【數位公民週報】臉書幫COVID-19假資訊帶來每月數以億計的流量

【數位公民週報】臉書幫COVID-19假資訊帶來每月數以億計的流量
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我們想讓你知道的是

身分識別數位化的原意,最初是為了可以降低個人判斷時的各種忽視和偏差對待,但若執政當局對特殊族群有所偏見,科技融入歧視政策之後,反而會帶來更大的弱勢浩劫。

文:陳廷彥、林冠廷

印度數位身分系統Aadhaar已行之有年,使用普及下,許多居民需要透過Aadhaar才能領取社會福利或補助

然而,任職數位身分識別系統公司的印度紀錄片創作者Subhashish Panigrahi,在《全球之聲》中撰文警告:此身份識別機制中存有「印度社會的系統性壓迫」。他認為若要行使「身份識別」,本應對社會各個大小與特性不同的族群有廣泛的了解與包容度,以避免忽視或偏差對待脆弱的邊緣群體。

諷刺的是,推行此計劃的執政黨由社會階級崇高的「高種姓印度教徒」主導,此政黨原本就慣以分裂政策排斥社會位階低的人民,現在將科技力融入歧視政策,已經導致穆斯林等其它宗教、不會印地語或英語等主流語言的居民,因無法以母語搜尋到任何關於Aadhaar的資訊,而面臨被社會福利安全網排除的危機。

AI應用雨後春筍般出現,但不難發現AI雖然號稱可以節省時間、帶動社會進步,卻常常帶來更多偏見與排斥,既不能解決問題,更可能讓使用者做出錯誤判斷。

農業領域的機器學習研究者Hannah Kerner投書《MIT科技評論》指出,關注「現實問題」的AI科學家太少,導致機器學習的資料庫中,即使過度偏重某些族群的資料,或資料早已無法反映世界變化,也沒有人在乎。

同時,這些與現實脫軌的研究者,面對各種需求時也因此往往問錯問題、想錯方向,例如心臟病領域的AI研究,應該優先關注判斷「哪些患者不需要醫師進一步介入」,而不是判斷「患者得了什麼病」。

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臺灣讀者對地震時的「總統級警報」想必都不陌生,但這種昂貴的地震預警系統並非每個國家都有;當在基礎建設不佳的地區發生地震,若無預警機制,很可能輕易造成大量人民傷亡、或毀損醫院等珍貴設施,如2010年的海地大地震,即有高達200,000人喪生,損失超過百億美元。

ZDNet的Steven Vaughan-Nichols,撰文介紹了兩個開源解決方案:OpenEEW與Google,期望能降低地震警報系統的成本,以避免悲劇發生。兩個方案,分別使用多個開源的IoT元件與Android手機中的加速器,配有可快速檢測地面運動的傳感硬體。

其中,包含高性能的微機電系統MEMS,已被證實與地震儀具有一樣良好的感應功能,價格卻僅是1/60,當檢測到地震時就能即時匯報,並通知其他用戶。OpenEEW的好處在於,固定站點能避免偏遠地區手機數量不足以檢測地震。

Vaughan-Nichols指出,目前OpenEEW已經在墨西哥、波多黎各等地建置,並且要與IBM合作在紐西蘭等更多地區裝設。

John Paul在「It’sFOSS」網站中撰文介紹,FreeBSD的系統可以追溯到1970年代在加州大學柏克萊分校開發的BSD,接著FreeBSD基金會才在2000年成立,至今已經20年。

該基金會與研究機構、大學、Sun等公司合作,致力於FreeBSD的開發與推廣,因此現在FreeBSD獲得了Netflix、WhatsApp等知名組織使用。

想了解更多詳情,歡迎閱讀連結內原文!

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Photo Credit: Shutterstock / 達志影像

根據Charlotte Jee在《MIT科技評論》中撰文,人權組織Avaaz調查臉書,發現今年光是4月,就有將近五億次的COVID-19錯誤資訊瀏覽。美國疾管署、世界衛生組織等10個「可靠來源」的預估瀏覽量,只有10個「錯誤訊息」網站的四分之一。

Jee指出,很多錯誤資訊是反疫苗、假療法或指稱感染數量「被高估」的偽造新聞,今年前三個月更已經有800人在世界各地因為聽信偏方,飲用甲醇治療COVID-19而身亡。

Jee引述Facebook反駁,稱該公司已在4到6月為9800萬份訊息貼上警告標籤;但仍有許多醫療專家認為FB尚未拿出解決方案,克服並減少這些來源複雜、內容多變的流行病假消息。

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本文經OCFLab授權刊登,原文發表於此

責任編輯:丁肇九
核稿編輯:翁世航


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