Facebook zählte nach eigenen Angaben im 4. Quartal 2019 rund 2,5 Milliarden Mitglieder und ist somit das größte soziale Netzwerk der Welt. Mit einem Umsatz von 70,7 Mrd. (2019) hat sich das Unternehmen zu einer mächtigen Plattform entwickelt, die die digitale Kommunikation zwischen Menschen ermöglicht. Ohne den Einsatz von Künstlicher Intelligenz im großen Stil wäre Facebook nicht administrierbar. 

Jeder Benutzer von Facebook verfügt über eine eigene Profilseite, auf der er sich präsentieren sowie Fotos und Videos hochladen kann. Auf diesem Profil können Besucher öffentlich sichtbare Nachrichten hinterlassen oder Kommentare zu eigenen Beiträgen des Profil-Inhabers veröffentlichen. Alter, Geschlecht, Lebensstil, Interessen, Verhaltensmuster und intimste Details machen aus Facebook eine Goldgrube für Werbetreibende und den Geheimdienst.

Da diese persönlichen Daten von den Benutzern aus freien Stücken gepflegt und ständig aktualisiert werden, kann sie Facebook für einen exorbitanten Betrag gewinnbringend an Werbetreibende verkaufen. Doch dieser Datenschatz kann nur mit modernster Technologie gehoben werden. Und hier kommt KI ins Spiel, die unstrukturierten Daten Struktur verleiht. Sie gibt sie in einer Form wieder, aus der verständliche Erkenntnisse generiert werden können, sie macht aus “Big Data” “Smart Data”.

Seit seiner Veröffentlichung steht Facebook wegen mangelhaften Datenschutzes insbesondere in Europa in der Kritik. Dennoch tut das dem Erfolg des Social Media Riesen, zu dem mittlerweile auch WhatsApp und Instagram gehören, keinen Abbruch.

Wie und wo Facebook Künstliche Intelligenz einsetzt 

1. Textanalyse

Ein großer Teil der auf Facebook geteilten Daten liegt immer noch in Textform vor, auch wenn die Plattform gefühlt voller Videos, Fotos und GIFs ist. Für die Analyse der Texte verwendet Facebook eine selbst entwickelte Software namens DeepText, um die Bedeutung von Wörtern zu extrahieren. Deep Text versteht mehr als 20 Sprachen mit nahezu menschlicher Genauigkeit. Dafür nutzt man das sogenannte Deep Learning, welches ein Teilgebiet des Machine Learning ist und auf Deep Neural Networks (= tiefe neuronale Netzwerke) aufbaut.

Tiefe neuronale Netzwerke “vermessen” Wörter und analysieren die Beziehung zwischen ihnen. In meinem früheren Blog-Beitrag “Word2Vec” habe ich diese Technologie bereits grob beschrieben.

Gegenwärtig wird DeepText verwendet, um Spam zu erkennen, den Inhalt einer Nachricht zu verstehen und bestimmte Absichten von Nutzern erkennen zu können. Facebook generiert daraus Leads, die an Werbekunden weitergegeben werden.

2. Gesichtserkennung

Facebook verwendet eine Deep Learning-Anwendung namens DeepFace, um Personen auf Fotos zu erkennen. Die Software zur Gesichtserkennung erreicht laut Facebook mittlerweile eine Genauigkeit von 97,35 % (Abweichungen von ± 0,25 %). Damit ist die KI bereits auf menschlichem Niveau (Genauigkeit von 97,53 %) angelangt. Der Legende nach ist DeepFace damit treffsicherer als die Software des FBI, die nur mit einer Genauigkeit von 85% arbeitet. Der Einsatz dieser  Technologie gilt nach wie vor als umstritten. Datenschützer kritisieren, dass es Facebook – z.B. basierend auf einem hochauflösenden Foto einer Menschenmenge – möglich wäre, viele der Gesichter auf dem Bild zu erkennen und mit Namen zu versehen. Diese Funktionalität wurde 2013 nach Protesten aus den Konten der europäischen Bürger entfernt.

