資料探勘加劇科學研究的再現性危機

從企業決策到醫療研究,再從道路安全到預防犯罪,資料探勘的成績逐漸受到重視,但亦有為數不少的機器學習技術,粗製濫造,大量產出誤導性結果;而人們又常以這些錯誤結果為根基,向上堆疊出更多研究和決策,侵蝕大眾對AI已然薄弱的信心。

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內容審查怎麼進行?對網民們在網路社群上的行為有什麼影響?

各種線上平台們是如何進行「內容審查」?內容審查對網民們後續的發文行為有什麼影響嗎?當我們想了解某一個特定主題的時候,可能會前往臉書的相關社團、LINE的匿名聊天室或是PTT的特定主題版,這些不同的線上社群讓我們可以在上面瀏覽特定主題的內容、在上面發問、分享自己對這個主題的看法等,當我們要PO文的時候,有時候會先看一下版規,確認自己要張貼的內容不會觸犯這個社群的規定,有時候也會遇到不小心在張貼東西後才發現被檢舉或是直接被刪文的情況,這就是線上社群的內容審查(content moderation)。

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內容審查怎麼進行?對網民們在網路社群上的行為有什麼影響?

我們每天都在各種線上平台上分享自己的動態或是分享有趣的內容,大部分情況下這些內容都對其他線上使用者有幫助,但有時候有些內容是含有惡意言論或是不符合版規,這種時候平台們會如何進行「內容審查」?內容審查對網民們後續的發文行為有什麼影響嗎?

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iOS14變更隱私權政策 Apple與FB兩大科技巨頭的戰爭

Apple更新了使用者隱私和數據使用政策,把Facebook氣炸了。Apple在 iOS 14 中,更新了使用者隱私和數據使用政策。未來,系統將主動詢問使用者是否將允許APP追蹤,並提供顯而易見的授權提醒。這一波ATT(App Tracking Transparency)政策更新,預料將導致Facebook的行動聯播廣告(Audience Network)收入砍半,Facebook憤而對Apple發起一系列的法律和輿論戰。

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人如何對具備互動式機器學習的智慧系統產生信任感?

機器學習是一個讓智慧系統可以根據使用者提供的資料產出相對應預測結果的方法,像是我們每天都會在社群媒體上看到的動態貼文,背後機制就是仰賴機器學習技術,系統會根據我們過去瀏覽紀錄或是跟我們具有類似喜好朋友們感興趣的內容來預測我們接下來對哪些內容感興趣,進而優先推薦這些我們很有可能感興趣的貼文到社群網站首頁來吸引我們注意。不只是社群網站上看得到機器學習的蹤影,用手機打字的時候,手機輸入法在偵測到我們打出前幾個字的時候優先列出哪些候選字詞讓我們選擇也是機器學習的功勞,一個好的演算法就會根據使用者過去輸入的內容來預測現在使用者最有可能需要用到的詞彙,讓我們很快選到自己想要的字。今天將跟大家介紹機器學習中的一個分支——互動式機器學習,以及人們如何對這類智慧系統產生信任感。

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