許多用戶在Facebook上(shang)瀏覽(lan)上(shang)傳的(de)照片，突然這些照片變成(cheng)了文字描(miao)述(shu)，如“微(wei)笑”、“舞(wu)蹈”或“圖像中(zhong)的(de)貓”。“Instagram上(shang)也有這樣的(de)圖像標(biao)簽，描(miao)述(shu)得更詳細，通常包含典型的(de)場景和主題對象(xiang)，比如標(biao)記(ji)照片中(zhong)人物的(de)名字。

可(ke)以(yi)說(shuo)(shuo)，通(tong)過(guo)這些標(biao)(biao)簽，Facebook用戶(hu)可(ke)以(yi)瞥見(jian)電腦對(dui)他(ta)們個人特征和(he)(he)生活方式的(de)(de)看(kan)法。看(kan)到這些標(biao)(biao)簽，很多用戶(hu)說(shuo)(shuo)他(ta)們很尷尬，或(huo)者笑不(bu)出來或(huo)者哭不(bu)出來。“哦(e)！我(wo)忘了(le)Facebook的(de)(de)機(ji)器學習會給我(wo)的(de)(de)照(zhao)片加標(biao)(biao)簽。說(shuo)(shuo)實(shi)話，我(wo)覺得對(dui)”孤獨“和(he)(he)”胡渣“的(de)(de)描(miao)述對(dui)我(wo)來說(shuo)(shuo)簡直就是一種神圣的(de)(de)恢復。”網友扎克(ke)說(shuo)(shuo)。

據了解(jie)，早在2016年(nian)4月，Facebook就開(kai)始使用機器學習(xi)來“讀取”圖(tu)像。以LeNet為(wei)代(dai)表(biao)(biao)的(de)卷積神經網絡被認為(wei)是一般(ban)圖(tu)像識(shi)別系統的(de)代(dai)表(biao)(biao)之一。此功(gong)能是公司輔助功(gong)能選項(xiang)的(de)重要組成部分，可用于向(xiang)視(shi)力受損的(de)用戶描述照片(pian)和視(shi)頻(pin)。

目(mu)前(qian)尚不(bu)(bu)清楚Facebook是否使用(yong)這(zhe)些標簽來(lai)定位廣(guang)告。用(yong)戶(hu)在Facebook上發(fa)布的(de)圖(tu)片(pian)不(bu)(bu)可避免地包含諸(zhu)如“你(ni)有寵物嗎(ma)”，“你(ni)喜(xi)歡(huan)去(qu)哪里旅行”或者(zhe)“你(ni)喜(xi)歡(huan)紫色的(de)茶壺或動漫的(de)手”之類的(de)信(xin)息(xi)。這(zhe)位Verge的(de)記(ji)者(zhe)說，他已經聯系了Facebook，詢問這(zhe)些信(xin)息(xi)是否被用(yong)來(lai)做廣(guang)告，目(mu)前(qian)仍在等待回復。

從Twitter對(dui)失(shi)敗的反(fan)應來(lai)看，這個長期存(cun)在(zai)的事實對(dui)很多人來(lai)說都是新鮮的。

網友Dieter Bohn說：“如果不是Facebook出現了這么大的(de)故(gu)障，我們就不會(hui)有機(ji)會(hui)看(kan)到它的(de)自動(dong)圖像識別功能。”“。

另一位網(wang)友說(shuo)：“鑒于這(zhe)些AI照(zhao)片識(shi)別工具，我要離(li)開Facebook。”