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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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
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從生成式AI訓練、推論,到代理式工作流程(Agentic Workflow)與未來的實體AI,資料流量正以指數級成長,讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出,AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力,加速「Computational Memory」等新架構興起;在這波浪潮中,深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技,正與關鍵夥伴展開深度協同設計,包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術,在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角,記憶體為何躍上AI舞台中央?

過去,半導體的焦點多圍繞在晶片,例如CPU、GPU跟AI加速器等,市場普遍認為,晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵,但在進入生成式AI世代後,產業逐漸發現另一個事實:真正限制AI效能的瓶頸不是運算,而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練,到AI推論、代理式工作流程(Agentic Workflow),甚至未來的機器人與自駕車,龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求,讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場,逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現,大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為,記憶體是突破(頻寬)瓶頸的關鍵,也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察,也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷,加上四年半的創投生涯後,選擇加入美光的核心原因之一:在AI重塑產業結構的浪潮下,記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

從零組件供應商到策略夥伴,記憶體共創時代來臨

AI的崛起,正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去,記憶體產品多是標準化元件,客戶關注的是價格、供貨與規格;合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大,從資料中心、雲端平台到終端裝置,記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵,也因如此,越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」,而非單純零組件。

Mike表示:「現在,我們跟客戶合作的時間跨度改變了,在產品正式上市前三到四年便開始合作,從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如,美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體,便是雙方提前多年展開深度合作(co-design)的成果。

值得特別注意的是,美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品,也在需求層面與客戶進行密切合作,例如,將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議(LTA)轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議(SCA),藉此掌握客戶的未來需求,進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言,深度協同設計是高成本的投入,美光的做法是先廣泛進行市場感知,理解不同場域的需求方向,再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向,AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變,更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋,過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關,但在AI新世代,推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量,而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式,每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源,這意味著,即使設備銷量成長趨緩,記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是,AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域,儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同,但是,Mike認為:所有AI裝置都存在三項共同需求:更快的速度、更大的容量,以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的:「我們最大的挑戰,是如何與客戶和整個生態系保持高度一致,一方面創造供給與產能,另一方面持續推動技術創新。」可以預期,在接下來的五年,記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能,而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新,而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說,AI帶來的改變,不只是算力提升,而是重新定義整個運算架構:過去,記憶體被視為支援運算的基礎元件;現在,則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源;當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率,從裝置數量轉向Token消耗量,記憶體的重要性也將隨之水漲船高,對美光科技來說,這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。

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