人工智慧的極限:那些刪不完的網路仇恨言論
人工智慧的極限:那些刪不完的網路仇恨言論

Facebook非常擅長移除平台上的色情、暴力、犯罪等內容,社群巨頭在今天公布了《年度透明度報告》(Facebook Transparency Report),詳細列出各種違反社群準則內容被移除的比例,但詳細觀察後會發現,「仇恨言論」被移除的比例相當低,難不成是世界和平,大家都口說好話不再攻擊彼此了嗎?不,這背後其實跟人工智慧(AI)系統的能力極限有關,究竟為什麼在AI下圍棋能夠贏人類、AI機器人都能獲得公民權的現在,仍趕不上仇恨言論增生的速度呢?

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。

Facebook
仇恨言論方面,科技技術上仍無法運作順暢,仍需透過人工審查團隊協助。第一季成功移除了250萬則仇恨言論貼文,其中38%仇恨言論是由我們的科技揪出。

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。

Facebook
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。
圖/ shutterstock

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。」

Mark Zuckerberg
佐克伯表示,未來5至10年內,Facebook可以開發出能夠精準理解語意上細微差異的AI工具。
圖/ 螢幕截圖

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。

關鍵字: #馬克·祖克柏
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不只投廣告!在 AI 時代,無限創意行銷如何從企業營運出發,放大行銷成效?
不只投廣告!在 AI 時代,無限創意行銷如何從企業營運出發,放大行銷成效?

一家連續十年營收 700 萬元的健身業者,如何在一年內將業績推升至 3,500 萬元,成長整整 5 倍?答案可能和多數人想的不一樣。

這家健身品牌不是一開始就加碼投放廣告,而是先從調整組織架構與薪酬制度著手,透過明確分工改善團隊運作,進而建立「全員銷售」文化,這並不是要求每位員工都成為業務員,而是讓團隊理解與認同品牌理念,確保從服務、回覆、教學到售後過程中的每一個顧客接觸點,都能傳遞一致的訊息與體驗,從而建立顧客對品牌的信任感,甚至願意主動購買與持續回購。而規劃這套成長策略的幕後推手,正是無限創意行銷。

AI 讓行銷變簡單,為何行銷公司反而更難做出成效?

雖然公司名稱裡有「行銷」兩個字,但無限創意行銷並非只從行銷工具出發,而是以顧問式行銷的角色,先理解企業經營問題,再決定應採取哪些行銷與營運解方。「我們不會一開始就告訴企業該採用哪些行銷策略,而是根據企業真的需求來提供適合解方」,無限創意行銷創辦人翁小五一語道出公司的獨特定位。

通常,企業在面對營收成長瓶頸時,第一個念頭就是做行銷,然而,翁小五從過往的工作與創業經驗中發現,限制企業營收成長的原因有很多,不一定與行銷有關,背後可能還有其他問題,若沒有釐清真正的問題所在,就急著投入廣告或其他行銷資源,很可能只是治標不治本。

基於這樣的觀察,無限創意行銷決定採取反向思考邏輯:先回到企業經營本身,找出造成「成長趨緩」的真正原因,再據此制定策略、優化營運流程,最後透過行銷放大企業優勢。當每一筆行銷投入都建立在更健康的企業體質與更精準的策略判斷之上,行銷才不只是「有做」,而是真正能為企業帶來成長。

這套「先找問題、再選工具」的服務模式,在生成式 AI 工具普及後,也成為拉開行銷成效差距的關鍵。

過去,行銷公司的價值建立在製作能力、投放技術與媒體資源;但當 AI 逐步降低文案、素材與分析的執行成本,單純提供「做內容、下廣告、做報表」的服務,差異化將快速縮小。此時真正考驗的,反而是行銷人的理解力和判斷力:能否看懂消費者真正需要什麼?能否找出限制企業營收成長的關鍵環節?而這正是無限創意行銷長期深耕企業經營現場、不斷透過數據與市場驗證所累積的核心能力。

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無限創意行銷創辦人 翁小五
圖/ 數位時代

AI 拆解營收黑洞,讓數據為企業成長導航

在無限創意行銷的顧問式服務流程中,數據是相當重要的依據。翁小五進一步說明,無限創意行銷的數據應用可以分為三個層次:從檢視行銷活動成效、拆解顧客旅程中的問題節點,再進一步延伸至年度營運規劃,讓企業不只知道「過去發生了什麼」,更能判斷「下一步該怎麼走」。

首先,是檢視行銷活動成效,其中最重要的原則在於,根據行銷目標去解讀數據。舉例來說,如果目標是增加首購顧客,除了檢視素材吸引力與點擊率,還要持續追蹤到站、詢問、成交、新客占比與首購成本;如果目標是擴大營收規模,則應進一步檢視回購率、客單價與顧客終身價值。

數據應用的第二層價值,是拆解從「廣告投入」到「營收產出」之間的過程,理解每一個節點的數據分別反映什麼問題,再針對問題逐一修正。

至於第三個層次,則是讓數據成為企業經營與資源配置的依據。無限創意行銷會從年度營收目標出發,結合產業特性、淡旺季變化與過往行銷成果,拆解每一季、每個月的業績任務,再將過去有效的策略放大、成效不佳的做法修正,據此安排下一年度的行銷資源與營運節奏。

不急著加碼廣告,從企業體質出發找出 5 倍成長解方

對無限創意行銷來說,數據是找出問題、配置資源與規劃成長路徑的關鍵,文章開頭提到的健身業者,正是此套方法論的最佳印證。當初,翁小五深入診斷後發現,這家企業真正的問題在於組織結構過度扁平,老闆長期忙於處理日常事務,難以專注在營運規劃;此外,組織缺乏真正負責營運管理的中階主管、教練流動過高導致學員缺乏安全感等,皆是影響回購率的因素。

因此,無限創意行銷先從組織架構著手,設立專責店長一職,並重新設計薪酬制度,藉此讓教練、店長與老闆皆可專注在自身工作上。之後,再透過前期廣告數據與顧客洞察,找出消費者選擇品牌的真正原因,並運用行銷活動與口碑經營持續放大。同時,翁小五也在過程中導入「全員銷售」概念,確保顧客在各個接觸點都享有一致的體驗,品牌才能逐步累積顧客信任。

最終,這家企業的營收一年就成長至 3,500 萬元,達到原先的 5 倍。這個案例也說明了無限創意行銷的方法論:行銷不是企業成長的起點,而是放大企業優勢的槓桿;企業體質愈健全,這支槓桿所能放大的成長效益也愈大。

從「會做」到「會判斷」,AI 時代,無限創意行銷正在重新定義行銷公司的價值

隨著 AI 能力越來越強大,下一代行銷公司的價值,不只是比誰更懂得運用 AI,而是行銷人的市場理解力與專業判斷力,知道 AI 產出的內容哪些值得留下、哪些應該捨棄,或是該如何持續修正,才能打造出能夠被消費者感受到的品牌體驗。

因此,無限創意行銷未來將積極建立團隊與 AI 協作的方法論,將過往的專案判斷、提問框架與數據檢核邏輯,轉化為 AI 協作流程。團隊在面對新專案時,不是直接要求 AI 給答案,而是先定義目標、限制條件與判斷標準,再去檢查 AI 產出是否符合商業情境。

對翁小五而言,AI 時代真正稀缺的,不是工具,而是定義問題、理解消費者與判斷品質的能力。未來無限創意行銷的競爭力,也不在於使用多少 AI,而是持續將人的品味、市場理解與產業 Know-how,透過 AI 放大,協助企業打造更精準的品牌體驗與更高品質的決策。

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