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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把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?
把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?

曾是台灣製造業重要根基的塑膠射出產業,如今正面臨人才斷層危機。尤其桃園聚集大量工業區與製造業者,老師傅退休、新人才接不上的現況,更是許多工廠正在面對的現實難題。

從汽車零組件、網通設備、醫療器材到半導體載具,許多產品都離不開射出成型。智穎智能創辦人暨執行長張詠翔指出,全球塑膠射出市場規模超過 3000 億美元,每年仍以約 3% 至 4% 的幅度成長。需求並未消失,只是製造基地從台灣、中國逐步往東南亞等地移動。但機器可以搬、訂單可以轉,老師傅數十年累積的經驗卻很難複製。

這道人才缺口,正是 2020 年成立的智穎智能切入市場的機會。團隊從桃園中原大學的研究能量出發,歷經近十年研究與工廠驗證,嘗試把老師傅腦中的射出經驗,轉化成可以計算、保存與持續學習的 AI 模型,解決產業第一線面對到的挑戰。

把老師傅經驗交給 AI,射出成型從「導航」走向「自駕」

「餐廳沒有廚師是不行的。有再好的設備,不會做的人還是會把它做失敗。」張詠翔如此比喻射出成型的技術門檻。當模具完成後,生產現場仍得依產品、材料與機台特性,調整溫度、速度、壓力、位置等條件;即使使用同一種塑料,不同產品的調整方式也可能完全不同。

而老師傅的珍貴之處,不只是記住參數,而是知道面對材料、機台與環境變化時如何修正。智穎智能要做的,就是把這些難以傳承的「火候」拆解成可以運算的製程邏輯。目前其 AI 解決方案已應用於超過 200 種材料、50 多種產品類型。

把老師傅的經驗轉化為製程邏輯後,第一步就是讓 AI 協助操作人員找到合適的成型條件。智穎智能為此開發智能成型導引系統,工廠只要輸入材料、機台規格、產品尺寸等資訊,sMolding 便能計算第一組成型參數;若試模後出現產品缺陷,再由 sTroubleshooting 提供修正建議。

用手機即可查看系統狀況
圖/ 智穎智能提供

「它就像導航。我今天告訴你要從 A 點到 B 點,但不知道路怎麼走,導航會把路徑算給你。」張詠翔說。對射出成型而言,這條「路徑」就是溫度、速度、壓力與位置等參數如何組合。以半導體載具試模為例,傳統方式需 7.5 小時,導入系統後縮短至 2 小時,材料使用量從 23 公斤降至 8.7 公斤,整體試模成本降低 64%。

但找到正確參數只是第一步,真正進入量產後,工廠面對的「路況」還會持續改變。溫溼度、材料批次與機台耗損,都可能讓原本設定好的製程條件產生偏移。智穎智能因此進一步開發 StabMolding 成型穩定模組,透過射出壓力數據持續監控品質,並依生產狀態自動補償關鍵參數。換言之,AI 不只在試模階段提供一條正確的「導航路徑」,進入量產後還能因應製程變化持續修正,進一步朝「自駕」邁進。

從產線驗證到海外布局,桃園如何助攻智穎智能跨過0到1?

但要讓 AI 真正走進工廠,智穎智能採取 SaaS 訂閱模式,將核心運算留在雲端持續學習與更新,降低中小型製造商一次投入大量資金的門檻。另一項差異則是「跨廠牌」。現實中的射出工廠往往同時擁有台灣、日本、歐洲不同品牌與年份的設備,因此智穎智能的方案既能導入既有設備,也能與射出機、控制器業者合作,在新機出廠時直接整合。「一個工廠不會只有一個廠牌,就像你家的車庫不會永遠只放同一品牌的車。」張詠翔說。

對智穎智能而言,AI 真正走進製造現場的關鍵,在於不同世代、不同品牌的設備都能導入。只是對工業 AI 而言,降低導入門檻還不夠,更關鍵的是能否取得真實產線反覆驗證。對從中原大學研究成果衍生創立的智穎智能而言,桃園不只是公司所在地,也提供了技術走向市場的第一塊試驗場。「對新創來說,第一個就是要經費、要人才、要場域,再來就是客戶與合作夥伴資源。」張詠翔說。

成立初期,團隊透過桃園市政府研發補助、新創競賽與基地進駐等資源,降低早期研發與營運負擔。更重要的是,桃園密集的製造業聚落,本身就是智穎智能最直接的潛在市場。透過市府串聯工業區與在地企業,智穎智能在創業初期接觸到位於桃園的「良器」,成為公司第一個客戶。從概念驗證、產品調整到實際導入,合作一路延續至今。對必須進入產線反覆驗證才能成熟的工業 AI 而言,第一個願意開放場域的客戶,意義遠超過第一筆營收。

如今,從桃園製造現場磨出的解決方案也開始往海外走。「日本這一次,完完全全都是桃園市政府帶著我們去做這件事情。」張詠翔表示,透過市府帶領團隊前往日本神戶,智穎智能接觸當地官方與企業資源。在市府引薦下,團隊成功對接了神戶知名加速器,更取得日方針對外資新創設立公司與拓展市場的兩階段實質補助資訊。目前團隊正籌備日本布局,為下一階段海外市場拓展做準備。

智穎智能在 TaipeiPLAS 2026 台北國際塑橡膠工業展,展示 AI 智慧製造成果,現場商洽氣氛熱烈,成功吸引產業關注。
圖/ 智穎智能提供

AI 解決「怎麼生產」後,下一步是「替誰生產」

當 AI 開始解決「怎麼生產」,張詠翔看到的下一個問題,是「替誰生產」。部分製造商提高生產效率後反過來問他,如果我的產能多了 20%,但沒有多 20% 的訂單,我何必要做那麼快?

這個問題催生了智穎智能下一階段的製造媒合平台構想。隨著供應鏈分散至不同國家,品牌要在海外重新尋找符合特定規範與製程能力的供應商,也愈來愈困難。團隊因此希望串聯既有使用 AI 方案的製造商,讓品牌端能依條件尋找供應商,也讓製造端的閒置產能有機會被看見。團隊預計 2027 年上半年推進平台服務,初期規劃串聯超過 200 家製造商與破千台機器。

從中原大學的研究,到桃園工廠提供第一個實際驗證場域;從把老師傅經驗變成 AI「導航」,再走向能自行修正製程的「自駕」,智穎智能試圖數位化的,是製造業最難被保存的資產:人的經驗。而當全球供應鏈持續移動、製造基地愈來愈分散,這套從桃園工廠磨出的 AI,下一步不只要替老師傅找到數位接班人,也要重新連結散落全球的製造能力。
而「Meet 桃園+」也期盼持續透過計畫的媒體報導與宣傳資源,將更多像智穎智能這樣扎根在地、走出海外的創業故事傳遞出去,讓外界看見桃園豐沛且具實戰力的創新動能。

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