Meta 如何訓練技術
上次更新日期 2022年1月19日
有時候，對用戶來說可以立即瞭解意思的內容，對技術來說卻難以正確判斷。因此，為了維護用戶安全，Meta 必須訓練人工智慧瞭解如何偵測違規的貼文。
例如，以下的內容皆包含文字和圖像，其中兩張給人和善的感覺，另外兩張則帶有惡意。
若未經適當訓練，多數的人工智慧難以分辨其中的差別。人工智慧要不就僅能閱讀文字以判斷字面的意思，要不就僅憑圖像來判斷相片主題大致的含意，但人力卻可不假思索地搭配圖文來瞭解內容。
為了解決這類問題，我們其中一項作法是訓練技術先查看貼文的所有元素，再判斷真正的意思。這麼做對人工智慧準確偵測用戶瀏覽同一則貼文時所理解的意思大有幫助。
我們也使用系統來指導人工智慧直接透過當下數百萬則的內容學習，以及協助挑選可反映我們目標的訓練資料。這與仰賴固定資料進行訓練的典型人工智慧系統不同。透過此方式，我們可更完善保護用戶免於仇恨言論和煽動暴力的內容。我們仍須不斷努力，但這項訓練將可協助我們的技術持續精進，更加瞭解包含多種素材之內容的真正涵義。