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950页源文件泄漏 谷歌操纵大选 算法帮拜登赢川普

mehome 2022-09-26 51

2022-09-26 来源: 新智元

美国中期选举临近,有关谷歌操纵大选的新闻,又被挖了出来。从种种披露的资料来看,操纵大选这事,谷歌无论如何也赖不掉了。

众所周知,2020年的大选,是拜登胜出。

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如果细看选票的统计的话,会发现,从全美普选票来看,在计票率为97%时,拜登以50.8%的得票率超过特朗普的47.4%,拜登的优势并不是特别大。

所以在大选基本尘埃落定之际,特朗普方面一直不甘心,想要重新计票。

不过大选已经尘埃落定,特朗普方面再不甘心也只是徒劳。

然而就在美国即将举行中期选举的现在,谷歌操纵2020年大选的新闻又被挖了出来。

事情的起因是这样的:

2019年8月,谷歌高级工程师Zachary Vorhies泄露了950页的内部文件。

文件内容直接披露了谷歌操控大选的证据:

谷歌曾使用黑名单、审查制度和机器学习算法操纵2020年大选。

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ML算法如何操控大选?

在这个特别的黑名单中,显示了数百个在安卓的新闻搜索结果中被审查的保守派网站,存在明显的政治偏见。

比如,Daily Caller、Western Journal、RedState、Gateway Pundit、Steven Crowder、Michelle Malkin、Glenn Beck、Rush Limbaugh等都被列入了黑名单。

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紧接着,2021年,Vorhies出版了一本书名为《谷歌泄密: 告密者对大型科技审查制度的揭露》。

他在书中称,特朗普当选对谷歌来说是一个转折点。

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2016年大选结束后,特朗普正式成为总统当选人。

无论走到哪里,Vorhies都能听到谷歌同事谈论这次选举有多不公平,并坚称需要抵制来应对特朗普和全球范围内出现的更广泛的民粹主义运动。

谷歌联合创始人Sergey Brin在一次公司全体会议上说,「我当然觉得这次选举令人深感不快,我知道你们中的许多人也是如此。然而很多人显然不认同我们所拥有的价值观。」

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负责谷歌全球事务的副总裁Kent Walker表示:谷歌必须努力确保「民粹主义」和「民族主义」的崛起只是历史弧线中的一个暂时现象和小插曲。

这一切证明了,谷歌在2016年大选中确实输给了特朗普。

当时,谷歌高管和员工采用了各种策略来推选希拉里•克林顿。

比如通过谷歌搜索引擎帮助希拉里屏蔽不利信息。

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来自维基解密的邮件显示,克林顿的竞选团队让谷歌母公司Alphabet执行董事长埃里克 · 施密特 (Eric Schmidt) 起草了一份竞选计划。

该计划于2014年4月发送给克林顿的幕僚长,当时她还是国务卿,比这位民主党政客宣布竞选总统早了整整一年。

此外,克林顿竞选团队的首席技术官Stephanie Hannon便来自谷歌,其首席产品官Osi Imeokparia也是谷歌的员工,还有另外2名关键人物Derek Parham和Jason Rosenbaum也曾在谷歌工作。

在2016年大选后的第二天,另一封泄露的谷歌高管电子邮件链显示,该公司为拉美裔选民的动员投票活动提供了免费搭车服务。

谷歌员工称这是对希拉里竞选团队的「无声捐赠」。因为他们认为这一行动将有助于她获胜。

在Vorhies看来,当谷歌发起一场反对所谓「Fake News」的运动时,实际上是在审查现任总统及其民粹主义支持者的想法和观点。

恰恰在公司大部分内部文件中,Vorhies通过搜索发现任何「支持特朗普」和「反对希拉里」的内容都被贴上假新闻的标签。

2019年,Project Veritas公布了谷歌高管Jen Gennai被偷拍的视频。

在视频中,Jen Gennai直言不讳说要「防止2016年的事再次发生」。

之后她补充道,目前谷歌正在尝试「训练算法」,希望能模拟出一种可能改变特朗普2016年大选胜利结果的工作方式。

而在另一段泄漏视频中,YouTube的首席执行官Susan Wojcicki描述了谷歌是如何重新编写算法来掩盖那些不支持该公司左倾政治的言论。

比如,Youtube会改变推荐引擎的结果,在「你可能喜欢的创作者栏目」中,如果有Youtube不希望出现的的人,Youtube就会把这些人换成和他们类型相似的人。

他还说,Youtube还会试图推荐左倾的政治媒体,比如美国有线电视新闻网(CNN)或者微软全国有线广播电视公司(MSNBC)。

Wojcicki透露,谷歌正在使用「机器学习」和「分类器」来审查他们的搜索结果。

机器学习就是向算法提供真实世界的信息——比如人类做出的决定——并学习根据发现模式自己做出决定。

而这些分类器是什么?

在一份被泄露的题为「边缘排名/分类器: 定义频道质量」的文件中,谷歌将ABC、CBS和CNN评为比福克斯新闻、《今日俄罗斯》和Breitbart更权威的媒体。

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2017年5月31日,特朗普在推特上发布了一条六个字的短语,尽管有持续的负面新闻报道(Despite the constant negative press covfefe.)

