，要回答「不知道」，避免生成虛假或錯誤的內容，「這是演算法本身無法避免的特性，但還是有些辦法來緩解影響。」

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