從傳染病大流行到訊息大流行

主持人
李育杰（中央研究院資通安全專題研究中心執行長）

與談人
古倫維（中央研究院資訊科學研究所副研究員）
李政德（國立成功大學數據科學研究所副教授）
高虹安（立法委員）

澳洲戰略政策研究所（ASPI）利用機器學習分析社群媒體上與疫情相關的訊息，依據主題、情緒、分享內容、影響力等指標整理出調查報告，發現各方都曾試圖透過操縱資訊，來獲取策略性利益：從六月大眾關注「病毒的發源地」、「國家的防疫措施」開始，八月臉書、推特開始加強疫情訊息的推播，俄羅斯曾發佈假訊息宣傳自己已研發出疫苗，但至今（2020年底）仍未看見具體成果。另外川普對疫情的態度、TikTok上的訊息，都對於整個國家的政治安定影響巨大。

電腦科學或人工智慧或許沒辦法精準地判斷報導的真偽，但可以從提供更多訊息入手，如報導的日期、消息來源等，讓讀者自行判斷真假，降低他們轉發的意願，而非直接幫讀者過濾假訊息這樣的方式。目前Twitter在處理疫情相關貼文時，也會藉由標注「此篇文章與Covid-19有關」，提醒使用者不要只看標題，沒有注意內文就轉貼分享。

真、假訊息的傳播途徑不同：真訊息的來源少，但因為真實，所以較多人願意主動轉發，傳播路徑比假訊息長且發散。假訊息則因為來源多且多樣，所以更像是小分子擴散，傳播路徑較短且彼此之間沒有緊密連結。除了人，假消息的來源也可能是某個自然語言處理模型。具體的解決方法，或許可以透過AI去預防、防堵這些混淆視聽的AI。

政府雖有設立NCC作為新聞媒體的獨立審查機構，但在社群平台上，卻缺乏類似的監督機構，無形中成了資訊傳播上的破口。對此，NCC曾舉辦公聽會，討論是否應立專法《數位通訊傳播法》，由外部機構把關社群平台上的假消息或受政治操弄的內容。事涉個人的言論自由， NCC介入主導立法，腳色尷尬，但也不能放任有心人士散布訊息、影響輿論。這是一個需要更多人一同參與的重要議題。

實務上，有時「協助」民眾辨別真新聞，可能還無法真正解決假新聞的問題。唐鳳開發了一款偵測假新聞的LINE機器人叫做「美玉姨」，然而當看到自己傳到群組的新聞被「美玉姨」警告可能含有假消息時，有些長輩的第一個反應竟是生氣，認為「美玉姨」是政府監控人民的軟體程式。反映表達的方式，也會大大影響民眾是否願意接受相反觀點的意願。在網路或社交平台上的實際情況是：接觸真訊息的人會一直接觸到真訊息，而接觸到假訊息的人會一直被推播假訊息，能夠同時接觸到兩種訊息的人非常少。想要改善這種情況，不能一味將重點放在如何推廣真新聞，而是在對方閱讀假新聞時，穿插真新聞在其中。並且依照讀者的閱讀喜好與興趣，提高真新聞的曝光率，增加對方點開真新聞的意願。這樣的做法雖然緩慢，但能在不知不覺中「治癒」讀者，改變真、假新聞的比例。

AI可以在訊息傳播中，達到很好、很迅速的效果，但是最重要的還是需要人與人之間的互動以建立連結。在接收到假訊息的人之中，還是有連AI或是其他政策也無法改變故有立場的人，這些人就需要我們多多關心。愈來愈多研究人員投入人工智慧的研究，相信未來會有更多人關注AI的走向。與此同時，身為網路時代的新公民，人人都需要培養媒體識讀力。