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寰宇韜略

【寰宇韜略】美動員產官學資源 打擊假訊息(上)

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◎李華強(譯)

 「水能載舟,亦能覆舟」,蓬勃發展的網際網路與社群媒體,帶來便利生活和無窮契機同時,也造成當前假訊息充斥與氾濫。針對新興挑戰,美國智庫新美國安全中心進行專題研究,並取法多年來反恐經驗,凝聚克敵制勝之道。青年日報特節譯如后,以饗讀者。

(編按)

 前言

 未來世界秩序,取決於影響群眾之能力。舉凡動亂、恐怖主義,乃至於資訊作戰行動等形形色色的衝突,皆屬社會大眾長期耳濡目染的視聽範疇,新興科技正是顛覆此一賽局的要角。突飛猛進的人工智慧,尤其在機器學習領域,可武裝化資訊,進而達到大規模控制社會大眾之目的。諸如中共等極權政體,藉由相關工具的優勢,運用國家掌控的社群媒體帳號、自動化機器人網路,以及臉部辨識技術等,深化其控制民眾的程度;外部勢力另運用電腦化宣傳與「微目標」手法(microtargeting;源於美國政壇的術語,指運用精準數據,劃分市場的營銷策略),弱化並消磨大眾對民主流程的信心,甚至非國家行為者,亦藉由在網路散播假訊息,激發政治緊張關係。上述種種作為,目標通常是既有的民主秩序及賴以維繫之規章制度,儼然預告動盪不安的地緣政治前景。

 911後的新興資訊戰場

 911事件後的全球反恐戰,已累積許多經驗教訓,公、私業界組織得以參考借鏡,據以策劃新興資訊戰場的因應之道。基於對恐怖主義認知,美政府與私人企業界動員對抗實體與數位領域威脅;著重上述威脅的程度,反映在美國政府歷年來投注的資源規模,2002至2017年,全球反恐戰支出約2.8兆美元,戰略目標就是美軍在海外對抗恐怖分子的同時,先制擾亂與阻絕可能危及美國本土的威脅。

 同時,美國聯邦政府層級發起組織、立法與政策的革新作為。繼2004年公布911事件調查委員會報告後,推動一系列改革,旨在重組情報組織,俾更迅速有效預警和應處恐怖威脅。從情資分享的角度而言,成立國家情報總監辦公室與國家反恐中心,即為相關改革的重要建樹。國家情報總監辦公室於2005年展開任務,指導與支援情資整合作業;國家反恐中心,旨在融合國內外反恐情資、執行恐怖活動研析,與整個「反恐集團」夥伴分享情資,並推動政府一體化行動,達成國家反恐目標。除了新的改良指標和警示作為外,行政與立法部門推動許多反恐政策,部分著重於嚇阻作用,其他則聚焦在懲治效果;然大多訴諸於鎖定恐怖分子金援機制、遏制外籍恐怖分子進入美國,並起訴危及美國本土的威脅人物。總言之,2001年通過的愛國者法、2002年成立的國土安全部,提高對恐怖活動犯行者的懲罰刑度、擴大監視範疇,並強化邊界安全。從上而下,整個聯邦政府都協調統合,全心一致投入反恐戰。

 社群媒體公司也加入對抗恐怖主義的陣營。2014年美籍記者佛利遭「伊斯蘭國」(IS)分子斬首的影片,經YouTube與Twitter等線上媒體流出後,宣告了一個不同以往的新戰線。輿論反應和既有立法,都訴求遏阻恐怖分子的囂張行徑;Facebook於2015年邀集其他科技公司,研討反恐平台事宜。2016年初,白宮與跨部會官員前往矽谷,會晤蘋果公司總裁庫克與來自Google、Facebook、Yahoo、Twitter等公司代表,討論網際網路散播恐怖主義相關議題。繼2016年Alphabet Inc旗下的Jigsaw公司,著手對抗伊斯蘭國的線上訊息伎倆、清除在YouTube上內容後,迄2018年,Facebook已聘用7500名內容監審員,工作之一就是確保平台不受恐怖主義內容荼毒;另如Twitter於2015至2018年間,即中止120萬個違反該公司反恐政策的帳號。

