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Google解釋如何透過「MUM」模型提升Google搜尋服務的使用安全
透過理解使用者搜尋需求,進而過濾非相關的搜尋結果

去年在Google I/O 2021期間宣布推出可理解人類語言的「MUM」 (Multitask Unified Model)模型設計,並且逐步應用在Google Search、Google Lens等服務之後,Google搜尋研究員暨副總裁Pandu Nayak進一步解釋此模型設計如何提升Google搜尋服務的使用安全。

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現在越來越多人會透過Google搜尋服務查找各類生活疑難雜症解決辦法,但隨著網路資訊量越來越龐大,其中也會加入更多假資訊、不合適的內容,因此如何確保使用者在搜尋過程快速找到正確解答,避免使用者接觸非正確內容,或是適度避免一些潛在問題發生,顯然變得更重要。

例如當使用者在面臨無助時,可能會透過Google Search頻繁搜尋自殺相關負面訊息,此時系統就會透過「MUM」模型機制運作判斷使用者可能想法,進而推送救助電話熱線,或是相關協助資訊,藉此避免可能發生的悲劇情況。

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另外,透過「MUM」模型分析輸入搜尋關鍵字詞背後潛在語意,同時也有助於系統分辨使用者希望透過Google Search尋找哪些資訊,並且能避開相似卻不相關的內容,甚至可以避開刻意透過無害標籤標記煽情露骨,或具有暗示性的內容,藉此降低在Google Search搜尋結果吸引人點擊觀看比重。

目前Google Search會針對未滿18歲的Google帳號預設開啟過濾煽情露骨內容功能,而針對未在Google Search登入個人帳號,或是使用他人手機搜尋資料的情況,Google Search搜尋機制也會針對一般搜尋結果濾除包含色情的內容,避免產生不必要影響。

除此之外,Google目前也持續利用BERT人工智慧模型,藉此精進理解使用者透過關鍵字搜尋內容的期望值,並且過濾非相關的有害內容。

Google現在已經透過75種語言訓練「MUM」模型,藉此讓此款模型能夠理解全球多數語言構成的搜尋行為,進而協助使用者找到更符合需求的解答,並且去除不相關的搜尋結果,同時也將持續與各地機構深入合作,讓搜尋結果能更加安全。

楊又肇 (Mash Yang)
mashdigi.com網站創辦人兼主筆,同時也是科技新聞業流浪漢。

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