跳至主要內容

面對平台隱私變革:使用者的角色轉變與應對之道

在 X (原 Twitter)這個曾經是自由言論的社群媒體上,因該平台最近改變隱私條款,以致於又興起一股使用者搬到其他社群平台上的浪潮,這是很熟悉的場景,從 Facebook 的言論管制,到 X 目前讓被封鎖的使用者自討沒趣的去看封鎖他的人的訊息。我開始在想,在這一次又一次的搬遷潮裡,我學到什麼。

Google 曾經提供一個名為 Google Reader 的服務,使用者可以自訂資訊來源,將有提供 RSS 服務的網站或 Blog 資訊加入其中。當時,許多網站或 Blog 都提供 RSS 服務,讓使用者能方便更新資訊來源。然而,隨著社群平台的興起,越來越多使用者開始利用社群媒體的演算法來獲取資訊,Google 最終在 2013 年停止 Google Reader 的服務。這使得一些使用者選擇依賴社群平台提供的資訊,而另一些人則轉向其他類似的 RSS 閱讀服務,例如 Feedly。Google 停止 Google Reader 的一個好處是,其他類似的平台得以有機會生存,而不再由 Google 壟斷這類資訊來源的服務。

最近 Google 反對紐西蘭的新聞議價法案(Fair Digital News Bargaining Bill),這件事的後續影響可能是 Google 會移除資料庫中紐西蘭新聞的來源。此外,Google 和 Meta 也因類似的法案移除過澳大利亞和加拿大的新聞內容。

這代表網路使用者不應該再如以往般依賴搜尋引擎、社群平台取得資訊來源,而是開始建立及掌握自己的資訊來源,對於新聞媒體而言,應該著力於提供品質良好的新聞,讓使用者願意付費訂閱,而不是使整個新聞版面充斥廣告,依賴廣告收入,讓使用者無法取得要閱讀的資訊,也讓廣告服務平台掌控收入來源,而有些新聞網站的版面看起來更像是內容農場一樣。

我使用 Twitter 已超過十年,有很長一段時間迷失於Facebook此類社群平台上的互動,直到我感受到社群平台的公開性,使某些惡意的使用者會追蹤社群平台內容,造成隱私隱憂時,便決定不再使用 Facebook,也改變我使用社群平台的策略,讓不同平台有不同的功能,也因為這樣,服務平台變動使用者服務條款或隱私權條款,對我並沒太大影響。

至於使用者們擔心 X 平台使用使用者內容訓練人工智慧,在講究著作權、智財權的年代,這乎是要發展人工智慧服務的平台會做的事。目前的平台使用者多數不願付費,但使用者可能會藉由平台廣告、行銷自己的作品、與消費者互動而有收入。然而,平台必須要有收入才能持續營運,人工智慧是個不錯的發展方向。平台上有許多公開內容,自然會利用這些公開內容來訓練自家發展的服務,如同 2016 年時 Evernote 宣布更新隱私政策,試圖由公司員工讀取使用者儲存的資訊,改善機器學習技術與服務品質,這件事引起軒然大波,也導致使用者紛紛出走,Evernote也在多數競爭服務上缺乏更吸引使用者的服務下,逐漸喪失競爭力與市場地位。

我已敘述至少 3 個因為宣布變更使用者隱私政策而導致使用者搬遷的案例,分別是 Facebook、Evernote 以及 X 平台的情況。Facebook 在 2018 年的 Cambridge Analytica 事件後,因隱私政策變更引發使用者不滿,許多人選擇搬遷至其他平台。Evernote 在 2016 年宣布允許員工人工檢閱使用者筆記,引發隱私擔憂,導致大量使用者遷移。X 平台則因最近修改隱私條款,可能利用使用者資料訓練 AI,讓部分使用者選擇離開。我不認為這些大型平台在有利可圖與公司營運的方向上,會因使用者的譴責而改變。在歐盟《數位服務法》(DSA)的要求下,這些平台將被迫提升透明度並強化使用者控制其資料的能力。例如,DSA 規定大型網路平台需要提供使用者更便捷的資料遷移工具,方便使用者從一個平台遷移至另一個平台上,並要求平台在調整內容和使用資料方面提供更清楚的說明。這些措施旨在增加數位生態系的公平性,減少壟斷力量,促使平台改變其運作方式,以更好地保護使用者權益。不可否認的是,經營每個帳號都需要使用者花費時間與精神,每更換至另一個新平台,就要從新開始經營帳號。與其耗費心神在這上面,還不如仔細的去想想自己使用這些平台的目的、它能提供什麼回饋。例如,長久以來覺得 X 的老闆歧視女性且財大氣粗,最終在他口無遮攔的對女明星說出不當言論後,我忍無可忍的封鎖他。同時,我也打算繼續餵養該平台裡美國司法部、聯邦貿易委員會、各國競爭法主管機關、隱私保護團體、人權團體相關的內容,餵 Grok「吃進」這些資訊,也許我一個人的力量有限,但也能調整演算法,讓我看到符合我需求的資訊,同時這些資料也能訓練 Grok。至於成果如何?我沒有使用 Grok ,但我和ChatGPT在這樣的合作下,我覺得它是一個很不錯的工具,當然也看到一些問題,但這是另一個主題。

