二月中旬，YouTube發生所謂「黃標」事件，多位談論武漢肺炎的YouTuber上載影片後，都被標示為「爭議性話題和敏感事件」，被標示的影片雖仍可被點擊，但因此不能透過廣告盈利，嚴重影響全職YouTuber(1)收入，亦間接造成寒蟬效應，令評論或討論武漢肺炎疫情的影片減少。後來更有YouTuber發現「黃標」幾近「無差別」標示，影片主題與武漢肺炎無關亦遭殃(2)。
追根究底，世界衛生組織於2020年初會見多家美國科技企業(包括Facebook及Google等)代表，商討如何遏止有關武漢肺炎的不實資訊之後(3)，就「巧合」地發生「黃標」事件，怎不叫人生疑？
AI是否一個封殺部份YouTuber的藉口？也許下斷語前，要多一點耐性探討。倚賴AI篩選「爭議性話題和敏感事件」，技術上是否可行？AI背後的篩選準則是甚麼？AI技術未曾成熟就付諸實行，責任誰屬？筆者雖然避免以陰謀論猜度之，但上述疑慮若果答得糊塗，恐怕難以洗脫封殺這個控訴。
養不教 誰之過？教不嚴 誰構禍？
YouTube使用的人工智能技術源自何方？正常判斷，理應來自開發AlphaGo及AlphaGo Zero的母公司Google。但篩選YouTuber言論可以做到如下圍棋一般算無遺策嗎？「誤判黃標」與「無差別黃標」明顯否定這個願景。
人類透過自由意志創作、發表，過程及成果千變萬化，創作者甚至會故意顛覆既有規律，造新詞、寫新意，不會如下圍棋般乖乖遵守規則，故此篩選YouTuber言論的AI本體，難以像AlphaGo Zero一般，只需輸入基本規則，就能讓人工智能系統「自學成才」(5)。況且是次黃標事件其中一個惹人非議之處，正是背後的影片篩選準則不透明、不清楚(6)。對人有理說不清，如何清晰指點電腦？
餘下另一途徑，就是走AlphaGo之路，讓人工智能從海量YouTuber案例中，學懂辨別謠言、「直接談論」疫情、話題「觸及」疫情及與疫情無關(7)。很明顯，黃標亂閃，學習效果成疑。更令筆者目定口呆的是：YouTube竟然推搪AI未夠「聰明」，令分辨過程不夠精準(8)！有YouTuber引述YouTube負責人談話，期望YouTuber合作，即使被誤判黃標，仍保持緊密溝通，透過上訴「教育」AI，使之進步(9)！言下之意，是Google力有不逮，「竟然」提供不了足夠並合適的案例供人工智能學習？還是Google正在邀約YouTuber們，分文不取，義務替公司改進發展AI技術？
古語有云：養不教，父之過；教不嚴，師之惰。AI若果是Google/YouTube的「孩子、學生」，甚至「員工」，今天糊塗了、闖禍了，該向誰問責？員工未經足夠訓練就跑出來執勤，造成他人損失，誰該為此負上代價？難度是蒙受損失那一方？
不偏不倚是AI？
是次「黃標」事件，即使YouTube與YouTuber們多番商討後，制定了合理篩選準則，供AI查閱使用，是否從此一勞永逸？人工智能沒有偏見，必然優勝於人手查閱背後的主觀判斷？
現實例子卻告訴我們，AI從人類學習做判斷的過程中，有機會內化了人類擁有的偏見(10)，諸如性別偏頗也曾出現在Amazon的人工智能招聘系統中，令男性應徵者「延續」了傳統優勢(11)。日後運用AI協助篩選YouTube影片，如何防止這種偏見內化過程重現？這裡涉及本源問題：人工智能學習對象是誰？這些「人/個案」背後的價值取向如何？例如YouTube應該讓人工智能偏重世衛(WHO)的權威消息，內化之，以此馬首是瞻，判別真假？還是同時提供批評世衛的資訊給AI學習？當中的平衡公正，如何拿捏？現實世界種種「高層施壓」、利益考慮、喜惡親疏與政治角力等等，都鑲嵌在活生生的人及其案例之內，人工智能學習過程中，難度可以把這一切都撇除乾淨？
