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代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放
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AI正以驚人速度重塑世界樣貌,金融產業也不例外。國泰金控作為台灣最大的金融控股公司之一,不僅積極擁抱創新變革,更透過開放分享促進產業共好:在「2025國泰金控技術年會」中分享「GAIA 2.0技術框架」,揭示多代理(Multi-Agent)雲端協作架構,讓AI從知識問答助理進化成可以自主推論、規劃與協作的夥伴,拉開以人為中心的金融科技新世代序幕。

以GAIA 2.0技術框架為基礎,加速集團應用百花齊放

GAIA是國泰金控為實現AI即服務(AI as a Service)提出的關鍵技術框架,歷經一年的發展,不僅成功建立超過200種資料類別的知識庫、彙整50多種生成式AI模型的Model Hub、設有70道安全防護檢查點的AI護欄。

國泰金控
國泰金控副總暨國泰世華銀行數據長梁明喬分享GAIA 2.0技術框架與集團GenAI應用案例
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數據長梁明喬指出:「隨著代理式AI技術崛起,我們在今年提出GAIA 2.0技術框架,目標是讓AI助理(Assistant)進化成AI Agent,可以跨單位整合工具、數據與分工,實現真正的智慧協作。」

舉例來說,為深化集團員工運用AI提升工作效率,我們打造員工AI助手—Agia,協助同仁進行知識查詢、資料摘要等任務,提升效率與生產力;另外,透過AI自助開發平台—GAIA Studio,讓員工以No Code工具,連結內部知識庫,並以視覺化介面或Prompt快速自主開發,打造業務場景所需的生成式AI服務與工具。GAIA Studio 上線三個月已有28個部門自助開發超過40支內部應用AI服務(包含行銷文案、各類產品知識、趨勢摘要等)。

在技術面,具體作法是透過GAIA 2.0框架下的四個模組,包含負責統籌AI Agent任務分配與協作流程的「Agent Core核心框架」、提供安全自主運作環境的「Agent Workspace可控環境」、連結Agent間共通語言的「Agent Protocol串接協定」,以及集中管理AI工具與元件的「Agent Marketplace整合市集」,以加速AI Agent應用研發與部署。

梁明喬表示:「接下來,我們將以GAIA為引擎,打造通用型、業務型、IT型與服務型AI應用,如Vibe Coding、CUBE Intelligence等服務,一步一腳印擴展集團的AI Agent生態圈,型塑智慧金融新格局。」

舉例來說,隨著生成式AI普及,客戶對於數位(助理)服務的期待更高,國泰世華銀行數位品牌CUBE推出「CUBE Intelligence」兩項新服務,包含「升級版」智能助理–阿發,滿足客戶詢問複雜問題的需求,無論客戶提出什麼問題,都可以完整步驟與適當的情緒價值強化與客戶的連結,讓服務更智慧、貼心且符合期待。

國泰金控
國泰金控副總暨國泰世華銀行數位長陳冠學展示「CUBE Intelligence」兩項新服務
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數位長陳冠學表示:「除了升級版阿發,另一新服務是我們也在CUBE App新增『對話式功能搜尋(CUBE Search)』,就像把行員放到CUBE App一樣,讓客戶可以用自然語言輕鬆找到想要的服務,讓服務體驗變得更聰明、更人性也更懂你。」兩項CUBE Intelligence新服務即將在年底正式上線。

跨界合作推動台灣大型語言模型落地,加速生成式AI發展

大型語言模型具備強大的語意理解與內容生成能力,是生成式AI快速發展的關鍵推力。國立政治大學金融科技研究中心主任王儷玲指出:「金融產業因為有獨特的金融語境、法規語意以及在地化的繁體中文知識,國際通用模型並不適用,必須建構本土知識庫、標準化模型機制、AI 法規沙盒及在地算力平台,發展台灣企業共同主導與管理的大型語言模型,方能讓更多金融業者透過微調打造適用模型、加速可信賴的AI Agent服務落地。」

國泰金控數數發中心數據暨人工智慧發展部副總經理劉浩翔進一步補充:「本地大型語言模型的成功關鍵,不僅是掌握充足且高品質的數據,還要透過後訓練微調與人類回饋強化學習的訓練方式去微調出適用的AI模型,藉此提升答案的精準度,尤其是需要跨法規、多層邏輯的嚴謹金融專業知識。」

AI要成功,除了應用場景、模型,算力也扮演至關緊要角色,對此,鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗表示:「本土算力是支持本土大型語言模型落地的關鍵。」不過,他也強調,AI算力快速迭代且進入門檻高,不是每一間企業都可以自建算力,因此,亞灣超算與NVIDIA合作啟用超算中心,讓金融等台灣企業可以按需租賃所需算力,解決資料共享等敏感問題,加速金融AI應用的多元發展。

國泰金控
產業與學界專家於國泰金控技術年會交流生成式AI如何在台落地應用,左起為:國泰金控副總經理施君蘭、政治大學金融科技研究中心主任王儷玲、國泰金控數數發中心副總經理劉浩翔、鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗
圖/ 數位時代

總的來說,從GAIA 2.0技術框架的推出、生成式AI的落地應用、到積極參與本土大型語言模型建置等行動,可以清楚看到,國泰金控正由內而外推動全面AI創新:強化內部流程效率與治理能力、以智慧化服務提升客戶體驗,並透過技術開放與跨域合作,為金融產業的數位與AI智慧轉型注入新動能。

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