臉書利用10億張Instagram相片訓練出強大的AI電腦視覺技術，在物件辨別測試中達到84.2%的準確度，勝過其他現有的AI模型，未來可多方運用在協助視障者辨識相片內容，或是進行相片的自動化分類。
現今要訓練AI模組，通常需要利用已經事先標記好的資料集，不過臉書這款名為「SEER」的AI電腦視覺技術能夠在一組未經標記且未經策劃的訓練資料當中，進行自我監督學習（self-supervised），最終在物件辨別的測試中達到84.2%的準確度。
臉書表示，SEER能夠在隨機的相片資料當中做出正確判斷，顯示AI技術的自我監督學習有了突破性的發展，可減少使用人力為大量資料加註標記，並提供更多元且豐富的訓練資料，同時也可以減少人為策劃時所造成的偏見或歧視行為。
臉書發言人指出，相關技術的應用層面非常廣，像是自動生成相片描述協助視障者理解相片內容，或是完成相片整理的自動化分類，還可以幫助平台自動過濾掉有害內容。
