社群9大違規地雷別踩,Facebook發動「萬人大軍」打擊惡意內容
社群9大違規地雷別踩,Facebook發動「萬人大軍」打擊惡意內容
2019.06.11 | Facebook

自由言論是公民應有的權利,但有些話在Facebook(臉書)上還是不能說。對Facebook來說,如何判斷內容是否被允許發布,是非常具有挑戰性的議題。

在今年五月,Facebook公布最新版本的社群守則執行報告。其中除了先前已發布過違規的8個面向(成人裸露畫面與性行為、霸凌與騷擾、兒童裸露畫面與兒童性剝削、假帳號、仇恨言論、垃圾訊息、全球恐怖主義宣傳、暴力和相關圖像內容)之外,又再增加受管制商品(如毒品、槍械等等)的相關資訊。

為嚴格把關以上9種違規內容,Facebook內容政策團隊成員已提升至1萬5千人,其中包含曾經擔任檢察官、人權律師、安全專家的成員;並駐紮在全球各地,希望所有違規貼文都能在24小時內接受審查。另一方面,除了人力審查檢舉貼文內容之外,Facebook也運用人工智慧以及各類演算技術,透過科技的力量,主動發現更多違規的內容發布。

Facebook的9種違規內容
Facebook社群守則執行報告中,指出惡意內容的9種形式。
圖/ 程倚華/攝影

假帳號攻擊暴增,Facebook用AI主動偵測惡意內容

「在2019年第一季(由於判定為假帳號)被停權的帳號共22億個,但在2018年12月的報告中,會發現那時候的數字只有7億540萬個;我們發現近期透過自動化、事先有腳本的假帳號攻擊越來越嚴重。」Facebook內容政策經理Sheen Handoo這樣說。

正因如此,Facebook不可能單靠人力審查撤下惡意內容,而是得善用科技力量。Handoo也提到,目前針對假帳號貼文檢舉,有9成以上是利用科技偵測;另外,在針對恐怖主義宣傳內容所撤下的640萬筆貼文之中,也有9成以上是透過科技偵測所發現的。

相對而言,由於仇恨語言、霸凌與騷擾這兩種惡意內容,使用的詞彙通常與在地語言情境相關,因此科技偵測的表現相對較差。像是在霸凌與騷擾相關惡意內容中,由科技主動偵測的比例只有14.1%。也就是說,大多數的內容必須仰賴使用者主動通報、檢舉,Facebook才能移除相關內容。

儘管如此,Facebook也持續強化科技主動偵測的能力,根據Facebook提供的數據,在2018年第一季,科技偵測仇恨言論的比例只有38%,但2019年第一季,在全球Facebook移除的400萬篇仇恨言論貼文中,透過科技偵測的比例已提升至65.4%。

Facebook內容政策經理Sheen Handoo
Facebook內容政策經理Sheen Handoo認為,近年來自動化的假帳號攻擊越來越嚴重。
圖/ 程倚華/攝影

語言霸凌內容需真人內容審查員把關

Handoo說,「我們也認知到科技與人還是不一樣,雖然像是血腥影片、成人裸體圖片等等違規內容的判定是科技的強項, 但仍有些領域(像文字為主的內容)對機器來說較困難 。」

由於仇恨語言、霸凌與騷擾這兩種形式的惡意內容上,單純透過人工智慧把關仍有困難,因此,Facebook全球的真人內容審查員扮演相當重要的角色。在使用者檢舉可能的惡意內容之後,審查員必須即時判定內容是否違背社群守則,並即時將惡意內容撤下。

問到目前Facebook如何為台灣使用者把關惡意資訊,Handoo說,儘管現階段台灣本地沒有審查員配駐,但和語言相關的內容審查依然必須透過「以台灣在地中文為母語」的審查員來評估。此外,Facebook內容政策團隊也會定期蒐集台灣專家的意見,例如網路內容防護機構iWin (現為 Facebook 全球安全諮詢委員會成員) 以及台灣展翅協會 (ECPAT)。

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

勤英科技_內文1.JPG
圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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