《華爾街日報》上週日的最新文章中指出，臉書透過 AI 抓取到的仇恨言論內容比例其實只有 2% 左右，而且從臉書內部流出的文件發現，臉書已降低人工審查的時間配比，並把多數資源投注在 AI 自動言論審查上。
但臉書近期在官方部落格中表示，在臉書上流傳的仇恨言論相比 Q3 以前下降約 50 %，亦即代表臉書對仇恨言論的審查及技術發展，已經擁有一定程度的能力。
但在報導中不具名臉書工程師表示，除非臉書特別調整戰略方向，不然要讓 AI 抓取篩選臉書仇恨言論的比例至 10% 到 20% 都很困難。
不具名工程師指出，臉書 AI 言論審查系統成績並沒有官方表述的那麼好
在華爾街日報的報導曝光後，臉書誠信部門副總 Guy Rosen 特別針對這項報導在官方部落格中提到：「在過去三年內在臉書上流傳的仇恨言論已下降 50%，那些說我們打擊仇恨言論技術不足的言論，是故意在歪曲我們的進步」。
但臉書一名員工自 3 月發現到，其 AI 言論審查系統成功下降仇恨言論的比例只有約 3 到 5% 而已，抓到全部違反臉書言論審查制度的內容也才 1% 左右，所以會被華爾街日報踢爆指出臉書 AI 言論審查系統名不符實，其實有跡可循。
不過從臉書 Q2 的公開資料內容中進一步了解，臉書每筆 10,000 瀏覽人次的內容平均有 5 筆仇恨言論相關字詞，相比 2020 年的 10 筆仇恨言論次詞來看是有改善的，但差別在於是臉書真的有把成效灌水，還有華爾街日報為何特別針對此事特別報導？
自 2016 年以來，臉書在安全和防護上花費近 130 億美元，佔臉書總營收的 4%，所以臉書並不是沒有在言論審查上付出努力，再來早先臉書人工審查機制是因為多數舉報人為臉書使用者，現今臉書撤裁部分人工作業轉往 AI 言論審查，很大的可能是來自每週需要花費 200 萬美元、每年 1.04 億美元的鉅額成本的緣故，而且人力部分就吃掉 75% 的預算。
目前言論審查制度與系統最大的挑戰在於多國語言和每個國家、地區的生活用語習慣，要怎麼判斷這些話語跟仇恨言論關？像前陣子推特就有來自塔利班激進份子宣揚塔利班的軍事行動，要怎麼拿捏這些介於軍事、言語暴力、多國語言間的仇恨內容，才是 AI 言論審查系統需要面對的真正問題。
責任編輯：Archer
核稿編輯：Chris
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