其中,Covfefe是特朗普专门将coverage(报道)一词拼写错误。

在一份被泄露的名为「covfefe Translate Easter egg」文件中,谷歌的工程师们甚至从阿拉伯语词典中删除了「covfefe」这个词以及它的意思「I will stand up」,并用耸肩表情符号取而代之,以推进他们的反特朗普政治议程。

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更重要的是,谷歌的审查涵盖了一系列广泛的主题,远远超出了政治范围。一份泄露的YouTube黑名单中便可看出,数百个从搜索结果中的主题被删除。

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谷歌有权决定美国公民看到什么内容,不会看到哪些内容。

Vorhies泄露的文件证明,这家科技巨头利用审查制度、黑名单和机器学习算法压制垃圾新闻,推送权威新闻。

对谷歌操纵选举的指控,由来已久

总部在加州(专题)的谷歌,一直与民主党存在千丝万缕的关系。

早在2012年,奥巴马总统寻求连任时,谷歌就被质疑影响大选。

《华尔街日报》在测试了谷歌的搜索结果后认为,谷歌的搜索结果对候选人不公平。

比如,在谷歌上搜索「奥巴马」时,弹出的结果是奥巴马的完整的个人简历和新闻信息。

而奥巴马的竞选对手米特·罗姆尼,弹出的页面只是普通搜索页面,当中甚至包括一种名为罗姆尼的绵羊。

面对「自带政治倾向」的质疑,谷歌的回应是,用户关掉默认的个性化推荐就好了,关于搜索的准确性,他们也会继续优化。

到了2016年大选前夕,由马里兰大学及其他成员组成的调查小组显示,谷歌的搜索结果依然偏向民主党候选人。

美国独立媒体SourceFed也爆料称,谷歌的搜索服务的联想词功能,有偏向民主党总统竞选人希拉里的嫌疑。

比如,在谷歌搜索栏输入有关「Hillary Clinton crimes」(希拉里+犯罪) 的关键词时,弹出的是“希拉里刑事改革法案”这类对希拉里来说较为积极的自动联想词,但“希拉里刑事改革法案”却并非谷歌的搜索热词。

在2016年的大选,特朗普虽然击败了希拉里,成为了第45任美国总统,但依然对谷歌等公司的「附逆行径」耿耿于怀。

在总统任上,特朗普不遗余力地指控谷歌。

例如,2018年举行的中期选举时,特朗普推特上发言称「在谷歌上搜索特朗普新闻时,出来的全是假新闻……谷歌和其他媒体都在压制保守派的声音,将正面新闻隐藏起来。这些科技公司正在控制人们可以看什么,不能看什么。」

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当年年底,谷歌卷入一场「白痴」风波:有人发现,在谷歌上搜索「idiot」(白痴)一词时,出现的图片有80%是特朗普的。

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这一结果似乎给了特朗普指责谷歌人为操纵搜索结果一事提供了「实锤」。

到了2019年,特朗普引用一个「报告」,发推指责谷歌在2016年美国总统大选时「操纵260万到1600万选票支持希拉里」。

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无独有偶,美国著名的右翼保守媒体布莱巴特新闻网(Breitbart News)也称,自2016年大选以来,谷歌一直在从搜索结果中清除布莱巴特新闻网内容。

举个例子,搜索可见性是衡量网站内容在谷歌搜索中的可查找性的关键行业标准。有数据显示,自2016年以来,谷歌已经将布莱巴特新闻网搜索可见性打压了99.7%。

布莱巴特新闻网并不是唯一一个在谷歌搜索排名中排名异常靠后的保守派新闻网站。

数据显示,在谷歌的网站流量百分比排名中,最低的十个网站(布莱巴特新闻、福克斯新闻、每日来电、火焰、原因、联邦主义者、每日电讯报、华盛顿审查员)中有八个是保守派网站。

与此同时,所有排名前十的网站,绝大部分来自自由派倾向的媒体或左翼媒体。

即便是中间派的网站,流量也落后于左翼自由派媒体。

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一位有着25年的SEO(搜索引擎优化)专家说:「我从来没有看过一个网站上特定概念的排名和可见度被大规模取消的情况,布莱巴特网站上情况极其少见,关键是内容撤销,而不是排名下降,这将是一种非常厉害的贬值行为,等于一夜之间让一个网站消失。这一事实本身就是操纵的迹象」。

面对种种质疑,谷歌方面的回应基本上遵循「你跟我聊政治,我跟你聊技术」。

比如,谷歌CEO桑达尔·皮查伊(Sundar Pichai)在被美国国会质疑是否利用算法操纵时,他的回应是「我们的搜索结果,大多数都是根据数据进行智能判断的,我们的算法没有政治情感的感念,我们不带任何政治偏见地对待自己的工作」。

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不过,谷歌的回应恐怕站不住脚。

2015年8月,美国行为研究与技术学会的高级研究心理学家Robert Epstein就指出,通过「带有偏见的搜索结果」,谷歌可以影响了犹豫不决的选民。

他的研究结果,发表在《美国国家科学院院刊》上。

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在这篇文章中,他得出一个结论:在控制民众观点及信仰、进而控制大选结果这一点上,谷歌是历史上最强大的公司。谷歌的搜索算法能影响20%尚未下定决心的摇摆选民,在特定年龄段的人群中,甚至能左右80%犹豫选民的决定。

 

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