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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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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