3. Gezielte Werbung

Facebook verwendet tiefe neuronale Netzwerke um zu entscheiden, welche Werbung welchen Nutzern gezeigt werden soll. Dies ist seit jeher der Eckpfeiler des Unternehmens. Ziel von Facebook ist es, das Verhalten der User sehr genau zu studieren, so viel wie möglich über sie herauszufinden und auf möglichst aufschlussreiche Weise zusammenzufassen. Das Unternehmen arbeitet dabei mit einer sehr interessanten, sich selbst verbessernden künstlichen Intelligenz, die erstmals 2016 von Facebook vorgestellt und als “FBLearner Flow” bezeichnet wurde. Dieses System ist “predictive” und kann ein Stück weit in die Zukunft sehen.  So können Werbetreibende die User nicht nur auf herkömmlichem Weg, also auf Basis ihres Persönlichkeitsprofils über Facebook ansprechen, sondern auch im Hinblick auf ihr künftiges Verhalten.  So hofft Facebook, einen Wettbewerbsvorteil gegenüber anderen High-Tech-Konkurrenten wie Google zu erhalten, die um die Vorherrschaft auf demselben Markt kämpfen.

4. Abbildung der Bevölkerungsdichte

Mit den Einsatz von KI arbeitet Facebook auch daran, die Welt zu kartieren. Das Unternehmen enthüllte bereits 2016 einige Details, als es Karten für 22 Nationen erstellte. Die Idee: wenn eine Katastrophe eintritt, können Hilfsorganisationen effektiver reagieren, wenn sie über präzises Kartenmaterial verfügen. Bereits heute decken diese Karten, die auf Basis von 11,5 Mrd hochauflösenden Satellitenaufnahmen unter Zuhilfenahme von Deep Learning erstellt wurden, den Großteil Afrikas ab.

5. Einfache Übersetzung

Facebook-Benutzer sind über die ganze Welt verteilt und mehr als die Hälfte spricht kein Englisch. Um diese Kommunikationsbarrieren zu beseitigen, baut Facebook ein KI-basiertes, automatisches Übersetzungssystem auf, mit dessen Hilfe 800 Millionen Menschen übersetzte Beiträge in ihrem News-Feed sehen können. Laut Facebook Help-Center werden Posts, die viele Übersetzungs-Anfragen erhalten, automatisch übersetzt.

2019 gewann Facebook sogar den Nachrichten-Übersetzungswettbewerb auf der Fourth Conference on Machine Translation (WMT). Das Facebook Machine Learning Modell übertraf dabei die Modelle aller anderen Teilnehmer bei vier ausgewählten Aufgaben, einschließlich Englisch-Deutsch, der komplexesten Aufgabe des Wettbewerbs.

6. Bildersuche & “Sprechende” Bilder

Lieblingserinnerungen suchen und teilen, Freunde markieren und Produkte erkennen – diese Features gehören zu den Spezialitäten des Social Media Riesen. Bereits seit 2016 nutzt Facebook KI, um Inhalte in Bildern zu analysieren. Mittels Machine Learning erkennt Facebook beispielsweise ob ein Bild im Garten oder im Haus aufgenommen wurde, ob eine Katze darauf zu sehen ist und wo es gemacht wurde. Und erst vor ein paar Tagen wurde bekannt, dass die neue Facebook KI „GrokNet“ Produkte in Videos und Bildern identifizieren und in Shopping-Kanälen danach suchen kann.

Im Juli 2019 gab ein Fehler im Facebook-Netzwerk einen Blick hinter die Kulissen der KI-Bilderkennung. Der Ausfall, der über 1,5 Milliarden täglich aktiven Facebook-Benutzer betraf und Instagram praktisch unbrauchbar machte, verhinderte, dass Bilder geladen wurden. Dennoch hinterließ das Social Network Beschreibungen wie “Bild kann enthalten: Tisch, Pflanze, Blume und Outdoor”.

