AI與Facebook：演算法如何塑造你的動態牆

是否曾好奇為什麼你的 Facebook 和 Instagram 臉書消息似乎能讀懂你的心思，顯示你想看的內容，甚至在你自己意識到你想要之前？這並不是魔法，而是建構於幕後的最先進人工智慧系統之一默默地運作，塑造你的數位世界。

看不見的設計師：AI 如何個性化你的社交提要

單純的時間順序社交媒體提要的日子早已一去不復返。今天，你在像 Facebook 和 Instagram 這樣的平台上看到的內容是由強大的 AI 精心策劃的。這個系統就像一個數字建築師，為其數十億用戶設計出獨特的體驗。目標很簡單：透過顯示它相信你會覺得最相關和有趣的內容來讓你保持活躍。

為了達到這個目標，AI 即時分析數千個數據點或“信號”。你所採取的每個行動——或沒有行動——都是這個拼圖的一部分。這些信號包括：

• 你的互動：你與誰互動最多（朋友、家人、創作者）。

• 內容類型：你是否更傾向於參與照片、影片、鏈接或文本更新。

• 貼文互動：某特定貼文從廣泛社群中獲得的讚、評論、分享和保存。

• 你的歷史記錄：你之前顯示過感興趣的主題和頁面。

• 停留時間：即便是你未進行互動而在貼文上停留的秒數也是有價值的信號。

這個過程不僅僅是顯示更多你已經喜歡的內容。它在於預測。系統不斷建立和完善你的偏好模型，以預測你可能接下來會互動的內容。這就是為什麼你可能會看到你未曾關注的頁面的貼文或你從未聽過創作者的精簡影片——AI 預測它會引起你的興趣。

預測的力量

這種個性化的核心是一套旨在預測用戶行為的機器學習模型。想像它像個私人的購物助手，不僅知道你的過去購買，也能根據新興趨勢和你悄悄透露的線索來預測你的未來風格。Meta 的 AI 使用類似的原則，但是在龐大的規模上。

它採用的兩個主要方法是：

1. 協作過濾：這項技術能識別具有相似品味的用戶。如果你和另一個用戶喜歡了許多相同的頁面和貼文，系統可能會顯示你還未看到的他們互動過的內容。

2. 基於內容的過濾：這種方法關注於內容本身的屬性。如果你經常與有關電動車的貼文互動，AI 將識別其他文章、影片和圖像中相似的關鍵字、主題和視覺元素來顯示給你。

這些預測模型共同創造了動態而深切個人的內容流。該提要不再是一個被動的更新列表；它是一場你和平台的 AI 之間的智能對話。

超越提要：AI 在增強用戶參與中的角色

雖然個性化新聞提要是其最顯而易見的工作，Facebook 和 Instagram上的 AI 在整個平台上工作以改進用戶體驗及維持社群標準。其應用既多樣又強大。

AI 是內容審核的第一道防線。它每日自動掃描數十億篇貼文、圖片和影片以檢測並移除違反社群標準的內容，如仇恨言論、垃圾訊息和暴力內容。這使得人類審核者可以專注於更微妙和複雜的案件。AI 的子領域——電腦視覺使平台能夠“看到”並理解視覺內容。此技術用於：

• 可及性：自動生成圖片的替代文字（alt text），讓視障用戶了解圖片中的內容。

• 內容識別：識別照片和視頻中的物品、人和地方，有助於內容分類和改善搜索功能。

• 政策執行：識別市集商品列表中的禁售物品或圖片中的問題符號。

此外，AI打破語言障礙。自動翻譯功能使來自世界各地的用戶得以無縫溝通，促進更全球化的社群。每次看到“查看翻譯”連結時，你便見證了複雜神經網絡的運作。

雙刃劍的參與

由AI驅動的最大化參與既有顯著的好處也有不少缺點。一方面，它幫助用戶發現新愛好、與小眾社群聯繫，以及保持知情於自己真正關心的話題。它可以過濾掉噪音並提供更有價值的精簡體驗。

