In het licht van verkeerde informatie en explosief populaire onwaarheden die we hebben gezien in de afgelopen jaren, heeft Facebook maatregelen om de gevolgen voor het verspreiden van aanstootgevende inhoud te maken genomen. Deze maand de Amerikaanse merken- en octrooibureau gepubliceerde toepassing Facebook voor een detectie-instrument op hun platform. Zoals vermeld in de aanvraag, het primaire doel is om de detectie van pornografie, aanzetten tot haat en pesten te verbeteren. Vorige maand, echter Zuckerberg benadrukte de noodzaak van een “betere technische systemen op te sporen wat de mensen zullen vink aan als vals voordat ze het zelf doen.”
Het beschreven systeem is grotendeels in overeenstemming met Facebook huidige protocollen voor aanstootgevende inhoud, maar het voegt ook lagen van de machine te leren om de efficiëntie te verbeteren. De verhuizing komt op een moment dat Facebook is onder toenemende publieke druk om de verspreiding van propaganda te verminderen via haar netwerk. Hoewel ze inzet voor verbeteringen hebben geuit, zijn ze te gaan met de nodige voorzichtigheid aan de idee dat de machine learning feite kan scheiden van fictie, maar te wijten aan het publiek ontvankelijk voor enkele van de meer twijfelachtige inhoud, kan duidelijke normen de eerste noodzakelijke stap voor de uitvoering zijn.
Prikkels voor deze stap zijn niet alleen vanuit een diep gevoel van verantwoordelijkheid, maar mogelijk ook financieel. Volgens een onderzoek uitgevoerd door het centrum van de Pew Research, 62% van de Amerikaanse volwassenen krijgen hun nieuws vooral uit social media, maar Facebook als geheel zich presenteert als een neutraal platform. Het maken van redactionele beslissingen kan gemakkelijk vervreemden gebruikers in een breed spectrum van ideologieën. Terwijl pesten, aanzetten tot haat en pornografie zijn veel gemakkelijker te identificeren, zal nep-nieuws zowel technologische en ethische belemmeringen voor een adequaat toezicht te hebben.
Het beschreven systeem is grotendeels in overeenstemming met Facebook huidige protocollen voor aanstootgevende inhoud, maar het voegt ook lagen van de machine te leren om de efficiëntie te verbeteren. De verhuizing komt op een moment dat Facebook is onder toenemende publieke druk om de verspreiding van propaganda te verminderen via haar netwerk. Hoewel ze inzet voor verbeteringen hebben geuit, zijn ze te gaan met de nodige voorzichtigheid aan de idee dat de machine learning feite kan scheiden van fictie, maar te wijten aan het publiek ontvankelijk voor enkele van de meer twijfelachtige inhoud, kan duidelijke normen de eerste noodzakelijke stap voor de uitvoering zijn.
Prikkels voor deze stap zijn niet alleen vanuit een diep gevoel van verantwoordelijkheid, maar mogelijk ook financieel. Volgens een onderzoek uitgevoerd door het centrum van de Pew Research, 62% van de Amerikaanse volwassenen krijgen hun nieuws vooral uit social media, maar Facebook als geheel zich presenteert als een neutraal platform. Het maken van redactionele beslissingen kan gemakkelijk vervreemden gebruikers in een breed spectrum van ideologieën. Terwijl pesten, aanzetten tot haat en pornografie zijn veel gemakkelijker te identificeren, zal nep-nieuws zowel technologische en ethische belemmeringen voor een adequaat toezicht te hebben.