臉書最近真可謂麻煩纏身，假新聞、恐怖主義、泄露用戶數據等等一系列丑聞全都主動找上門來，讓這個即使有著最龐大用戶基礎的社交軟件也有點吃不消。面對公眾的諸多質疑，臉書給出的答案似乎也很簡單，那就是利用人工智能（AI）來解決眼前的這些煩惱。

　　觀看上個月的兩場聽證會時你會發現，公司CEO扎格伯格在向記者和議員們解釋未來將如何管制平臺內容時，“AI”這個詞在他的談話中居然出現了30多次。臉書CTO邁克·斯科洛普夫，這個負責將扎克伯克對公眾的允諾變為現實的男人，在一場記者發布會上又再次接過這個話題，進一步向人們展示公司有能力利用AI技術幫助自己走出眼下的困境。“AI是保護社區安全的最好辦法”。不過，有些人顯然并不買賬，一些批評人士就指出，臉書此舉是在混淆視聽，讓人們誤以為這家公司面臨的挑戰僅僅是技術方面的。斯科洛普夫對此表示，即使公司有能力雇傭人力來挨個檢查每一條消息，我們也不會這么做?！叭绻腋嬖V你你要發送的每條消息在發布之前都會有一個人對它們進行檢查，你可能就會考慮一下是不是要修改一下原文內容，這正是我們不愿看到的”。

　　臉書對AI技術的早期布局：“照片DNA”

　　事實上，臉書早在2011年的時候就已經開始使用AI技術管理平臺了。當時的臉書使用了一種被稱為“照片DNA”的軟件技術，用來檢測平臺上出現的諸如兒童色情圖片等不良內容。根據斯科洛普夫的表述，這款軟件的算法已經有了穩步的提升，能夠對那些平臺想驅逐的內容進行標記。裸露和色情圖像比較容易識別，充滿血腥和暴力的圖像，比如IS斬首俘虜的畫面，由于是逐像素的級別，所以一開始比較難識別，但現在這個問題已經被我們解決了。

　　“照片DNA”最初是由微軟公司開發的一款信息篩選軟件，后來達特茅斯學院一個名為Hany Farid的教授對其做了進一步改進，才逐漸被投入使用。該技術會對圖片、視頻和音頻文件的哈希值進行計算，最終會得出一個數字簽名。類似人手的指紋，每個簽名都是獨一無二的。這樣只需要將違規圖片的哈希值和平臺上傳的圖片的哈希值進行比對，一旦結果匹配基本就能斷定平臺圖片是違規圖片的復制品了，這樣就能有效的防止色情圖片的多次傳播。很多科技巨頭都已經采用了這一技術，包括谷歌、推特、Adobe等。當然，技術都有兩面性，這項功能強大的技術收獲一番好評的同時也為自身惹來了非議。

　　2014年，谷歌曾利用“照片DNA”技術檢測出某個用戶的郵箱含有兒童色請圖片，該名用戶也為此進了監獄。就在周圍人群一片掌聲，紛紛慶祝正義得到維護的時候，也有人表達了對谷歌利用這一技術侵犯用戶隱私的擔憂。谷歌對此回應稱，未來只會用該技術打擊兒童性虐待事件，至于谷歌是否會信守承諾我們也不得而知了。

　　臉書的困境之一：如何正確識別語言

　　利用AI定位色情圖片對臉書來講可能已經是小菜一碟，然而打擊假新聞、網絡騷擾和各種虛假宣傳活動要面臨的困難要大得多。畢竟前者是用看的，而后者是需要讀的，機器識別語言的能力是否能夠滿足需求還是一個很大的未知數。斯科洛普夫對此表示，臉書在最近的幾個月中已經投入了大量的人力物力來解決假廣告和假新聞問題。扎克伯格也曾告訴記者，他計劃花三年的時間來打造更好的系統，以期肅清那些人們不想看到的內容。

　　盡管網絡搜索和自動翻譯技術已經取得重大突破，但在識別語言情景和細小差別上，各種軟件的短板依然十分突出，很難投入使用。畢竟，AI本質上只是一種技術，再怎么進化似乎也很難和人腦比肩。在周三舉行的一次主旨演講中，負責臉書AI業務的部門主管Srinivas Narayanan，在向人們解釋AI和機器學習遭遇的困難時就曾用到“看看那只豬！”這樣的表述。

　　不過，臉書的算法在閱讀方面也確實取得一些進步。前不久，公司發言人曾對外透露，臉書去年部署的一項搜尋自殘行為的軟件已經取得顯著成效，第一目擊者總共收到1000多個電話。僅今年第一季度，語言算法就為臉書發現并刪除200萬份與***有關的內容。

　　Schroepfer稱臉書已經對欺凌檢測軟件做了改進，未來它們的功能會更加強大。據悉，一些專門軟件會自動生成辱罵性的語言，工作人員會使用這些虛假的語言數據訓練欺凌檢測軟件。兩者之間的對抗性訓練使彼此的功能愈發完善，最終真正收到一加一大于二的效果。

　　臉書的困境之二：如何克服多語言的工作環境

　　臉書的語言技術在英語的環境下效果最佳，這并不僅僅是因為這家公司的總部位于美國，更大一部分原因在于臉書訓練技術軟件的文本基本上都是從網上直接抓取的，而互聯網的參與者絕大多數都是說英語的。統計數據顯示，超過一半的臉書用戶來自非英語國家，這樣形勢就顯得很嚴峻了。對于一些高度依賴臉書作為社交工具的國家來講，其代價有可能是致命的。

　　2017年，緬甸發生羅興亞穆斯林種族清洗事件，聯合國官員經調查后，認為臉書在散播仇恨羅興亞人言論的活動中起到了推波助瀾的作用。臉書方面對此回應稱，承認擅長緬甸語的內容審查者數量不多并對此表示深深的歉意。據悉，臉書目前正在開展一項代號為“繆斯”的計劃，未來將有可能使該公司的語言技術在不增加訓練數據的基礎上實現多語言服務。但在這項計劃尚未具備實用價值之前，臉書只能不斷收集新數據來改善它在其他語言環境下的工作能力。

　　目前來看，臉書的進度似乎仍然停留在十分緩慢的狀態，僅從緬甸這件事上就能看出，這家科技巨頭并未在世界各國分配自己的語言資源。在周二舉行的會議上，臉書的產品經理Tessa Lyons-Laing發言稱，臉書的機器學習軟件正在向事實檢查人員學習標記錯誤信息，不過這要建立在臉書已經與當地的事實檢查組織建立合作關系而且他們收集了豐富的數據的基礎之上。除此之外的地區，臉書還沒有辦法部署語言技術軟件。

　　寫在最后

　　Schroepfer曾向人們坦言，在不增加人力的基礎上推動AI的發展一直都是臉書的主要策略。就在周三的時候，臉書的研究人員向人們展示，數十億個“電報”標簽是如何為其提供免費的數據源的，這在圖像識別領域還創下了新的記錄。

　　不過要想解決臉書面臨的諸多難題，沒有人為判斷是萬萬不可的。當人們想預先判斷什么可為什么不可為的時候，AI是絕對不可以替代人類的位置的。它只是個工具而已，決定權依然要歸它的主人——也就是人類。