勞資對峙越來越嚴重,Google 員工發動連署成立工會!

目前為止,大約有 227 名員工已經連署支持工會,他們已承諾撥出年薪 1% 來支付工會會費。
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Google 勞資之間對峙時有所聞,本週在美國傳播工會 (CODE-CWA) 的支持下,Google 和母公司 Alphabet 員工於週一正式宣布成立工會

根據新聞稿指出,到目前為止大約有 227 名員工已經連署支持工會,他們已承諾撥出年薪的 1%來支付工會會費。這些員工多數來自於舊金山灣區與劍橋的辦公室,並開放對所有員工及約聘人員參與連署。

Google 軟體工程師 Dylan Baker 在聲明表示:「這項行動具有歷史意義,這是在大型科技公司裡首次為所有科技業工作者成立的工會,我們將民主方式選出代表、作出決定,也會支付工會會費,招攬有經驗的組織成員來確保 Google 所有員工對工會的信任感,若他們希望公司能反映個人意見價值,可以與我們合作。」

在過去幾年裡,Google 一直爆出許多勞資爭議,除了聘雇爭議之外,Google 員工也曾為了反對公司作為美國國防部合作的軍事計畫「Project Maven」而罷工時有耳聞,而最近一次則是黑人女性 AI 倫理學者 Timnit Gebru 博士遭不當解僱惹人爭議。

去年 12 月,Google 人工智慧倫理 (Google Ethical AI) 的部門技術主管 Timnit Gebru在向 Google 公司內部電子郵件列表「谷歌大腦女性聯盟」(Brain Women and Allies) 發送一封電子郵件後,就遭到 Google 不正當解雇,引發外部專家撻伐,內部員工也難以接受,Google 公司內部組織罷工團隊,控訴對公司性騷擾和性別歧視的處置抗議。

科技公司組織工會 Kickstarter 的成功革命

群眾募資平台 Kickstarter 這家以創意經濟起家的公司在 2019 年曾經因組織工會,勞方與資方一觸即發,但在公司失去員工信任後,也受到美國創意設計圈詬病,直到去年二月中,才通過投票表決正式成立工會,成為全美首個成立工會的科技公司。

透過組織工會,員工可以取得更正當的集體協商管道,並會對公司政策有決定性的影響,在當時被外界認為此舉將顛覆科技產業,站在公司治理的角度來看更具有永續性。

而事實上除了先例成功的鼓舞,本次 Google 及 Alphabet 工會背後也受美國傳播工會 (CODE-CWA) 的數位產業員工組織計畫(CODE)推動,此計畫在去年便正式啟動,致力推動遊戲和資訊科技產業工會化。

就在上個月,美國國家勞動關係委員會(National Labour Relations Board)對 Google提起訴訟,指控公司對員工進行監督違反《美國國家勞動關係法》的某些規定,並且在行使第 7 條所保障的權利時通常會對其進行干預。

若是能透過工會獲得合法權利後,在工作場所中集體協商管道將更具有正當性,不過在真正能讓工會運作之前還有許多程序需要進行,截至 2020 年 9 月 30 日,Alphabet 共有 132,121 名員工,也就是目前參與連署的 227 名員工仍需要招攬其他 Google 和 Alphabet 龐大數量的員工,吸引多數者支持工會,並在員工支持下讓 Alphabet 正式承認工會。

核稿編輯:Chris

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Cookie 消失?試試看全新 AI 影像內容辨識:讓用戶看的內容決定看到的廣告

Google Chrome 即將淘汰幫助廣告主的工具—— Cookie ,它的離去將再一次地影響數位廣告產業。
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透過GA分析進站者發現, Safari的新客數越來越多,難道這表示 iOS 的用戶數也跟著增加了嗎?注意了,這有可能是 Apple 封鎖第三方 Cookie 帶來的影響。隨著 Google 即將淘汰 Chrome 上的 Cookie ,這個幫助廣告主記住用戶受眾的小工具,將要再一次地影響數位廣告產業。

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後 Cookie 時代的廣告受眾如何鎖定?

