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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從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式
從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式

在生成式 AI 驅動下,新聞產業正加速進入新一輪轉型。這股技術浪潮不僅改變了內容產製模式,也重塑了讀者獲取資訊的入口。面對這場產業變革,台灣科技媒體領導品牌TVBS 展現強勁的轉型動能,不僅積極布局 AI 應用,更憑藉創新專案獲得「nDX數位創新獎助計畫」肯定。

為加速經驗擴散並促進產業交流,日前,TVBS 攜手數位經濟暨產業發展協會(DTA)舉辦「AI in the Newsroom-TVBS轉型實戰分享」發表會,現場匯聚媒體與科技領域專業人士,從實務案例出發,深入剖析 AI 導入新聞現場的應用模式,共同見證 TVBS 如何以 AI 為核心引擎,重新定義數位時代的媒體影響力。

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圖/ 數位時代

從「人」出發:從超級個體到超級組織,啟動 AI 原生轉型

TVBS 集團成長長簡西村表示,早在生成式 AI 浪潮成形之初,TVBS 便已啟動轉型布局。不僅於 2023 年成立AI未來科技部,專責 AI 應用開發與轉型推進,更由董事長親自主持每週一次的 AI 策略會議,確保決策與執行節奏高度一致,並進一步盤點出「人、流程、科技(PPT)」三大轉型關鍵,逐步落實將 AI 導入各項營運環節。

從「人」的角度來看,TVBS 以 AI 提升效率與創造價值為目標,提出超級個體與超級組織的轉型藍圖。其中,超級個體指的是能善用 AI 工具的記者,例如:透過 AI 分析海量資料、自動生成初稿或經營個人品牌,透過與 AI 的分工協作,不僅提升產出效率,也讓記者得以回歸深度核實與現場採訪等核心職能。

當多個超級個體串聯,便進一步形塑出超級組織,透過 AI 全面提升團隊的數位戰力,成為 AI Native(AI原生)媒體組織。TVBS 的願景是,讓每一個議題皆能發展出專屬 AI Agent,負責資料處理與初稿生成,而人扮演總編輯角色,負責內容品質與倫理把關。如此一來,不僅能實現全天候、高頻率的內容更新,更可透過多 Agent 協作,同時產出文字、影音、Podcast 等不同形式的內容,實現一次生產、全平台分發的目標。

從「流程」出發:讓AI嵌入新聞產製,縮減 30% 作業時間

從「流程」的角度來看,AI 唯有真正嵌入新聞產製流程,才能發揮最大效益。然而,哪些環節最適合導入 AI、導入後流程該如何重塑,往往只有第一線新聞人最清楚。為此,TVBS 邀請新聞部同仁組成「文科種子」團隊,並由主管從日常工作情境出發,親自示範 AI 應用,讓記者實際感受到 AI 帶來的效率提升,進而翻轉「不好用」的既有印象,吸引更多資深同仁投入 AI 應用開發。

TVBS新聞部網路新聞中心總編輯楊致中強調,「AI不是要把新聞人變成工程師,而是要讓新聞人重新回到專業現場。」因此,這群橫跨編輯、記者、編譯等不同職能的種子成員,從使用者視角出發,與工程師並肩協作,以使用情境取代傳統規格書,讓技術團隊得以深入理解採訪流程中的真實痛點,進而開發出涵蓋多語翻譯、初稿生成、重點歸納、多稿比對、標題與內容優化等 AI 應用,整體作業時間平均縮短逾三成。同時,新聞部也與 AI 部門建立每週開會機制,持續提出痛點及回饋使用經驗,推動產品快速迭代。

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圖/ 數位時代

另一方面,TVBS 也連續三屆舉辦員工限定的「AI 黑客松」,各部門同仁由日常工作中的痛點出發,發想出更貼近第一線需求的 AI 解決方案,讓 AI 逐步成為組織共通的語言,不僅有效提升工作效率,也進一步形塑出 AI 驅動的創新文化。

從「科技」出發:打造混血系統 AI WIZE,讓AI真正貼近使用需求

從「工具」的角度來看,如何在滿足使用需求的同時兼顧技術快速迭代,成為關鍵課題。為此,TVBS 提出混血系統概念,由新聞人與 AI 部門協助,共同開發出專為媒體場景打造的 AI WIZE 平台。

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圖/ 數位時代

TVBS AI未來科技部副總監吳楨文說明,AI 技術迭代速度極快,若仍沿用傳統「使用者提需求、工程師寫程式」的開發模式,不僅溝通成本高、也難以快速及時優化,容易導致使用體驗不如預期。若是直接使用外部 AI 工具,在產出結果不穩定的情況下,使用者常常要反覆調整提示詞與修正細節,反而會增加時間成本,使 AI 應用淪為新的負擔。

為解決這樣的困境,TVBS 在開發 AI WIZE 時,結合系統化與人才混血兩大策略,由工程師在「深水區」把關系統架構、資訊安全與成本控管,而新聞人則在「淺水區」透過 AI Studio 等自然語言工具定義應用場景,並將新聞專業封裝成可重複使用的 AI Agent技能,同時透過持續回饋機制,讓 AI Agent 不斷學習與優化,使工具更貼近日常工作需求。

簡西村最後強調,人機協作不是選擇,而是必然路徑。TVBS 期望透過這場 AI 轉型,打造兼具速度、深度與可信度的新型媒體競爭力,並以自身實踐經驗為基礎,帶動台灣媒體在 AI 浪潮下強化整體產業競爭力,重新定義媒體的「真實」價值,開創新聞產業的 AI 新時代。

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