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Facebook陷入了輿論漩渦

電子工程師 ? 2018-03-25 10:22 ? 次閱讀

這周伊始,Facebook陷入了輿論漩渦。下面就隨網絡通信小編一起來了解一下相關內容吧。

讓它攤上大事的是2016年美國競選過程中用戶的信息泄露。眾所周知,在全民參與政治的地方,政治從來都不是小事,而這一場信息泄露,或可堪稱為史上最大規模的競選作弊。

單是泄露,何來“作弊”一說?

假如你是社會精英,特別討厭民主黨向富人不斷提高稅收的政策,而在這方面共和黨則較為寬松,假設當你收到“希拉里上任后將向富人征收重稅”這樣的信息,心里會有怎樣的嘀咕?再假如,你是一個民企老板,生產日化產品,當接收到“無論逆差,希拉里上任后仍將持續高度開放的貿易政策”后,是否會心里“咯噔”一下?

自廣告業誕生以來,一個最為明顯的特征是,假如給到你的信息不停重復,到最后就可以不需考慮它的真假,而是深深刻上它的“烙印”,如同著名的戈培爾效應“謊言重復一千次就會成為真”一樣。

其實,并非像彈窗廣告所宣傳的那樣,希拉里沒有向富人征收重稅的打算,也沒有想毫無根據的保持高度開放的貿易政策。但因為你不停接收到這樣的信息,不經意間你已經被它們說服,可能已然忘記自己對她的某些政策還是持肯定態度。

廣告所利用的,正是人的心理。人的本能對于給自己帶來不安全感的負面信息更加敏感,所以本性趨利避害。所以,最終做出的往往是對自己更安全,而不是看上去更正確的選擇。這是抓住了民眾這一心里“弊病”,人工智能可以對社交網絡上的用戶數據進行“畫像”,從而精準投放政治廣告,最終達到影響競選結果的目的。

無論如何,5000萬用戶信息泄露已成實錘,而Facebook在其中所扮演的最不光彩的角色即通過其平臺,讓大數據信息和人工智能技術被別有用心的利用,最終造成無法挽回的結果。

最新消息是,公司CEO扎克伯格首次在其Facebook個人頁面上發表聲明,承認錯誤,詳細描述了 Cambridge Analytica(簡稱CA,川普團隊的數據助選公司)事件發生的過程,并說明了應對措施。而在早些時候,Facebook暫停了CA在其社交媒體平臺購買廣告和管理頁面的權限。

本次聲明之前,扎克伯格一直對此事保持沉默,被外界批評是“鴕鳥心態”。這位引領了這個時代最大科技公司之一的掌舵者,其迅速成功的秘訣與對科技的狂熱崇拜密不可分,在所有公開場合的演說中,都對以人工智能為代表的21世紀智能科技充滿信心,不僅是基于其所能改變的經濟基礎還是上層建筑。

但這件事卻成為政治遇上智能科技后的反面教材。雖然煽動民眾情緒達成某種政治訴求是政治從業者的慣用伎倆,但大數據和人工智能卻讓這些伎倆變得更富傳播效率。

然而,從另一個角度說,頗為吊詭的是,Facebook正在被“吊打”,而此事核心當事人特朗普卻似乎還未受到影響。如此事態能夠明顯說明的是,人們對于政治陰謀的熟視無睹,以及對于科技助推的反應過敏。

谷歌利用“操縱建議”影響民意?

無獨有偶,一邊是數據泄露,一邊又是操縱建議。

據外媒Bleeping Computer報道,一個美國學術團隊最近發現了谷歌搜索上的大漏洞。其報道稱,每200個網頁自動填充建議中,就有一個帶毒,它會幫助黑產將流量引到誤導性網站、惡意病毒,或其他惡意內容上。同時,這也是安全人員發現的最新黑帽子搜索引擎優化(BHSEO)技術之一。

該團隊指出,他們發現了多家提供類似服務的公司,而這些公司使壞一般分兩步,先用病毒感染網頁自動填充建議,隨后再用病毒入侵搜索結果列表。

“操縱建議”并非新近概念,同樣是在美國競選期間,谷歌被爆利用自身的“關鍵詞自動完成功能”提升希拉里正面搜索關鍵詞建議,從而操縱美國大選的輿論和投票。

當時為了搞清楚谷歌為何可能屏蔽對某些人的負面搜索關鍵詞建議,美國心理學家愛普斯坦啟動了一項在線試驗,共有來自美國44個州的300個人參加,目的是了解他們對待負面搜索關鍵詞建議的態度是否與對待正面和中立搜索關鍵詞建議的態度有區別。結果顯示,用戶點擊負面關鍵詞搜索建議的頻次要比預料中的頻次高一倍,而且對于搖擺中人來說,尤其依賴于負面關鍵詞搜索建議。

據相關評估,谷歌公司以這種方式可以改變80萬到320萬張選票。

后記

對于Facebook和谷歌搜索來說,運營模式的根基顯而易見,獲取用戶數據,分析并精準投放,并將這些數據開放給第三方。作為信息科技企業的生存基礎,這樣的運作方式并不違法。但因為數據處理的非公開透明,讓人們對科技公司的安全性打上了極大的問號,甚至對互聯網巨頭的忌憚超過了黑客和釣魚軟件。

而當這些漏洞被政治利用后,就更加觸動公眾的敏感神經了。在很多民眾看來,政治有其“丑陋”的本質屬性,而科技是美好的,正如科技從業者所宣傳的那樣。所以,當象征著未來科技的大數據和人工智能充當了政治弊病的“加速催化劑”,“被利用的科學”這個話題就非常值得探討了。

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規問題,請聯系本站處理。 舉報投訴
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