筆者並非吹毛求疵，要求AI成為零偏見的聖賢大德。人工智能不一定要成為人類的「對手」，如AlphaGo的開發人員所言，它可以成為合作伙伴(12)。AI透過深度學習，掌握一定類近人類的判斷能力後，輔助YouTube影片查閱人員進行內容評估或分類；甚至初步篩選，最後由受訓人員根據公正透明的準則，作最後把關。筆者認為這種模式可行，亦合乎情理。但「黃標」事件明顯是AI篩選技術仍未成熟，就急忙「聘用」，容許系統「先斬後奏」派黃標，甚至胡亂出示黃標予無關的影片。
以為擁有AI就一勞永逸，萬事大吉，令遏止假消息效率更高，恐怕過份樂觀。若處理不善，只會落得干預言論、壟斷疫情資訊的指控。
又假如，真的有人妄想透過人工智能這個藉口引導輿論，就更等而下之，盡顯愚昧。
註：
(1) 《YouTube黃標惹爭議 官方解釋非針對某群組》 (香港經濟日報，24/2/2020) https://inews.hket.com/article/2572438/YouTube黃標惹爭議 官方解釋非針對某群組
(2) 《蕭若元、李慧玲、于非和我上了Google總部跟高層談YOUTUBE「無差別黃標事件」》 (Gavinchiu趙氏讀書生活，3/3/2020) https://youtu.be/pUQ_EGmRmeY
(3) 《Facebook, Amazon, Google and more met with WHO to figure out how to stop coronavirus misinformation》 (CNBC，14/2/2020) https://www.cnbc.com/2020/02/14/facebook-google-amazon-met-with-who-to-talk-coronavirus-misinformation.html
(4) 《YouTube就「黃標」表抱歉 肺炎疫情列「敏感議題」 YouTuber：事件受國際機構壓力》 (立場新聞，4/3/2020) https://www.thestandnews.com/politics/youtube就-黃標-表抱歉-擬推人手覆核機制-youtuber-事件受國際機構壓力
(5) 《不靠人類！最強AlphaGo Zero誕生 「自學3天」100:0秒殺AlphaGo》 (ETtoday新聞雲，19/10/2017) https://www.ettoday.net/news/20171019/1034471.htm
(6) 《黃標之亂[上]：YouTube令人期望愈大、失望愈大，真正問題在哪裏？》 (悶透社gumboringer，7/3/2020) https://youtu.be/5JndCzOhc0g
(7) 《為什麼AlphaGo不懂圍棋規則也可以擊敗棋王？》 (關鍵評論，20/4/2016) https://www.thenewslens.com/article/27685
(8) 《充滿灰色地帶的YouTube「黃標」》 (香港01，7/3/2020) https://www.hk01.com/01觀點/444381/充滿灰色地帶的YouTube「黃標」
(9) 《［就在剛剛］同YouTube香港代表對話》 (吳志森「森直口快」，27/2/2020) https://youtu.be/Tp4KkLVTs4M
(10) 《AI 學習人類偏見，出乎開發者意料》 (科技新報，13/11/2019) https://technews.tw/2019/11/13/artificial-intelligence-to-learn-human-prejudice/
(11) 《亞馬遜發現招聘用人工智慧系統歧視女性，決定棄用》 (科技新報，15/10/2018) https://technews.tw/2018/10/15/amazon-scraps-secret-ai-recruiting-tool-that-showed-bias-against-women/
(12) 《不靠海量資料，自我學習就有效：增強式學習開啟AI新方向》 (iThome，23/11/2017) https://www.ithome.com.tw/news/118337
