Netflix 紀錄片《智能社會：進退兩難》講的都是真的？真實測試 ...

有研究指出，全世界的YouTube 用戶一天在YouTube 上觀看由「演算法」所推薦的影片時數高達7 億小時，身為網路重度使用者的你知道「演算法Algorithm」 ... Skiptomaincontent有研究指出，全世界的YouTube用戶一天在YouTube上觀看由「演算法」所推薦的影片時數高達7億小時，身為網路重度使用者的你知道「演算法Algorithm」是怎麼運作的嗎？演算法會放大人類最糟的行為嗎？演算法會如何影響我們世界觀？社群媒體的演算法是否讓世界更糟糕？今天GQ科普長知識單元就要跟著科技雜誌《Wired》的主持人SineadBovell來探討演算法運作的模式以及它對我們的影響，她將與對演算法有深入研究的專家學者對談，包括一位曾經參與打造YouTube演算法程式的工程師、一位前Google設計倫理學家、以及一位牛津大學的教授。

但在與他們對談之前，我們先發揮實驗精神，看看我們提供給演算法的資訊，將推薦什麼東西給我們。

SineadBovell將模擬從三個不同的政治看法搜尋影片，來觀察一次簡單的YouTube搜尋，將如何影響其演算法。

我們會檢查一個中立角度的頁面，成立三個不同的帳戶，觀看出現的第一支影片，再觀察搜尋過後，又會如何影響首頁，以及推薦影片。

為了控制條件，SineadBovell準備了三台筆電，並已經清除電腦上所有的歷史資訊與快取，以確保我們是從中立的基礎開始。

首先，在還沒建立帳戶之前，我們先看看平常的YouTube首頁。

出現的影片有：幾個不同的新聞影片、一些搞笑影片、紅髮艾德、LanaDelRey、一些阿拉巴馬州足球賽、「我的狗回答粉絲問題」、當然還有爆紅的FleetwoodMac抖音影片，看來影片類型算是十分多元。

實驗內容接著重頭戲登場，Sinead用她分別創建的三個帳戶，在三台不同的筆電上，在YouTube搜尋欄搜尋三家政治立場不同的新聞台，點擊第一個跳出的影片，看完後按讚，再來觀察YouTube分別透過演算法推薦我們什麼影片。

1.Fox新聞台(偏右派）依據媒體偏好表分析，Fox新聞台偏右派。

在搜尋欄輸入Fox新聞台後，第一個跳出的影片是「C-SPAN電視網暫停史蒂夫·斯卡利職務」，因為他承認謊稱推特帳戶被黑。

將此影片看完後按讚，我們可以看到推薦欄裡出現了三個同樣來自FoxNews頻道的影片，外加一個PBS的影片。

跳回首頁後，我們已經可以看到很大的洗牌。

出現的影片大多來自Fox新聞台和Fox商業頻道，包括一些偏袒總統川普的影片、一些討厭南希·佩洛的影片、關於艾米·康尼·巴雷特確定成為美國最高法院大法官的正面影片、一些關於希拉蕊·柯林頓的負面影片、TED演講「窺探拖延症大師的大腦」，還有一個關於總統川普跳舞的有趣影片。

這些全是因為FoxNews這個關鍵字被搜尋了一遍。

2.MSNBC頻道(偏左派）我們同樣將第一個影片看完後按讚，發現第二個帳戶推薦三個MSNBC頻道的影片，以及一個PBS頻道的影片。

這和我們用第一台筆電看完Fox頻道的第一個影片時一樣，看來PBS頻道被認為是蠻中立的頻道，畢竟它較有教育與學術性質。

回到首頁後，一樣發現出現的影片大部分來自MSNBC或是其他跟它政治立場相近的頻道。

 3.ABC新聞台（中立）重複一樣的步驟後再回到首頁，這次很有趣的是，除了看到許多ABC新聞台的影片，我們還看到一個Fox新聞台和MSNBC頻道的影片、一些CNBC頻道的、一個GQ影片、「川普和柯林頓被要求說一句讚美對方的話」、「100歲退伍老兵與他的人生秘密」。

值得注意的是，單單只是一次搜尋不同，這次我們在首頁看到的影片呈現了更多元的狀態，不只類型更多、也有許多不同的新聞頻道，甚至出現「川普和柯林頓被要求說一句讚美對方的話」這種正向的影片，不鼓勵分化人民。

然而，搜尋這三個頻道後，演算法推薦給我們的影片中，卻都再次強調同一個觀念，沒有出現挑戰觀念或是立場完全相反的推薦影片，因此讓我們更有機會停留更久，並繼續觀看更多影片。