另一方面，這種不斷的優化可能創造“濾泡”或“迴聲室”。不斷顯示與現有信念一致的內容可能不經意地屏蔽了多樣化觀點，增強你的偏見。旨在讓你留在平台上的機制也可能促使一種無法登出的感受，模糊了吸引力與強迫性的界線。

“任何大規模AI的挑戰不僅僅是聰明，而是智慧。它必須學會平衡個性化與偶然性、參與感與幸福感以及效率與思維的多樣性。”

商業引擎：社交媒體廣告中的AI應用

人工智慧是Meta廣告業務的基石，占其大部分收入。這是使得廣告商能夠精確瞄準特定受眾的原因，使平台成為不可或缺的行銷工具。

AI驅動廣告流程的每個階段。首先，它使受眾定位變得如此精密。廣告商可以根據人口統計、興趣和行為界定理想目標客戶。然後，AI識別符合這個概況的用戶。更有力地，它可以創建“類似受眾”，找到與廣告商現有客戶共享關鍵特徵的新人士，從而擴展他們的範圍至更高素質的潛在客戶。

接下來，AI優化廣告投放。在幕後，每個提要中的廣告空間進行著大規模實時拍賣。AI不僅把位置授予出價最高者；它預測顯示特定廣告給特定用戶的價值。它計算你可能點擊、購買或採取其他所需行動的可能性，確保廣告商獲得最佳投資回報，而你看到更相關的廣告。

動態個性化廣告

AI在廣告中最先進的應用之一是動態創意優化（DCO）。廣告商不再創建一個靜態廣告，而是提供多個組件——不同的圖片、標題、描述和行動呼籲。然後，AI即時混合搭配這些元素，創建數千種可能的廣告變體，並顯示給每位用戶它預測他們最可能回應的組合。

AI測試這些組合並迅速學習哪個版本對不同受眾群體表現最佳，並自動最佳化宣傳活動以達到最大影響。

各個角落的優化

AI 驅動廣告的核心原則是優化：使用數據來最有效地利用資源以達到特定目標。這樣的原理如今應用遠超數字屏幕。

從數字提要到智能家庭：AI在現實世界中的應用

當Meta的演算法完善我們的數字生活時，類似的智能系統正在開始優化我們的物理世界。若同樣的智慧能不僅僅用來影響看見的內容，而是在實際改善你的日常生活和減少花費呢？

這正是智能家居技術轉型背後的原則。在Les Nouveaux Installateurs，我們將智能優化的概念直接應用於你家的能源消耗。這種方法建立在像社交媒體AI一樣學習、預測和自動化的智能系統上。

而不是預測你會看哪個視頻，我們的系統預測最好的儲存或使用你的光伏太陽能板產生的能源的時間。這種智能引導確保你最大化自我消耗，使用自己的免費、綠色能源先於從電網取用。系統分析你的消費模式和太陽能產量預測來自動做出智能決策。例如：

• 它能在太陽能產量達到最大時用智能熱泵預熱你的房屋。

• 它安排你的電動車充電，與太陽能過剩的時期相符。

• 它管理能源儲存：決定是否為將來使用充電物理或虛擬電池。

這是AI的實際應用：從策劃內容到優化消耗。它關於在家創建有智能的生態系統，讓你的主要設備和諧運行來減少能源費用和碳足跡，而你不必動一根手指。

隱私困境：數據、安全和倫理問題

Facebook AI的驚人能量由一物驅動：數據。龐大數量的數據。你分享的每個互動、連接和偏好都成為用來訓練和提升這些複雜模型的數據點。這已導致一場持續且重要的關於用戶隱私和數據安全的辯論。

許多免費在線平台的根本交易是一種交換：你免費獲得個性化服務，代價是平台使用你的數據來驅動其服務和廣告引擎。然而，這種模式具有固有風險。像劍橋分析事件這樣的高知名度事件已顯示這些數據，如果被擅用，可能遭到利用，遠超越目標廣告的目的。

倫理問題甚深。多少數據收集算太多？個性化與操控之間的界線在哪裡？而當這些強大的AI系統產生了意外的負面結果，例如演算法偏見不成比例地影響特定社群，誰應最終負責呢？

