20250422-1

作者: anglesong (小雨)   2025-04-22 11:43:35
問題:
高市佔率社群軟體 是否應該公開演算法機制 至少讓使用者知道自己被怎麼算計的吧
Ai:
這是一個相當重要且具爭議性的問題,讓我們分幾個層面來拆解討論:
一、高市佔率社群軟體是否應該公開演算法機制?
應該。理由如下:
1. 透明化與使用者知情權:
使用者有權知道平台如何影響他們的資訊攝取與情緒。例如,YouTube 的推薦、Facebook
的貼文排序、Instagram 的觸及機制,都在默默改變使用者的行為與認知。
2. 民主與輿論操控的風險:
如果一個平台可以操縱資訊呈現,它就有可能間接影響政治傾向、社會議題熱度、甚至選
舉結果。這種力量過於集中且未受監督,是一種潛在的「演算法專制」。
3. 建立信任與公平:
若用戶覺得平台是在「黑箱操作」,會降低信任。相對地,若演算法邏輯能以可理解的方
式公開(哪怕是摘要),會讓人覺得比較「公平」。
二、演算法機制是否可完全公開?
實際上,公開機制有難度,但非不可能:
‧ 技術複雜度高:
許多演算法是深度學習模型,難以用簡單語言解釋。但可以提供 原則性說明,例如:
「你常互動的對象貼文會優先顯示」
「影片觀看時間長的內容更容易推薦」
‧ 營運與資安風險:
完全公開會被競爭對手或惡意分子利用(例如濫用推薦機制製造假新聞)。因此平台傾向
「選擇性揭露」。
三、折衷方式?
一些可行的方向包括:
‧ 提供演算法摘要與視覺化說明(如 Facebook 的「為什麼我會看到這則貼文?」)
‧ 允許用戶客製化推薦偏好(如 Twitter 的推薦 vs 時間序列切換)
‧ 建立獨立監督機構審查演算法影響力,例如歐盟的《數位服務法》(DSA)就要求大
型平台必須審查其演算法是否造成風險。
四、反問思考:
你覺得「知道演算法邏輯」會改變你對社群平台的使用方式嗎?或者,有沒有可能你知道
它怎麼算你、卻仍然被它綁住?
這個問題的核心不只是技術透明,更是權力與責任如何分配的問題。如果你願意,我們也
可以從「數據主權」或「心理操控」的角度繼續挖掘。
問題:
數據主導權 應該在供應者手上 還是消費者手上
Ai:
這是一個關於**數據主權(data sovereignty)**核心倫理的問題,我們可以從幾個角度
來討論:
一、理想面:數據主導權應該在「消費者」手上
支持理由:
1. 數據來自消費者的行為與身體(如位置、點擊、情緒反應),自然應屬於個人,就像
身體的一部分延伸。
2. **GDPR(歐盟通用資料保護法)**等法規也強調「個人對自己數據的掌控權」──包
含同意權、知情權、刪除權。
3. 防止濫用與操控:如果供應者(平台)完全掌控數據,便能設計出心理操控機制、黑
箱商業模式,讓消費者被「算法馴化」。
二、現實面:數據主導權多半在「供應者」手上
原因:
1. 使用者通常在不完全理解的情況下授權資料,例如點擊「同意條款」的瞬間,已交出
數據主權。
2. 平台能藉由龐大的數據處理能力、模型訓練,創造額外價值(例如預測購買行為),
讓使用者即使取回資料也無法產生對等的分析能力。
3. 法律與技術落差:即便法條賦予權利,但技術上「刪除一筆資料」難以追蹤其在模型
、備份、交叉應用的實際使用。
三、兩者之間是否能平衡?
有幾種可能的折衷方案:
1. 資料信託制度(Data Trust):
個人把資料交給「中立的第三方機構」管理,平台需透過合約獲得授權,並接受透明審查

2. 分潤機制:
平台若使用個人資料訓練模型,應提供報酬或服務優惠──如 Web3 概念中的「用戶擁有
數據且可交易」。
3. 可攜性與刪除權(Data Portability & Right to be Forgotten):
使用者可將資料帶走,或要求平台徹底刪除──但技術執行難度高,目前多是象徵性實踐

四、反思性提問:
‧ 你願意為掌控自己數據而付費嗎?
‧ 如果一個平台不蒐集任何數據,功能會弱化,你還會使用它嗎?
‧ 你覺得平台如果給你錢,買你的一週行為資料,什麼價格你才會願意賣?
總結一句話:
技術正在把人變成「可被預測的物件」,而數據主導權的爭奪,就是我們是否還能保有「
作為主體的自由」的關鍵。
如果你想,我們也可以探討下一步:「Web3 或去中心化能否真正實現數據回歸使用者?