這對廣告商與創作者本身都是有利的，但對於培養個人思辨能力來說，可能是一大隱憂。

專家怎麼說？我們首先打電話給前YouTube工程師紀堯姆·查斯洛，他打造了這項A.I.人工智慧，驅使演算法運作。

「你為Wired雜誌所撰寫關於YouTube回饋循環的文章當中，你說自己能夠預測到A.I.會刻意宣傳有害的影片，像是我們近期看到的陰謀論。

你又如何能預期到這件事，並且有出現任何警告嗎？」Sinead問道。

紀堯姆·查斯洛説：「你無法搶先知道每一件事，重點是要盡可能越早預期越好，讓你能預測到即將出現一個有害的回饋循環。

要如何看到回饋循環在哪裡發生？要達到目的，你需要一定數量的推薦去宣傳這支影片，因此你若看到一支影片特別被YouTube宣傳，並且是有害的，你就知道它會創造出回饋循環。

你認為公司高層起初是善意的嗎？那些宣傳假新聞與陰謀論的人專注在提升市場占有率，讓它每一年都提升20至30%的效率。

這幾百萬個因為YouTube推薦而去觀看陰謀論的人，對他們而言並不重要。

」研究科技對人類心理的影響的崔斯坦·哈里斯則提到：「YouTube一邊預測要推薦哪些影片給你看的時候，它不只在試圖最大化你的個人觀看時間，它也想要推薦你一些，會讓你長期持續回來的影片，所以它在找出這些『高黏著度的物件模式』」。

「假設其中一個影片叫做『媒體在說謊』，這個標題與長達一年的YouTube使用時間相連結，因為顯然如果我不那麼相信媒體，我就會更相信YouTube一點。

當沒有人挑選『媒體在說謊』這個句子，但電腦在預測並找出這個模式，發現它在這個超大規模中是有效的，對30億人口來說，這個模式可以促使更多人長期使用YouTube。

像這樣的模式可能會非常危險，因為它會侵蝕社會與媒體中的信任，這正是一般的陰謀論的用意。

」「有一個關於意義建構理論的研究顯示，好像在接觸陰謀論過後的兩分鐘，大家會出現較少「利社會行為」，並且會更加懷疑，他們被告知的一些資訊。

」Sinead接著發問：「你相信YouTube和大多數的社群媒體，會讓我們產生同溫層效應嗎？」「肯定有的，我認為這是社群媒體的模式。

問題是它們都是害群之馬，它們打造的平台其實是獎那些最極端、最提倡陰謀論的觀念，因為它們通常會得到最多點擊數。

」「研究陰謀論的同事芮妮·迪雷斯塔會說：『如果你打造出陰謀論的潮流，就能讓它成為事實。

』因為它一旦開始變成熱搜，像是拜登戴耳機之類的事，如果媒體開始報導，他們就是贊同這個陰謀論並提高它的反應。

如果他們不報導，不提起拜登戴耳機，就變成媒體不報導實情的一則陰謀論。

」不過，也有學者對於演算法對人們的影響抱持不那麼負面的看法，牛津大學格蘭特·布蘭克博士的研究指出，如果某人使用社群媒體後，改變了他的想法，他就不會處在同溫層當中，因為他們改變了主意。

他認為人們會從廣泛的環境與方法中得到資訊，也經常改變許多議題的想法，不是每一個議題但是有許多個議題。

我們比想像的還要有可塑性，不過前提是你有自己的想法和思辨的能力。

「不過大多時候，人們在事前並沒有既定想法，他們只有一個模糊的概念，然後他們會在某種狀況下發生更詳細的解說。

這種情況便會說服他們，其實真實狀況比他們想像的更不一樣。

」「有些科技業高層會說，我們在社群媒體看到的事，僅是反映出正在發生的事，社群媒體只是一面鏡子罷了。

我認為這個情況下是真的，以前你若去酒吧跟朋友抱怨，讀到或在電視上看到的東西，都是合情合理的，而這段對話便會就此打住，因為你沒有其他方法去聯繫更多的觀眾。

因為網路的出現，以及社群媒體的科技，突然間，你可以跟每個人抱怨，因此那些曾經只存在小圈圈的事，如今都能被全世界看到。

」「因此這些陰謀論，以及不同族群的憎恨等等的事，通常不會在公共場合中表現出來，現在卻能大聲地宣佈在，推特、臉書等場所。

因此科技如今放大了這些聲音，讓他們不再存在於私人對話中，而是在公共場合中。

」結論看來身為網路使用者的我們注定不能不接觸演算法，雖然演算法看似在強化我們的喜好與興趣，只要確保自己獲取資訊的方式來自四面八方、立場多元的管道，並不要喪失思辨的能力，就能降低接收到假訊息與被演算法「洗腦」的機率。

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