 反恐戰未稍歇,科技公司致力營造不利於恐怖分子的平台,聘雇專家以填補反恐知識不足、創立職位以協調與監管全球反恐政策、召集相關夥伴展開內部討論,另綜合運用技術手段與良善傳統分析法,排除惡質使用者及內容。大大小小的公司,相互協調並分享威脅情資予執法單位,起草政策預防恐怖分子濫用其平台、更新社群規範,甚至支持反言論倡議,提供抗衡恐怖分子宣傳的替代訊息。

 若將「反恐作為」盲目套用在對抗「外國影響活動」方面,是不切實際的過時之舉,但特定經驗教訓,可重新運用在不同戰場。近20年來的反恐戰,歸納5項重要經驗可供應最新挑戰。

 一、改善科技手法,判別外國影響活動內容。

 二、提升企業間合作。

 三、透過分析員交流,建立政府與企業界間夥伴關係。

 四、保持攻擊態勢,投入必要資源以超敵勝敵。

 五、善用美國盟邦的優勢。

 借鏡上述經驗,可擊退惡意的外國影響活動。企圖散播假訊息、刺激政治對立、揭露訊息,選舉駭客等層出不窮的挑戰,凸顯外部勢力行為者的終極目標,係影響民意、破壞民主體制,另形塑對策的關鍵,在於了解威脅的廣度與深度。一系列旨在擊潰數位化威脅的建議,有助於社群媒體公司和美國政府,運用911後多年來累積的關鍵技術、組織與策略性經驗,對抗現今的外國影響活動。

 自動化偵測、移除惡意內容

 首先,社群媒體公司應確實以工具為本,打造恐怖主義內容「難以侵入」的平台,再將其推廣至國家級的影響活動。局限惡意活動可操作空間,方式包括以機器學習程式辨別與移除內容、減緩邪惡內容的渲染效果、降低匿名作用。這些技巧可透過外國影響活動在社群平台的特色與行為模式,直接運用在相關監管作業。

 當前科技業的反恐實務,係以人工訓練機器「分類器」,協助辨識有違平台服務條款的內容。「自然語言運算」是一種機器學習程式,用來協助「了解可能宣揚恐怖主義的文字」,此舉同樣可用來對抗假訊息的傳播。以Twitter為例,電腦演算法早已大幅減輕人力負荷,用以判別倡導恐怖主義的帳號;因宣揚恐怖主義而遭停權的帳號中,93%係由機器鎖定,且4分之3的帳號在首度發布推文前即遭中止。自動化不僅能執行大規模行動,更可加速處理時程,俾迅速對抗影響活動。此外,若干社群媒體公司辨識與儲存恐怖主義關聯帳戶的共用術語,藉詞彙庫比對上傳或發布的新內容;若相關文字吻合,則內容經審查後可能遭移除,或在使用者貼文內加註「較不醒目」(降級)標籤。取代恐怖主義關聯文字的詞彙或特質資料庫,可用來顯示疑似假訊息、宣傳資訊,或已知的不實報導活動,做為跨平台自動偵測技術的參考來源。

 為限制歸類為外國影響活動的行為,諸如Facebook界定的「協調性非真實行為」,科技公司可採納特殊手段,包括降低匿名性、透過更嚴格認證流程,提升歸因性(例如檢查呈現自動化特徵,而非人工操作的帳戶),以及提高帳戶嚴整性的評估作業。這類經反恐行動實際用來降低惡意網路蔓延的方法,亦可減少散播假訊息的假帳號數量;辨識恐怖組織可疑帳號共同特徵的實務作為,也是一種易於應用、可偵測其他惡意網路的手段。 (待續)

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