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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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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