Facebook遭前員工指控使用「趨勢話題」功能帶風向,負責主管:毫無證據
Facebook遭前員工指控使用「趨勢話題」功能帶風向,負責主管:毫無證據
2016.05.11 | Facebook

Facebook在2014年推出的「趨勢話題」(Trending)功能,號稱可讓用戶接觸到最熱門的新聞,也被視為觀察網路議題風向的指標之一。不過前員工爆料指出,趨勢話題中的新聞,除了用演算法算出熱門文章,還會根據編輯的政治傾向以及對重要新聞的認知,手動調整在趨勢話題露出的文章,讓特定議題獲得更多關注。Facebook於10日鄭重否認這些指控。

圖說明
(圖說:趨勢話題功能顯示於頁面右上方。圖片來源:Facebook Newsroom。)

前員工爆料:趨勢話題充滿偏見和主觀

趨勢話題目前僅在特定英語系國家推出,透過演算法推薦所在區域熱門新聞,被視為無預設立場的熱門新聞集散地。不過,Facebook前員工在上週爆料,趨勢話題的篩選其實是由約聘編輯從演算法產生的熱門新聞列表中,人工篩選出哪些新聞可在趨勢話題露出,並為新聞加上標題、摘要,以及附上相關新聞頁面連結。

延伸閱讀:不人道對待? Facebook 把新聞工作者當機器演算法的「訓練工具人」?

而在本週,這項功能更被指控是Facebook操控輿論的工具。根據《Gizmodo》報導,負責Facebook趨勢話題的不具名前員工指出,其中的新聞不僅非完全來自演算法排序,篩選標準會根據值班編輯的不同而改變,甚至會手動刪除或加入特定議題,「充滿偏見和主觀」。

圖說明

演算法不科學?遭爆人工篩選和安插特定文章

該名員工舉例,編輯團隊會刻意減少露出美國右翼組織與保守派的文章,如保守派政治行動委員會(CPAC,Conservative Political Action Conference)、共和黨員羅姆尼(Mitt Romney)等,即便這些文章在社群媒體上備受歡迎。其他前職員也爆料曾被指示不要將Facebook相關新聞放入趨勢話題。此外,就算特定議題未被演算法列入熱門列表,編輯團隊也會將那些他們視為重要的文章安插進去,許多文章也因此成為最熱門話題,顯示此工具可用以操控輿論。

換句話說,Facebook的趨勢話題並非完全依靠科學的演算法,而是如傳統新聞室般運作,反映出工作者的偏見和公司的組織規則。雖然在演算法中輔以人工編輯的價值判斷並不是件壞事,但與Facebook指稱的「趨勢話題顯示近期Facebook的熱門主題」顯然有所出入。一名不具名員工形容:「這完全不是新聞趨勢,而是意見。」

不過,《Gizmodo》也指出部分受訪前員工否認內部有刻意打壓保守派新聞的情形,此外,尚無證據顯示Facebook管理階層授權或甚至察覺工作中的政治偏見。

Facebook回應:這些匿名指控並非真實

對此,Facebook搜尋事業主管Tom Stocky回應,「我們非常認真看待這些報導,並發現毫無證據顯示這些匿名指控是真的。」

圖說明
(圖說:Tom Stocky於Facebook回應前員工對趨勢話題的指控。圖片來源:Tom Stock Facebook。)

他指出,Facebook作為人們和不同政治光譜意見的交流平台,編輯團隊有嚴格的編輯原則以確保一致性和中立性,並沒有獨厚特定觀點或媒體,也沒有禁止任何媒體在趨勢話題露出。對於外界好奇的篩選標準,他解釋,編輯會在演算法排序的熱門新聞清單中,挑選出符合真實世界的熱門話題,並移除不實或重複性文章、惡作劇和其他消息來源不足的文章。他也否認該報導指控Facebook安插特定新聞,不過根據他們的操作原則,編輯可整合類似主題的文章,讓新聞閱讀更連貫。

資料來源:GizmodoTom Stock's Facebook

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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
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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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