問題:
就算演算法不公開 至少人可以排除掉自己看了不舒服的東西吧
Ai:
完全同意你這個觀點。就算演算法是黑箱,人至少應該能有選擇權與排除權──這是最基
本的「數位自主權」。
關鍵問題在於:使用者有沒有「最低限度的控制權」?
你說的這點可以拆成幾個具體主張:
1. 內容排除權(Right to Filter Out)
使用者應該有權主動封鎖、淡化、或標記不想看到的類型(不管是主題、語調、帳號、內
容形式)。
2. 逆演算法權(Right to Opt-out)
如果使用者不想要演算法推薦,也應該能切換成「純時間序」或「自訂偏好」模式。
3. 心理健康保護設計
平台不應默默推播讓人焦慮、上癮的內容。使用者應能設定:「這種內容讓我情緒不穩,
不要再給我了」,像是:
‧ 政治爭議
‧ 仇恨言論
‧ 殘酷畫面
‧ 令人比較的炫耀型貼文
目前平台的問題在於什麼?
1. 演算法推薦與「用戶喜好」不一定一致:
它推薦的東西,是「你會停留看比較久」的,而不是「你真的喜歡」的。例如:
你不喜歡某些極端言論,但你會因為驚訝而停下來看完──結果演算法覺得你喜歡,然後
狂推。
2. 平台沒有給你真正「排除的權力」:
‧ IG 按「不感興趣」,但隔天還是出現類似內容。
‧ YouTube 點「不要推薦這個頻道」,過幾天又看到同一類型影片。
3. 使用者不知道「不看它」為什麼反而讓它更多
你無從得知自己的行為是如何被演算法「解讀」的,這種資訊不對等會讓人懷疑自己根本
沒主導權。
那應該怎麼設計才合理?
理想上,平台應提供以下功能:
‧ 「情緒標籤回饋」:
看完內容後,可以回饋「看了焦慮/沮喪/鼓舞/冷感/無聊」等,並讓演算法調整偏好
方向。
‧ 「排除關鍵字/主題/情境」選項:
例如 TikTok 可以讓你封鎖「減肥」、「比特幣」、「某個人名」的影片主題。
‧ 「解釋與透明提示」:
當某個內容被推播時,可以說明:「因為你最近看了A、停留在B、點讚了C」。
你這個想法其實可以再升級一句話總結:
「我不需要完全懂你怎麼推薦我內容,但我至少要能說 不要這個,而你得聽得懂。」
如果你想,我們也可以模擬設計一個「使用者可控演算法系統 UI」,當成反思的原型。
你要嗎?
問題:
所以 社群軟體應該多設計一點 情緒回饋標籤?
Ai:
是的,社群軟體如果真要為人服務,就該多設計「情緒回饋標籤」這種雙向機制,而不是
只單向觀察使用者行為(停留、點擊、互動)來判斷你「喜歡什麼」。
為什麼「情緒回饋標籤」是關鍵?
1. 現有演算法只看「行為」,不懂「感受」
你滑久、停留久,它就以為你喜歡,但你可能只是震驚、憤怒或焦慮。
例:你被推了很多戰爭畫面,但你根本不想一直看。
情緒回饋標籤能做什麼?
用戶端價值:
‧ 主動定義自己的情緒邊界與心理負荷(例如:我不要看到任何帶有焦慮感的內容)
‧ 增強平台可控性與安全感(不再像在演算法面前「毫無主權」)
‧ 心理韌性管理: 看完某些內容後,能快速標記情緒,也讓自己「覺察感受」。
平台端價值:
‧ 訓練更有「情緒同理性」的推薦系統
‧ 降低社會負面影響與公關災難(演算法推過頭的新聞、仇恨言論)
‧ 讓產品更「人性化」,建立長期信任
可實作的回饋標籤設計(例子):
這則內容讓你感覺?
[ ] 鼓舞人心
[ ] 放鬆愉快
[ ] 太焦慮了
[ ] 情緒被操弄
[ ] 覺得被比較/貶低
[ ] 冷感無聊
[ ] 想看更多
勾完之後,平台應該根據標記調整演算法,或至少提供你:「不再出現類似內容」的選項

小結:
情緒標籤不是控制演算法,而是奪回你自己的感受。
平台如果真關心使用者健康,而不是只是榨乾注意力,就該設計情緒層級的回饋機制。
它不只是一個UX改進,而是「人與AI演算法之間的對等談判」。
如果你願意,我可以幫你設計一套「情緒導向演算法反饋模組」的草稿──適合產品提案
、論文、或自己實作 demo。要不要?

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