Facebook演算法如何成洪水猛獸　影響心理健康造成社會分化

Facebook前顧員豪根（Frances Haugen）10月5日出席美國國會聽證會，她早前向媒體爆料Facebook漠視影響青少年心理健康及造成社會分化的問題，牽起風波。豪根把其中一部分的問題歸咎於Facebook的演算法，而這演算法某程度超出了很多人想像的範圍。

所謂演算法（Algorithm）是一種內建的公式，Facebook演算法最直接的作用，就是為每一名使用者投放合適的推送內容。不論是Facebook，Twitter還是其他的社交與網絡平台，因網站的內容極多，為選擇合適的內容顯示給用戶，必須有一套公式存在。

最簡單的例子，是Facebook會因應用戶使用中文和居住在香港，推薦和香港相關的中文內容，而不是其他地區毫無關係的東西。

不過今天的演算法並非軟件工程師直接「寫死」（Hard coding）在平台中，Facebook使用的是經AI學習的演算機械，更準確地說，是軟件工程師製作了一個AI，讓其自我學習，並寫出一套合式的演算法，負責推送文章。

這個AI會根據用戶觀看文章的傾向，從而學習出「甚麼人最喜歡看甚麼內容」，繼而找出相似內容的文章推送給用戶，吸引用戶繼續點擊觀看。演算法如此推送的目的，是讓用戶能長時間逗留在Facebook。

如此運用演算法的當然不僅Facebook，在其他社交及網絡平台都有類似使用。然而，Facebook用戶數目非常龐大，Facebook不僅得悉每一個用戶來自的地方，使用的語言，還有年齡、閱覽時間、瀏覽網絡的習慣、朋友圈、朋友圈的閱覽時間、朋友圈瀏覽網絡的習慣等等，AI可以根據無數的用戶使用習慣，得出更準確的答案。

演算法的推波助瀾

當得知甚麼樣的東西最容易吸引人注意的時候，便能理解為何如此的演算法，會造成今天的問題。人類對聳動的標題、怪奇的現象、駭人的訊息尤為喜歡。而假資訊及散布極端思想的內容，正好就是以這樣的方式包裝。

當用戶前往Facebook尋找新冠疫苗的副作用資訊的時候，Facebook便可能會為其推薦持疫苗懷疑論的相關文章，繼而因應用戶的點擊，Facebook會給予更多相關的內容、短片、網絡群組等等。這些內容部分可能有根據，但也有可能是假的，觀看的人若無法分辦真偽，便可能誤信，並因Facebook不停推薦類似的錯誤內容，而愈陷愈深。

這現象Facebook是知曉的，根據豪根爆料的內部文件和說法，Facebook最少在2016年內部便開始研究這個問題，當年Facebook不僅寄宿了大量極端主義團體，而且還把他們推廣給用戶。這些團體中的成員，有64%都是經Facebook的推薦而點擊參加。

在2017 年，Facebook成立了一個工作組，以了解最大限度地提高用戶參與度是否會導致政治兩極分化，而結論是肯定的。減少兩極分化將意味着對參與度造成打擊，減少用戶逗留在Facebook上的時間。

更進一步的問題，是Facebook不僅只有英語圈的用戶，如上文所說Facebook有大量華語，以至世上不同語言使用者的用戶。Facebook製作演算法的AI，已到達登峰造極的境界，對世界任何角落、任何語言、任何文化背景等都瞭如指掌，都能推薦出用戶喜歡的內容。