Facebook的这一个小漏洞刚好给了“计算机视觉”技术一个“大显身手”的机会，它给Facebook添加一个文本信息层，这一文本信息层能够建立起“不感兴趣”和“不喜欢”的差别。这对Facebook一直强调的目标——“向公众提供与之关系最密切的新闻和信息”作用非常大。说不定在不久以后，Facebook能完全清楚你的喜好和厌恶，自动帮你屏蔽你不想看到的图片，比如可怕的狗的图片，或是长得像你前任的人的照片。

　　照片来自：UNsplash用户Brooke Lark

　　“厌恶”是一种非理性的情绪

　　当然，要做到完全了解用户的喜好和厌恶对Facebook来说是一个非常艰巨的任务。社会科学家表示“厌恶”这一情绪最初是一个简单的应对机制，是用来抵御那些可能会对我们造成伤害的对象的。但是对现代人来说，“厌恶”常常是以极度个人的、复杂的、完全不理性的方式表现出来的。我厌恶食物的照片是事出有因的。我小时候经常见到的意大利、美国食物都是浓油赤酱的，酱汁四溅让我总是下意识地把食物与不干净联系在一起，我对食物图片的厌恶也正是来源于此。这种厌恶逐渐持续发展成为一种本能反应——对牙医诊所里的美食杂志自动屏蔽，或者在看到《早安，美国》中的烹饪桥段时立刻换频道。一直到现在，我连一集《安东尼的秘密》（旅游美食节目）都无法容忍。

　　过去，我一直都进行着自我隔离，就像是生活在过滤后的环境中，但是现在不了。当步入社交媒体时代时我就知道，在与网络上的食物图片的对抗中，我是彻底输了。Facebook、Instagram和其他社交媒体上的食物图片就像网络上的自拍和宠物照片一样常见。不管我喜不喜欢它们，它们已经在已建立的社会规则中找到了一席之地。我现在只能够寄希望于一个更加智能的自动筛选机制。

　　我问过Facebook现在是否有计划将“计算机视觉”技术应用于新闻源信号识别过程中，但是他们不愿意过多谈论未来的计划。他们公司的一位新闻发言人简单表示他们不排除这种可能。不管怎样，很明显的是“计算机视觉”将在未来的Facebook发挥很大的作用。

　　在Facebook年度F8开发者大会上，首席技术官Mike Schroepfer在台上大力宣传了他们的一项新技术——面具R-CNN。“面具R-CNN”能够侦测照片中的移动对象。另一位执行技术官在会议上还表示Facebook正在着手研究、开发能够对视频进行侦测和分析的“计算机视觉”技术。

　　现在，我并不指望这些技术在短期内就解决我的问题，因为真正掌握我们的喜好，不是简单的统计、总结出我们点赞最多的照片。事实上，了解我们真正喜欢什么，比了解我们点赞什么图片要复杂得多。

　　对一个拥有16亿用户的媒体软件来说，这并不是在淡化其管理的复杂任务。我们应该信任Facebook，相信它能够从所有混乱的文本内容中，理出相对清晰地思路。每当我听到关于Facebook的强大的能力，或者是Facebook掌握的、大量的关于个人信息的数据，亦或者是关于“人工智能将能够理解人类感情”的大胆推测……我都会思考“既然Facebook都能够如此强大了，何以我不能？”这时，我就会打开我表妹分享在Facebook的自制乳蛋饼的照片，勇敢地直视它。