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/Washingtonpost、BBC、The Wall Street Journal、60 minutes overtime、Washingtonpost、Mark Zuckerberg、

本文經授權轉載自:經理人月刊

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2.被年輕人拋棄,臉書危機重重!拓展元宇宙前,恐得先解決「用戶老化」問題

責任編輯:吳佩臻、錢玉紘

關鍵字: #Facebook #演算法
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從切菜到乾燥加工!宜展如何結合桃園市政府創業資源,以AI開拓農產加工第二成長曲線?
從切菜到乾燥加工!宜展如何結合桃園市政府創業資源,以AI開拓農產加工第二成長曲線?

走進蔬果加工廠,同樣是100公斤高麗菜,最後能做出多少成品?答案不見得相同。氣候、產地與品質影響原料條件,客戶要求的切法、重量與交期也各不相同。對曾任科技業研發主管十多年的宜展科技農業執行長林佑澤而言,這是與科技製造截然不同的世界。

「農業部分全部都不一致。」林佑澤以青江菜為例,即使機械手臂已經訓練好辨識特徵,面對形狀各異的蔬菜,仍難以判斷該從哪裡抓取。農產品的天然變數,卻得面對學校團膳、連鎖餐飲、航空空廚等企業客戶對品質與交期的要求。如何讓加工流程穩定運作,成為宜展投入數位轉型的起點。

從紙本、LINE到數據,先把現場經驗留下來

目前宜展一年處理數千噸蔬果、服務超過120家企業客戶,業務涵蓋採購、截切、清洗、包裝與配送。林佑澤觀察,農產加工的關鍵經驗往往掌握在資深員工手中:該買多少菜、原料損耗多少、訂單增加又該安排多少人力,都仰賴現場判斷。

「主要就是把人的經驗變成數據。」林佑澤說。過去客戶透過LINE或紙本下單,現場靠人工整理訂單、對照不同客戶的加工規格;如今宜展利用AI辨識訂單內容並匯入ERP,再依客戶、品項與規格進行標籤化派工。製程則透過QR Code記錄原料投入量與成品產出量,逐步掌握各環節的加工損耗。

接下來是整理現場的判斷依據。林佑澤透過與資深員工對談,了解採購、派工與品管的作業方式,再利用AI協助找出規則、建立SOP。AI整理出的流程仍須由現場人員逐項確認、修正,才能實際執行。

品質管理也在持續改善。傳統金屬檢測器難以辨識菜蟲、橡皮筋等非金屬異物,宜展正與技術夥伴規劃導入AI影像辨識,輔助產線末端檢查。林佑澤表示,每批農產品品質不同,比起單看良率,他更重視客訴是否減少。隨著訂單與製程資訊逐步累積,宜展也希望進一步建立需求預測、採購建議與生產排程模型,減少營運對資深員工個人經驗的依賴。

不只把菜切好,乾燥加工尋找第二成長曲線

除了改善截切本業,宜展也開始發展乾燥加工。學校團膳在寒暑假面臨需求波動,生鮮蔬果則有保存期限短、價格易受產季影響等限制。林佑澤希望藉由乾燥技術延長農產品保存期限,開拓附加價值更高的加工業務。

不過,乾燥同樣有依賴經驗的問題。傳統做法是太乾就降低溫度、縮短時間,不夠乾就反向調整。每批原料的水分與成熟度不同,反覆試做不僅增加成本,也難以維持品質一致。「品質目標沒有設定的話,前面的製程參數就不知道怎麼調整。」林佑澤將過去研發車用面板的思維帶進農產加工:先決定產品希望達到的口感、含水率與水活性,再回頭檢視原料成熟度、截切厚度及乾燥參數等條件。

團隊進一步結合不同乾燥技術、自行改造設備,並接洽桃園的設備業者合作。林佑澤曾比較其他地區的設備,最後選擇設備構造、乾燥均勻度與可靠度較符合需求的桃園業者。宜展也持續累積製程參數,希望未來透過AI找出適合不同原料的乾燥曲線,減少反覆試做。

「我們主要還是要做代工,想要做一個功能性的原料平台。」林佑澤說,果乾目前更像是展示技術能力的產品,未來希望將服務延伸至辛香料、中藥材、太空食品、超級蔬菜及寵物食品等領域。現階段宜展主要營收仍來自蔬果截切本業,乾燥事業尚未形成主要收入。未來若能建立穩定的乾燥製程與代工能力,宜展便有機會從既有蔬果供應鏈,切入附加價值更高的食品原料市場。

從彰化走向桃園,驗證營運方法能否跨區複製

隨著加工流程逐步數位化,宜展也開始思考,這套管理方法能否帶到彰化以外的場域。

參與桃園市政府青年事務局天際線加速器及Meet桃園+後,宜展擴大與桃園產業生態系的連結。林佑澤提到,天際線協助邀集不同局處了解團隊需求,並提供資源媒合機會。宜展也開始與桃園市農會及在地農民合作,增加北部原料來源。這項合作不只拓展了供應來源,更成為宜展因應極端天候、穩定供貨的重要助力。林佑澤回憶,先前中南部連日降雨,蔬菜供應受到影響,宜展便從北部調度蔬菜,以不同產區互相支援,降低天候對供貨的衝擊。此外,團隊也透過天際線資源,獲得參與日本國際伴手禮設計競賽的輔導,並成功榮獲金賞獎肯定,除了展現產品的創新與設計實力,也為宜展拓展海外市場、提升國際能見度創造更多機會。

下一步,宜展規劃以桃園大溪作為第二個驗證場域,將彰化累積的資料、SOP與加工管理經驗,轉化為可複製、可優化的營運管理模式,帶到不同產地、供應鏈及人員條件下驗證。林佑澤指出,未來若要跨區域擴張,不可能每到一個新地方,就把原有團隊整批搬過去。因此,宜展希望將資深員工的實務經驗,轉化為標準化流程與數據模型,結合AI進行生產排程、資源配置及營運決策,讓新場域能依據當地條件快速調整,降低對特定人員經驗的依賴。

從彰化到桃園,宜展接下來要驗證的,是這套從傳統農產加工現場整理出來的管理方法,是能夠跨區域複製、快速部署並持續優化的農產加工營運系統。 長期目標是降低新場域的建置成本與管理複雜度,提升擴張效率,讓傳統農產加工業具備規模化發展的能力。

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