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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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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