Hey @facebook,
Is this an error? Why does this tag of women standing together on my Facebook say "hoes"? #facebookdown pic.twitter.com/zYLXycM0td

— Danielle Abril (@DanielleDigest) July 3, 2019

Facebook baut also Systeme auf, die Bilder auf der Ebene einzelner Pixel verstehen können, anstatt nur das gesamte Bild zu klassifizieren. Dieser Vorgang wird als “Bildsegmentierung” bezeichnet und ermöglicht es Facebook, sowohl einzelne Objekte im Bild als auch deren Beziehung zueinander zu erkennen. Mit Hilfe der KI-gestützten Bildsegmentierung ist Facebook also beispielsweise in der Lage, für Sehbehinderte “sprechende Bilder” anzubieten, um ein positives Beispiel herauszustreichen.

7. 3D Bilder

Im Oktober 2018 wurde erstmals Facebooks 3D-Fotofunktion gezeigt. Die Funktion basiert auf der bei Smartphones mit Dualkamera vorhandene zusätzliche Tiefenebene in Bildern. Mit Hilfe des maschinellen Lernens brachten Facebook-Forscher einem neuronalen Netzwerk bei, wie man “aus 2D-Fotos auf 3D-Strukturen schließen kann”.

Dabei wurde das  Netz mit Millionen Paaren von 3D-Bildern und den entsprechenden Tiefenstrukturen trainiert.

“Dieser Fortschritt macht die 3D-Fototechnologie zum ersten Mal für die vielen Millionen Menschen, die ein Fotohandy mit nur einer Linse benutzen, leicht zugänglich”, heißt es bei Facebook 2018 dazu.

8. Chatbots

Durch den Einsatz von Chatbots soll unser Leben einfacher und effizienter werden, auch wenn man manchmal das Gefühl hat, dass es genau umgekehrt ist. Facebook verfügt über eine leistungsstarke und hochfunktionale Bot-API für die Messenger-Plattform, die drei Funktionen reibungslos erledigt. Das Senden und Empfangen von Text, Bildern und Sprechblasen, die aus mehreren Aktionsaufrufen bestehen. Weiters bietet Facebook Entwicklern Vorlagen für Nachrichten an. So stehen Kunden Schaltflächen und schön gestaltete Vorlagenbilder zur Verfügung, die strukturierten Nachrichten mit Call-to-Actions sind erstaunlich benutzerfreundlich.

9. Selbstmorde mit Künstlicher Intelligenz verhindern

Weltweit ist Selbstmord die zweithäufigste Todesursache bei 15- bis 29-Jährigen. Im März 2017 startete Facebook ein ehrgeiziges Projekt zur Verhinderung von Suiziden mit künstlicher Intelligenz. Nach einer Reihe von Selbsttötungen, die unter anderem per Live-Streaming auf der Plattform übertragen wurden, versuchte man, mit Hilfe eines Präventions-Algorithmus Anzeichen für mögliche Selbstmorde zu erkennen. Facebook nutzt dabei maschinelles Lernen, um Schlüsselwörter und Suizidmuster (z.B. besorgte Kommentare von Freunden) in Beiträgen zu erkennen und Benutzer zu identifizieren, die möglicherweise gefährdet sind. Das ehrgeizige Projekt rief viele Datenschützer auf den Plan.

“Im letzten Jahr haben wir den Ersthelfern geholfen, schnell rund 3.500 Menschen weltweit zu erreichen, die Hilfe brauchten”, schrieb Mark Zuckerberg, CEO von Facebook, in einem Beitrag 2018 über die Initiative.