各大廣告平台在過去幾年不斷地透過 Cookie 以及其它方式,悄悄收集使用者的用戶數據,隨著這幾年用戶的隱私權意識抬頭, Apple 與 Google 對於藉由 Cookie 辨識用戶資料的廣告投遞方式,持有不同的態度,這也將是所有廣告主的極大挑戰。當 Cookie 不復存在,要如何辨識使用者資料?

Cookie 消失了,或許會有新的數據辨識工具來取代,但是任何試圖跟蹤受眾的方式,都難以符合大眾對於保護隱私權的期望。另一方面,也極有可能無法再通過日趨嚴格的媒體監管限制。無論如何,數位廣告不能像過去一樣,無條件地使用類似 Cookie 的追蹤方式,來達到與現在同樣的廣告效果。

後 Cookie 時代內容辨識類型的廣告鎖定方式,將成為未來具指標性的投放策略。廣告與瀏覽平台或內文主題的高相關性,不僅能顯著提高受眾的互動度,更重要的是,完全不需要收集任何個人數據。

FreakOut Taiwan 不斷嘗試更友善的廣告投遞形式, 自 2016 年進入台灣市場的原生廣告,到 2020 年末引進「 Mirrors 」 AI 影像視覺內容辨識系統,都是以網路使用者的角度出發。「 Mirrors 」不需要使用傳統的受眾興趣設定,即可針對「目標受眾在觀看的影像內容」、「品牌自身競爭對手或相關指定系列產品出現的影片」來投遞 YouTube 上的影音廣告。

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AI 人工智慧影像技術突破,推動新一代內容辨識功能

傳統的內容比對廣告皆為自然語言處理 NLP 中心,基於「純文字」的比對來顯示相關廣告,如大家很熟悉的 Google AdSense 。但是,結合新興的 AI 演算和複雜的圖像辨識,已然能夠達到「影片」的內容偵測,透過增加多個比對層和基於自然語言處理 NLP 的基準定位,可深度學習並提供更精細的辨識洞察力。

舉例來說,若想要將汽車廣告投放給對汽車有興趣的人,我們要先從可能對汽車感興趣的受眾中開始推估,並且根據過去的經驗加入不同的興趣條件,最後針對素材更進一步地測試。透過 Mirrors ,我們可以讓廣告出現在有滿足特定條件的影片內,例如:在消費者觀看的影片中,出現汽車評測報告、自家品牌或競爭對手的 LOGO 、代言人等指定條件,再依照不同廣告主設定的預算判斷是否露出廣告。

藉由這樣的影像比對方式,可以更有效地根據消費者行為觸發廣告投遞條件,而不再是現行的用戶受眾數據。人的興趣是多樣且多變的,當對汽車有興趣的用戶在完成汽車的選購後,短期內將不會再瀏覽相關資訊,轉而瀏覽其他更具時效性的內容。透過消費者當下正在觀看的影片內容,取代消費者身上被貼上的數位標籤,將更貼近消費者本身的使用行為。

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Mirrors AI 影像辨識:用消費者看的內容決定廣告

2021 年台灣數位報告指出,台灣人在各網路內容服務中,最愛「網路影片」的比例高達 97.9%,遠超過 Vlog、串流音樂、網路廣播、Podcast 。

影音廣告早已是品牌經營的趨勢:根據 DMA 2019 年台灣數位廣告量統計報告指出,台灣各類型廣告中,影音廣告以 37.2% 的成長比例大幅領先奪冠。其中 YouTube 持續蟬聯台灣最常被造訪網站第 2 名(僅次於 Google ) ,在台灣各大影音平台中的觸及率及影響力不容小覷。

2021 年 FreakOut Taiwan 已與客戶合作,進行搭載新系統的 YouTube 串流內廣告投遞,在針對品牌及產品客製化的多層鎖定策略建議下,房地產廣告的 CTR 表現高於平均,並發現「人臉」群組辨識表現為佳,其中多為財經、名嘴等名人。而美妝品牌廣告 VTR 表現優異,則以品牌「 Logo 」、「人臉」群組有最出色的表現。

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