1個怒=5個讚!Facebook演算法意圖激怒用戶,吹哨者揭開背後陷阱
1個怒=5個讚!Facebook演算法意圖激怒用戶,吹哨者揭開背後陷阱

你曾在臉書(Facebook)上用過「讚(like)」以外的表情符號嗎?日前,《華盛頓郵報》刊出報導《Five points for anger, one for a ‘like’: How Facebook’s formula fostered rage and misinformation》,說明臉書自2017年起,除了讓用戶能使用更多新的表情符號外,還更新演算法讓在他們使用「怒(angry)」來回覆貼文時,推送更多與此貼文同類型的內容。

當時,臉書除了標誌性豎起大拇指的「讚」之外,還新增了其他五種新的表情符號,讓使用者表達他們對文章的反應,分別是:「大心」、「哈哈」、「哇」、「哭泣」和「怒」。然而,據該篇報導指出,當用戶按一個「怒」的影響力,等同於一個「讃」的五倍。而這項爭議措施在臉書實行多年,直到2020年才得到較大幅度修正。

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在《華盛頓郵報》一則關於臉書(Facebook)的報導中指出,過去的演算機制中,用戶按一個「怒」,等於按五個「讚」。
圖/ shutterstock

1個怒的表情符號=5個讚

被稱作吹哨者的臉書前員工弗朗西斯·豪根(Frances Haugen)將各項臉書內部資料交給《華爾街日報》,意圖指控臉書為活躍用戶使用度,在高層主管都知情的情況下放寬各項資訊的事實查核機制,改變演算法讓用戶更容易接收到含有煽動性及惡意的內容。

該演算法會以用戶使用的表情符號為依據,來決定未來要推播的內容,其中也包括了更多的情緒化及挑釁性的內容。內部文件顯示,從2017年開始,臉書為改善互動數下降的問題,將按表情符號在貼文排序的權重視為單純按讚的五倍,其原因在於這類激出更多情緒反應的貼文,讓使用者的參與度更高。

連臉書執行長馬克.佐克柏(Mark Zuckerberg)都曾公開鼓勵使用者對貼文「怒」以表達他們不滿,但若依照當時的演算法,若使用者越對某類型的文章按「怒」,臉書反而更常出現這些內容。

換句話說,使用者每次在臉書上點讚、點愛心或者點怒,都會影響下一次刷新臉書動態消息時所出現的內容。即使含有情緒化及挑釁性的有害內容,通常會被減少曝光度,但若擁有一定數量的表情符號,就有可能讓這種貼文被推到用戶動態消息的首位。

臉書正在「放大惡意」?

面對這樣的問題,臉書決定在2018年將「怒」的權重從5個讚調降至4個讚,其餘表情符號的權重則保持不變。但據2019年的內部數據表明,因每個表情符號的使用頻率都差不多,所以這樣的調整並沒有帶來太大的改變。

因此在2019年四月,便有臉書員工提議,將常在負面內容貼文出現的「憤怒」、「哇」及「哈哈」的權重降為1個讚,或不列入計算;而「大心」和「哭泣」的表情符號則常出現於感性方面的文章,內容較為安全,權重則定為4個讚。

同年九月,臉書終於決定將「怒」的權重降於零,並將「大心」和「哭泣」的權重降於2個讚。然而,即便臉書不斷地將各項表情符號權重降低,過去充滿煽動性、強化對立的演算法機制,或許已經造成使用者某部分的傷害。

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儘管臉書(Facebook)最後將「怒」的表情符號權重降為零,但過去因演算法造成煽動性貼文大量傳播的情況,或許已造成某些用戶的傷害。
圖/ Shutterstock

臉書吹哨者公開的敏感文件

臉書除了因表情符號權重的問題惹議外,豪根更在10月5日時在華府向參議院聽證會作證,以公開大量的「臉書檔案」(Facebook Files)指控有關臉書的各項內部敏感文件,並同時將資料提供給《華盛頓郵報》做報導。