使用者們與平台的關係,長期以來使用者都處於被動者的角色,當平台更改隱私保護政策、服務使用條款時,使用者就被迫離開平台,在經歷這麼多事件後,使用者應該努力成為主導者的角色,是使用者操作平台,而非由平台餵養使用者資訊,例如:

  1. 自己決定什麼資訊能公開在網路上,而不是將網路視為情緒的出口。注意隱私風險,例如避免在網路上分享過多個人資訊,尤其是敏感話題。網路是公開的,包括你每天使用的傳訊工具,這些資料都有可能被公開或被未授權的人查看。因此,建議審慎考慮分享的內容,並利用各平台提供的隱私設置來保障個人資訊安全。
  2. 為促進網路的良好發展,建議多分享有建設性且具深度的資訊,例如學術文章、專業報告或有益的社會討論。這樣一來,網路環境將更加豐富,使用者也不會只看到垃圾資訊,從而提升網路的實用性和品質。
  3. 每個國家與政府都投入大量的時間與經濟資源來防堵網路犯罪,這固然重要,但同時也應該注重網路技術的創新和發展,因為只有在平衡安全與發展之間,我們才能創造一個更加健康的網路生態系統。

以上是我這段期間對於網路和社群平台發展的一些想法,也是我第一次使用 ChatGPT 的 Canvas 協同編寫這篇文章的內容。我發現這樣的合作方式可以減少回憶事件發生的時間,提高寫文章的效率。


Image by Gerd Altmann from Pixabay

留言

此網誌的熱門文章

哪個應用、服務、平台可以代表台灣?

大概 2003、 2004 年,我還是個大學生,那個時候「電子商務」是一門選修課,那個時候台灣還在所謂的電子商務泡沫化中復甦,很多熱極一時的「電子商務」就像今天大家看到的 FTX 事件一樣,一點都不真實,很多執行長、總裁瞬間就失業了,也有很多投資人的錢拿不回來。 看過歷史上的鴻源事件、經歷過電子商務的虛無飄渺時期,再看到 FTX,其實也不會太驚訝。通常泡沫消散後,未來才會到來。 回到大學課堂,穿著輕便但言語犀利的老師談到當時的 Amazon 網路書店,他問大家對 Amazon網路書店的看法,那時的Amazon一直被看壞,所有的媒體都不看好它。甚至會有各種市場傳言,覺得 Amazon會被賣給哪家公司或哪家公司、網路書店會主動併購它。 最後老師說,不會,Amazon書店不會那麼輕易就垮掉,它有其代表的意義。 這個答案給了我很深的印象,我常會問自己,台灣有哪個服務會具有這樣的意義? 偶爾我會問身邊的朋友、同事,對於台灣的哪個服務,會覺得有不能輕易垮掉、要支持它的?我列一下自己所接觸過的,這個世代的應用: 通訊服務:ICQ、MSN Messenger、LINE、Cubie Messenger(台灣,已無服務)、Google Talk、WhatsApp、Telegram、Skype、Signal,還有一些台灣可能較少聽到。 社群平台:Twitter、Facebook、LinkedIn、無名小站(已停止服務,它雖然是Blog,但比較像社群)、Plurk、PTT、Dcard、Instagram、AKASHA、Pinterest Blog平台或架站:Blogger、Wordpress、Drupal 共享書籤 : HemiDemi(已沒有提供書籤服務)、美味書籤delicious 叫車服務:UBER、55688 、呼叫小黄、LINE Taxi、yoxi  當然還有很多是我沒接觸過的,請原諒我的見識不夠廣泛,忽略了哪一個平台、應用或服務。一時想到的大概就這些。有一些服務已經消失或在被併購後就消失了,我也忘了名稱,至於 TikTok 和小紅書,是我不想碰觸的應用服務。 在韓國有 Kakao,日本有 LINE、PayPay,東南亞國家有Grab,中國有自己的網路應用,那台灣呢?之前 KaKao 中斷服務,造成民生應用的線上服務也幾乎中斷,過度集中依賴在一個服務上的確是一個缺點。在和...

