許多用戶在Facebook上(shang)瀏覽上(shang)傳的(de)(de)照片，突(tu)然這些照片變成了文字描述(shu)，如“微(wei)笑”、“舞蹈”或“圖(tu)像中(zhong)的(de)(de)貓”。“Instagram上(shang)也(ye)有這樣(yang)的(de)(de)圖(tu)像標(biao)簽，描述(shu)得更(geng)詳細(xi)，通常(chang)包含典型的(de)(de)場景和主(zhu)題(ti)對象，比(bi)如標(biao)記(ji)照片中(zhong)人物的(de)(de)名(ming)字。

可以說，通(tong)過這(zhe)些(xie)標簽，Facebook用戶可以瞥見電腦對他們個(ge)人特征和生活方式的(de)看法。看到這(zhe)些(xie)標簽，很多用戶說他們很尷(gan)尬，或(huo)者笑不(bu)出來或(huo)者哭不(bu)出來。“哦！我忘了Facebook的(de)機器學習會給我的(de)照片(pian)加標簽。說實話，我覺(jue)得對”孤(gu)獨(du)“和”胡(hu)渣(zha)“的(de)描述對我來說簡直就是一種(zhong)神圣的(de)恢(hui)復。”網友扎(zha)克(ke)說。

據了解，早在(zai)2016年4月，Facebook就開(kai)始使用機器學習來“讀取”圖(tu)像。以LeNet為代表的卷積(ji)神(shen)經(jing)網絡被認(ren)為是(shi)一般圖(tu)像識別系統(tong)的代表之一。此(ci)功能是(shi)公司輔助功能選項的重要(yao)組成部分(fen)，可用于向視(shi)力(li)受(shou)損的用戶描述(shu)照(zhao)片和視(shi)頻。

目前(qian)尚不(bu)清楚Facebook是(shi)(shi)否(fou)使用(yong)這些標簽來定(ding)位(wei)廣告。用(yong)戶(hu)在(zai)Facebook上發布的(de)(de)圖片不(bu)可避免地包含諸(zhu)如“你(ni)有(you)寵物嗎”，“你(ni)喜(xi)(xi)歡(huan)去哪(na)里旅行(xing)”或(huo)者(zhe)(zhe)“你(ni)喜(xi)(xi)歡(huan)紫(zi)色的(de)(de)茶壺(hu)或(huo)動(dong)漫的(de)(de)手”之類的(de)(de)信息。這位(wei)Verge的(de)(de)記者(zhe)(zhe)說，他(ta)已經聯系(xi)了Facebook，詢(xun)問這些信息是(shi)(shi)否(fou)被用(yong)來做廣告，目前(qian)仍在(zai)等待回復。

從Twitter對(dui)失敗的(de)反應(ying)來(lai)看，這個長期(qi)存在的(de)事實對(dui)很多人來(lai)說都是新鮮的(de)。

網友Dieter Bohn說：“如(ru)果不是(shi)Facebook出現了這么(me)大的故障，我們就不會(hui)有機會(hui)看到它的自動圖像識別功能(neng)。”“。

另一位網友(you)說：“鑒于這些AI照片(pian)識別工(gong)具(ju)，我(wo)要離開Facebook。”