據報導中指出,豪根透露的內容包括臉書及Instagram對高知名度用戶的差別待遇、對青少年的負面影響、系統安全上的漏洞與販毒及人口販賣公開利用Facebook做販售平台等醜聞,讓不少美國媒體皆引用此資料做了相關調查報導。

對此,祖克柏也在自身臉書逐一反駁豪根在聽證會的指控——包括分化社會、不顧網路安全、利益至上、容許仇恨言論與使青少年成癮等問題等,表示那些都不是事實,並駁斥「臉書優先考慮公司利益而非民眾的健康與安全」的論點,更表示相信臉書內部的員工們對這些指控一定匪夷所思。

他也針對臉書及Instagram對於兒童、少年及青少年的影響補充道,會暫停Instagram兒童版本是為了做更多研究,讓所有年齡層的用戶都有相對應的使用者體驗,並且能確保公司所建立的一切都對孩童來說都是安全和有益的。

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馬克.祖克伯一一反駁外界對臉書(Facebook)的指控,但用戶們似乎並不買單。
圖/ shutterstock

祖克柏的這篇貼文受到廣大迴響,但卻招來正反兩極的評論,更有用戶直接在貼文底下留言反駁「臉書可以幫我檢查一下這篇貼文的內容是否為假訊息嗎?」並且獲得了近3.8萬個表情符號。但對於此次的風波,臉書透過一名發言人緩頰,「我們是一間企業,的確是需要營利,但我們是不會願意去犧牲民眾的安全或福祉來作為代價。」

資料來源/WashingtonpostBBCThe Wall Street Journal60 minutes overtimeWashingtonpostMark Zuckerberg

本文經授權轉載自:經理人月刊

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責任編輯:吳佩臻、錢玉紘

關鍵字: #Facebook #演算法
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數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後,揭示金融業上雲時代來臨,國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部,負責擬定集團上雲策略,並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫;在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下,國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲,更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First,成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

國泰金控資訊長|吳建興 James Wu
圖/ 數位時代

「百套系統上雲不僅僅是數字,更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示,上雲帶來的效益十分顯著,包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔;同時,雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制,亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術,而是為了換取速度與可靠度,讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源,以及培育所需人才與技能,為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能,國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會,會中除有集團子公司分享最新成果,三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段,國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

國泰金控科技長|姚旭杰 Marcus Ya
圖/ 數位時代

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務?

顏勝豪認為,雲端轉型的起點不是直接遷移系統,而是從四個面向打底:應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃,以及組織治理框架建立,而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏,若沒有共同語言與平台底座,上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示,為讓所有員工可以齊步前行,國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R(註1)作為共同語言、用平台作為共同底座,讓轉型不只是技術選擇,而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後,便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中,要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程(SOP),透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本,以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性,目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分,進而邁向 Cloud First 階段:在合規前提下,新專案與系統升級預設在雲端環境開發,並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則:讓雲成為 AI 時代的成長引擎,而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局,顏勝豪如是總結。

國泰金控 雲端策略發展部 協理|顏勝豪 Otto Yen
圖/ 數位時代

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值,實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲,也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲,打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備:成立國泰風險聯防中心(CRC)攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力;釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版,提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務;此外,亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務,更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出,發展AI需要龐大的 GPU 算力,若自建 GPU 機房,不僅硬體設備昂貴、折舊速度快,光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本,若採取雲端資源,可以隨啟隨用,同時,大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組,銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破,而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本,資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋,在 AI 新世代,AI 模型定調能力「下限」,集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」,考量雲端有許多好用 AI 服務,唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略,打造雲端智慧生態圈,並以現代化雲原生技術拓展應用場景;同時,運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗,並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式,以充分發揮上雲效益。至於國泰產險,不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程,如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等,讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求,如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果,讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務,以客戶持股為核心,應用 AI 技術打造個人化推播服務,協助投資人更有效率地掌握庫存狀況,提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說,國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級,更是思維革新,從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段,可以預期在雲地基礎下,國泰將進一步引領 AI 時代變革,持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1:Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論,將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構,並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。

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