Die Idee, dass der Social Media Riese Daten zur psychischen Gesundheit seiner User ohne die Zustimmung der Benutzer auswertet und speichert, fanden insbesondere die europäischen Datenschützer nicht gut. Der Einsatz des “Selbstmord-Algorithmus” von Facebook ist in der EU verboten. Die Datenschutzgrundverordnung (GDPR) schreibt vor, dass ein Unternehmen die Zustimmung der User einholen muss, bevor es Daten zur psychischen Gesundheit erstellt oder speichert.

10. Fakenews, Hasspostings, Terror und Nacktheit aufspüren

In besonders heikler Mission ist Facebook beim Aufspüren von Hasspostings, Fakenews, bei Terror und Pornografie unterwegs. In den Gemeinschaftsstandards über Hassrede heißt es beispielsweise: “Hassrede schafft ein Umfeld der Einschüchterung und Ausgrenzung und kann offline Gewalt fördern. Deshalb lassen wir Hassrede auf Facebook nicht zu.” 

Auch für Gewalt gilt: “Wir entfernen Inhalte, die Gewalt verherrlichen oder das Leid bzw. die Erniedrigung anderer befürworten, da solche Inhalte ein feindseliges Umfeld schaffen. Wir lassen Gewaltdarstellungen (mit einigen Einschränkungen) zu, wenn sie für bestimmte Themen sensibilisieren bzw. auf Probleme aufmerksam machen.”

Die KI zur Erkennung  dieser Inhalte wurde im Jahr 2020 von Facebook erneut verbessert. Leider bleibt die Genauigkeit dieser Systeme weiterhin ein Rätsel, da Facebook die Gesamtmenge der Hassreden, die von seinen 1,7 Milliarden täglich aktiven Nutzern gepostet werden, nicht bekanntgibt. Dem neuesten Bericht zufolge entfernte das Unternehmen im ersten Quartal 2020 insgesamt 9,6 Millionen Inhalte, die es als Hassreden ansah, gegenüber 5,7 Millionen im vierten Quartal 2019.

“Unsere Sprachmodelle sind größer, genauer und nuancierter geworden. Sie sind in der Lage, Dinge zu erfassen, die weniger offensichtlich sind. “- so Chief Technology Officer von Facebook, Mike Schroepfer,  2020 im Gespräch mit Journalisten

Die Definition und das Aufspüren von Hassreden ist eine der größten technischen und letztendlich auch politischen Herausforderungen für Facebook und andere Plattformen. Um nach heftiger Kritik größtmögliche Transparenz zu wagen, wurde vor einigen Jahren die Data Transparency Advisory Group (DTAG) ins Leben gerufen. Die DTAG ist ein unabhängiger Beirat aus sieben Experten aus verschiedenen Disziplinen, die sich auf die Messung und die Rolle von Metriken beim Aufbau legitimer, rechenschaftspflichtiger Institutionen spezialisiert haben. Facebook hat die DTAG beauftragt, die in den ersten beiden Versionen ihres Community Standards Enforcement Report enthaltenen Metriken zu bewerten, Empfehlungen zur Verbesserung ihrer Mess- und Berichterstattungspraktiken abzugeben und einen öffentlichen Bericht über ihre Ergebnisse zu erstellen.

Zusammenfassung

Ohne den massiven Einsatz von Künstlicher Intelligenz wäre Facebook also nicht administrierbar. Trotz mehrerer Datenschutz-Skandale in den letzten Jahren scheinen die meisten User bereit zu sein, ihre Privatsphäre aufzugeben, um auf der Facebook-Plattform präsent zu sein. Facebook ist gekommen, um zu bleiben. Künstliche Intelligenz wird dafür sorgen, dass die Informationen, die die User in ihren Filterblasen sehen, immer präziser werden und die Werbekunden stetig bessere Profile ihrer Kunden bekommen.

Maschinen mit “gesundem Menschenverstand” auszustatten, wird ein großer Schwerpunkt der KI-Forschung im nächsten Jahrzehnt sein. – Yann LeCun, Facebook AI Chief, Gewinner des Turing Awards 2018