對抗 Google 演算法機制!藝術家用機器人發起「玩弄演算法計畫」警世

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【為什麼我們要編譯這篇文章】當我們在 Google 或 FB 上看到一則消息,真的都是事實嗎?一直以來「演算法」的機制不只影響議題的風向,甚至向前改變媒體選題的內容,為了讓大眾重視演算法的影響,紐約一名藝術家透過機器人發起「玩弄演算法」計畫,演算法背後是如何運作,為何又該被重視呢?(責任編輯:何泰霖)

今年 6 月網路上流傳一支名為「Synthetic Messenger Performance」的 YouTube 影片,當你點開時彷彿置身在一場極為吵雜的百人 ZOOM 即時會議室裡——但所有的參與者都是機器人。

會議裡,你可以觀察到這些機器人們,正用「手臂」在螢幕上來回點擊新聞網頁中的廣告版面,一面點、一面反覆發出「scroll(滾動)」和「click(點擊)」的聲音。仔細一看你會發現,機器人瀏覽的新聞多與氣候變遷相關,他們閱覽、滑動,並點擊每個頁面上的每一則廣告。

這個「創作」是由紐約藝術家兼工程師 Tega Brain、Sam Lavigne 發起,該計畫上線僅一週半,機器人便訪問超過 200 篇氣候相關文章,點擊超過 600 則廣告。

機器人也能輕易玩弄 Google 演算法!藝術家發起警世計畫

這場計畫的發起,是為了對抗由 Google 所掌握的內容演算法機制,「關於氣候變化的報導敘事,一直受到化石燃料行業和遊說團體的控制。」Lavigne 提到,目前搜尋引擎的廣告機制和演算法,正決定著人們將會優先看到哪些新聞,比起內容的重要性,Google 似乎更在乎哪些文章能帶動廣告點擊。

為反抗演算法對於人們資訊取得的巨大衝擊,Synthetic Messenger 希望藉由機器人大量點擊「氣候變遷」相關文章內的廣告,來玩弄系統,試圖提高該文章在 Google 搜尋引擎上的排名。

「我們不打算將它解讀成——對氣候變化真正有效的戰略。」Tega Brain 認為,這樣「點擊詐欺」行動,早晚會被 Google 發現且阻止。

然而,藉由這項行動,可以適度引起大眾對於「廣告商」與「演算法」間特殊關係的重視。

Google 更新「原創優先」機制,但難保高流量假新聞被優先看到?

GIZMODO》報導指出,文章獲得更多廣告點擊,便更容易在 Google 搜尋演算法中取得明顯的位置,這個機制,同時也影響了內容製作端的選題策略。

當某些故事能獲得較多流量、較高的廣告效益時,媒體就更傾向產製相關內容;反之,當某些題目的廣告點擊率、使用者參與度相對較低,便很有可能成為 Google 演算法以及媒體選題機制中的孤兒——對 Tega Brain、Sam Lavigne 而言,氣候變遷議題就是這樣的孤兒。

「影響輿論及新聞的演算法系統,基本上都是黑箱演算法。」主修環境工程的紐約大學數位媒體學系(Digital media)助理教授 Brain 提到,由於 Google、Facebook、YouTube 這些掌握廣告主資源的科技公司從未公開演算機制,因此我們甚至很難知道,究竟是什麼支配了大眾的所知與所見。

即便如此,網路文章是否具有「可操控性」,能否成為特定人士帶領風向的手段,仍是值得討論的議題。

舉個例子解釋。在 2018 年,一篇不明來源的 Facebook 貼文聲稱,一種新型的致命蜘蛛在美國多州造成數人死亡。爾後,Google 上關於「新致命蜘蛛」的搜尋量瞬間暴增,最終事實證明,該篇貼文是不折不扣的假訊息,但隨著搜尋它的人很大程度地繼續閱讀、點擊這些錯誤資訊,使得這些內容在 Google 搜尋結果呈現上,仍保持置頂的位置。

即便 Google 在 2019 年為了改善搜尋引擎上的新聞生態,宣布修改演算機制,讓原創新聞優先(original reporting)曝光,仍難以解決這類問題。

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社群也是假消息的溫床,Google 會走向這一步嗎?

事實上,在 Google 之前,社群龍頭 Facebook 也曾因放任假消息流傳而惡名昭彰。

2016 年,《紐約時報》的一則報導指控 Facebook 在美國大選期間幫助傳播錯誤訊息和假新聞,進而影響了美國選民投票。

Facebook 的演算法機制立基於用戶對該內容的互動,《紐約時報》引用北卡羅來納大學教授澤伊內普・蒂費克奇(Zeynep Tufekci)的談話,提到:「一個假消息稱支持難民的教皇方濟各支持川普,而這個消息被分享了 100 萬次,看到這則貼文的人高達數千萬,然而卻鮮少有人看到『糾正它』的貼文。」因此,合理的判斷,Facebook 演算法為假新聞創造舞台,足以影響使用者的判斷。

Facebook 也在 2017 年 證實 ,俄羅斯有心組織於 2015 年 6 月到 2017 年 5 月 利用臉書平台進行特定價值觀的散播,包含花了十萬美金買了臉書廣告帶動輿論,儘管後續 Facebook 幾項重大更新都聚焦在斷絕假新聞、假內容,但仍無法完全阻絕。

社群與搜尋引擎已是目前眾人獲取訊息的主要方式之一,但他們亦是容易滋養錯誤訊息的渠道,所謂「個性化推薦」背後的盲點在於機器無法辨識內容,運算機制和商業模式都支持著「受歡迎」的內容持續取得超高流量,Google 未來會如何調整此一機制呢?

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參考資料:New York TimesGIZMODOThe VergeIESE Blogcnet


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