導航權衡

為應對這些疑慮，公司如Meta正在投資隱私增強技術。技術如差分隱私為數據集添加統計“噪聲”以保護個人身份，而聯邦學習允許AI模型在用戶設備上進行訓練而原始數據永遠不離開手機。

然而，用戶也有責任來管理他們的數字足跡。積極主動地調整你的隱私設置是關鍵。

控制您的數據

你不是無能為力的。定期查看Facebook和Instagram上的“設置與隱私”部分。使用“隱私檢查”工具來查看誰可以看到你的貼文、如何找到你、哪些廣告設置應用於您的帳號。你還可以管理“Facebook外活動”以查看和控制第三方應用和網站與平台共享的數據。

未來就現在：社交媒體 AI 的新興趨勢

人工智慧在社交媒體上的演變遠未停止。我們正處於幾個顛覆性趨勢的邊緣，它們將進一步重定義我們的在線互動。

最顯著的變化是生成 AI的崛起。迄今，AI主要用於分析、排名和管理人類創造的內容。不久，AI將成為共同創作者。我們已經看到第一代工具能生成驚人的圖像、寫出完整的文本並從簡單的提示創建影片。對於社交媒體，這可能意味著 AI 輔助的貼文創建、個性化的 AI 生成回應以及廣告商的超現實化虛擬形象。

這直接牽涉到元宇宙的概念。建造持續的、沉浸式虛擬世界需要大量AI。它將用於創造逼真環境、推動非玩家角色（NPC）的虛擬形象，並實現全球用戶之間無縫、即時的翻譯和互動。

最後，我們可以期待

少超個性化的趨勢，AI不再像內容策劃者，而像平台中整合的私人助手，幫助你管理社交生活、發現事件，甚至促進購買。

在AI驅動的世界中保持知情

AI的發展速度驚人。保持知情，值得跟隨值得信賴的技術新聞來源，對你使用的平台如何發展保持好奇心，並參與對這些新技術倫理意義的探討。理解AI如何運作的基本方法正在成為現代數字文化的重要部分。

驅動你的Facebook提要的AI不僅僅是一段巧妙的代碼；它反映了一個更廣泛的技術轉型。它代表著一個世界，智能系統越來越整合到我們生活的各個層面，從我們的社交連接到我們的日常常規。這項技術提供了不可思議的便利和新可能性，但它也要求我們的注意和批判性參與以確保它被負責任地開發和部署。塑造我們目前網絡的智能是塑造我們未來的世界的預覽。

Facebook 的信息流 AI 如何決定我最先看到哪些內容？

AI 使用一種稱為“排名”的過程來組織你可能看到的數千則貼文。它根據成千上萬的信號預測你是否會與每個貼文產生有意義的交互，信號如你的過往行為，你與貼文創建者的關系連，以及貼文的總體交互情況。排名得分最高的貼文將出現在你的信息流頂端。

Facebook上的AI有偏見嗎？

有，像任何在用戶生成數據上訓練的AI一樣，演算法可能會反映並甚或放大現有的人類偏見。如果用來訓練模型的數據包含與種族、性別或政治傾向的偏見，AI的決定可能也會受到偏見影響。科技公司積極致力於公平性和去偏見技術，但這仍是一個重大且持續的挑戰。

AI 與算法的區別是什麼？

算法是一套給予電腦用以解決問題的規則或指令。人工智慧是一個更廣泛的概念，系統能夠從數據中學習以完成任務而不需要為每個步驟明確編程。Facebook的信息流使用機器學習，一種AI類型，演算法不是靜態的；它們能自行根據新數據進行學習和適應。

我能控制AI向我展示的內容嗎？

你有一些控制權。你可以主動“暫停”某些人或頁面30天，“取消關注”他們以停止看到他們的貼文卻不解除好友關係，或者將特定朋友和頁面標記為“收藏夾”以確保首先看到他們的內容。此外，多與你想看的內容互動，少與你不想看的內容互動，會逐漸教導AI你的偏好。