我在不會寫 code 的情況下做出一個桌面工具

當各種AI工具迅速發展的情況下,大家也開始製作自己常用的工具,更進一步公開分享給大家使用,例如 Jimmy Su 就分享自製的 沉浸式翻譯工具 ,滿足一般人平時上網閱讀外文頁面的需求;進一步像是 Justin Lee  開發的 ccxray ,讓Claude Code的使用者可以監看Claude Code與Anthropic API之間的互動,使 AI Token 的消耗變成視覺化的儀表板。 為什麼做這個工具 AI 幫助許多一般網路使用者做出適合自己使用的工具,我自己也曾 分享自己的經驗 ,現在做出一個應用程式的門檻已經降低許多,AI不會讓程式設計工作消失,反而讓更多人投入這樣的工作,從這個角度看應該是好事。 我自己也用AI打造一些工作上會使用的工具,包括後來做的這個「 AI-Doc-Translator 」,這是獨立自我日常工作使用的工具的其中一個功能,做成一支桌面程式。 由於每天都會接觸到外文論文、期刊,很多PDF檔下載後,只會放在儲存空間裡,或是丟到電子書應用程式裡,但什麼時候再打開?打開還要再閱讀外文的摘要、從頭理解?這些都會消耗掉耐心,於是我讓AI先幫我摘要重點,讓我大致了解檔案內容、記錄後,再做關聯成為自己的知識庫。 這個工具主要的功能是翻譯、摘要,它不是通篇翻譯,也不是改寫作者的內容,只做摘要,長期累積起來的文件會相當可觀,就可以做成知識庫應用。人們通常在下載文件時,自己已經先篩選過資料了,也不是隨便下載,所以使用者自己就是守門員。 為什麼不用 Notebook LM 就好 當然也有很多人習慣把檔案抓下來後丟進各種AI工具,Notebook LM、各種AI Chatbot或是翻譯軟體,但我自己在使用後的心得是,因為資料量太多,Notebook LM的效能會很差,而各種AI Chatbot 在對話結束後,使用者要再找回對話記錄可能還要花時間找尋。那為什麼不平時就開始做知識庫呢?所以在翻譯、摘要的過程中,也是在建立自己的知識庫,存在某個資料夾,可以再利用各種工具來搭建。 我自己是使用 Obsidian 配合 Claudian Plugin 一起使用。在閱讀由LLM產出的摘要時,我一定會遇到無法理解的內容,就可以再使用Claudian進一步「討論」內容,或請它解釋。於是文件就不是只有文件,而是可互動性的內容,也不會只在電腦裡積灰塵。 製作「AI...

不是公司設在哪裡,是公司的服務對象是誰:臺灣中小企業的跨境法遵現實

歐洲資料保護委員會(EDPB)在2026年2月發布的刪除權調查報告,給我一個很難忽視的數字:他們聯合調查了將近8,000家企業,回應率不足一成。 這個數字不只是個資法遵落差的指標,它更像是一個訊號:當監管機關開始大規模橫向調查,沒有回應不代表豁免,代表的是還沒輪到你。 更讓我在意的,是這場調查背後的制度性涵義。EDPB首次明確將備份系統納入刪除義務範圍,這意味著企業不能再把「刪除」當成一個資料庫指令的問題,而必須把它理解成一個系統架構問題。這一步看起來是資料保護法的問題,但它實際上開始觸碰AI系統設計的核心:一個以個人資料訓練的模型,要怎麼「刪除」某一筆資料的影響? 這正是我想在這篇文章討論的事:三個原本分開運作的監管領域——競爭法、資料保護、人工智慧監管——在近年間,已經開始彼此滲透,形成臺灣中小企業難以用過去的法遵邏輯應對的複合壓力。 競爭法:從行為合謀到架構審查 全球反壟斷執法在過去一年發生了一個根本性的轉變,而它的影響遠比多數企業意識到的更廣。 過去的競爭法問題大多有一個清楚的前提:企業之間是否彼此溝通、達成協議。現在這個前提正在鬆動。美國加州的反壟斷法在2026年1月修訂後,正式將「競爭對手共同使用同一定價演算法」納入審查範圍,即使業者之間沒有任何直接溝通,只要共享了同一套系統的輸出結果,就可能被認定為形成協同定價的制度環境。 這個轉變的理論基礎來自稍早的RealPage租金案:多家房東將非公開的即時租金資訊提交給同一平臺,平臺以演算法生成建議租金。法院的判斷是,不需要租東彼此達成共識,這個「共同使用同一個資訊中介」的架構本身,已經可能構成協同定價的條件。 紐約州對Instacart演算法定價機制的調查,和歐盟對Google AI內容抓取的反壟斷調查,都在同一個方向上進一步延伸。歐盟這個案子格外值得注意:Google被指控在未取得授權的情況下,以爬取網路出版商內容的方式訓練AI模型並生成搜尋摘要。這是競爭法第一次正面觸及AI訓練資料取得的合法性問題——從反壟斷法的角度,不是從著作權法。 對臺灣企業的直接影響在這裡:如果你的公司使用第三方定價工具、需求預測平臺或市場分析服務,你需要知道這些服務是否同時服務你的競爭對手,以及這些系統是如何處理競爭敏感資訊的。這不再是IT部門的採購決策,而是一個具有競爭法風險的經營選擇。 歐盟《數位市場法》(DMA)和英國《數位...