人工智慧的極限：那些刪不完的網路仇恨言論|數位時代 BusinessNext

人工智慧的極限：那些刪不完的網路仇恨言論

根據Facebook《年度透明度報告》，仇恨言論被移除的比例相當低，為什麼人工智慧（AI）仍趕不上仇恨言論增生的速度呢？原來跟人工智慧系統的能力極限有關。

Facebook公布年度透明度報告，仇恨言論移除比例最低

在外界紛紛期待Facebook拿出魄力整頓平台上仇恨內容的態勢下，Facebook大幅提高了今年（2018）內容審查團隊的預算，預計在今年底前聘用一萬名審查人員。

在今天公布《年度透明度報告》（Facebook Transparency Report）多達86頁的報告中，Facebook今年第一季共刪除了5.83億個假帳號、8 億 6,580 萬則貼文，報告中Facebook將這些內容分為六大類，從數字上來看，系統主動清除暴力內容比例是86%、色情內容96%、垃圾內容比例更是高達100%，令人意外的是，仇恨言論比例只有38%，是所有類別中最低的。

歧視用語使用情境不同，仇恨言論難判斷

但這其實不能完全責怪Facebook，原因是目前人工智慧（AI）對於仇恨言論定義的理解仍不夠深刻。

舉例來說，歧視性用語在某些情況下也會用於戲謔、自我解嘲等目的，而這些用語大多只在特定的語境中（包括個人主觀因素、地域差異、時代差異影響）才會產生歧視性的意義，所以並沒有明確的標準可以判定某一種用語是否為歧視語，人類對於「貶義、侵略性的內容」判定是很主觀的，甚至因人而異，不要說機器，甚至連人類自己來判斷可能都沒一個準確的標準。

Facebook 產品管理副總裁羅森（Guy Rosen）就點出其中的困難處：

像是AI這類的科技，要準確地判斷所有有害內容還有一段路要走，舉例來說，AI 還沒有足夠的能力，去辨識一個人是在散布仇恨，或是只是單純描述自身被傷害的經驗，這可能會衍伸出一些問題。

除了用詞本身，使用的情境也是一大關鍵，假設有一個用戶，只是單純發文講述他被當眾羞辱的經驗，在描述的文字中，引用包含仇恨內容的原句，那麼這樣的貼文算不算仇恨言論內容？應不應該被強制移除？身為人類的我們都能同意這樣的內容不算數，但AI又該如何去理解這兩者之間的細微差別呢？

另外，從文化面來說，有些字眼也許在某些文化中是貶抑，但在另一種文化中卻沒有這個意思，又或者是同形異義，這些又該如何讓AI理解呢？

佐克伯樂觀看待，5到10年內開發新AI工具

如同佐克伯今天自己在貼文中所說的：「我今年的首要任務是要讓人們感到安全。」為了將傷害降到最低，即使在擁有大量科技資源的Facebook，仍傾向使用人工審查來把關內容。

在今年剛剛落幕的開發者大會F8上Facebook也談到，「要完全理解人類的語境，還是需要透過人類的雙眼，我們的團隊會親自審查，確定它是沒問題的。」

佐克伯自己也在聽證會上表示，他相信在未來5到10年內，Facebook可以開發出能夠精準理解語意上細微差異的人工智慧工具，將能更準確標記出仇恨言論，對這樣的未來相當樂觀。

當海外投資、跨境消費與留學成為日常，跨國匯款流程卻不夠便捷。國泰世華銀行以 CUBE App 小額跨境匯款服務，讓海外投資、跨境消費與留學匯款像日常轉帳一樣簡單。

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看見上述市場缺口後，國泰世華銀行深入研究不同族群的跨境匯款情境，重新規劃服務流程、產品功能與系統架構，並透過內部年度創新提案大賽驗證產品概念，獲得高階主管支持，加速產品研發，成功於 2026 年在 CUBE App 推出小額跨境匯款服務。

如何讓跨國匯款像轉帳一樣簡便且安全？從用戶需求出發的改變

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跨境金流創新不僅滿足便利性，24 小時全天候服務仍兼顧安全性，把關風險

要將複雜的跨境金流流程轉化成 App 上的幾次點擊，背後是一場龐大的金融工程。

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