在資訊爆炸的時代，3C產品已經是我們生活不可或缺的一部份，全球就有數十億用戶在使用YouTube，大家都可以在裡面順暢地分享各類資訊，只是也因此衍生出有害的不實資訊利用漏洞快速傳播的問題，YouTube 產品長 Neal Mohan表示，這也是目前YouTube所重視的議題，因此要如何在保留平台的自由言論空間下，限制有害消息的傳播是團隊所要面臨的挑戰。
Neal Mohan指出，在過去的五年裡，YouTube一直投入大量資源，構建「4R」的平台責任架構。借助機器學習和人工審閱，得以快速移除違規內容、提供可靠的訊息來源並阻止問題內容的傳播，並隨著不實資訊擴散的速度和範圍遠超以往，YouTube也需要與時俱進地做出因應。
以下是YouTube接下來要應對的三大挑戰：
1. 新型態不實資訊在快速傳播前被搶先掌握
多年來，網路不實資訊領域主要充斥著這幾類內容論述：911 真相陰謀論、阿波羅登月計畫陰謀論和地平說支持者。這些歷久不衰的陰謀論，在長時間累積下發展出一系列內容，使YouTube能夠根據該類內容的模式訓練機器學習系統，以減少推薦這類影片和其他類似內容的影片。
但是，越來越多全新的論述快速湧現並獲得觀看次數，或者一些論述也會在不同主題間轉換，像是在武漢肺炎疫情初期便面臨了一些挑戰，像是懷疑 5G 基地台造成新型冠狀病毒傳播的陰謀論，導致人們在英國燒毀了多座手機基地台。
由於這類內容明顯對現實世界造成傷害，於是YouTube更新了相關政策，並將這類內容界定為違規內容。然而能在此個案中迅速反應，是由於YouTube已經根據當地和全球衛生機構的指導意見制定了針對武漢肺炎不實資訊的處理政策。
不過，未來在應對傳播快速的不實資訊內容時，未必都剛好有相關的專家指引可參考，加上面對越新的不實資訊，可以用來訓練系統的例子就越少。為了解決這個問題，YouTube不斷訓練系統識別新的資料，利用更多目標的分類器組合、多種語言的關鍵字，以及來自各個區域分析師的資訊，希望能因此捕捉到更多不實訊息。
2. 不實資訊跨平台傳播
另一項挑戰是遊走在違規邊緣的影片在 YouTube 以外傳播。這些影片沒有明確違反 YouTube 社群規範，但YouTube也不想要將它們推薦給觀眾。因此YouTube改進了推薦系統，減少違規邊緣內容透過推薦系統被看到的比率，目前已大幅降低至不到 1%。但即使我們不推薦某個違規邊緣的影片，該影片可能仍會因為其他網站的連結引導或嵌入該 YouTube 影片而獲得觀看次數。
因應此問題的一個可能方式是停用「分享」按鈕，或針對我們已經限制推薦的影片，讓其連結失效。這麼做意味著使用者無法在其他網站上嵌入或連結到遊走違規邊緣的影片。但令人為難的是，阻止觀眾分享影片也可能是過分限制觀眾自由的措施。系統會減少推薦違規邊緣的內容，但分享影片連結是個人的主動選擇，和觀看系統推薦的影片此一被動動作截然不同。
提供背景脈絡也是我們的優先考量，面對那些嵌入在研究報告或新聞報導中的遊走違規邊緣影片，可能需要特例處理或採取不同的處置方式應對。我們需要謹慎的在限制疑似有害不實訊息傳播的同時，為敏感和有爭議的議題保留討論和教育的空間。
另一種可能的方式是在觀眾觀看嵌入或連結到違規邊緣內容的影片之前，插播顯示一則插頁式內容，讓他們知道該內容可能包含不實資訊。插頁式內容具有緩衝作用，能夠讓觀眾在觀看或分享內容之前，先停下來思考一下。實際上，我們已在設有年齡限制的內容以及暴力或血腥影片中使用插頁式內容，並將其視為重要工具，讓觀眾可選擇是否要收看即將播放的影片。
3. 不同文化特有的不實資訊
我們遏止不實資訊的措施已取得實際成效，但要將相關措施推廣至 YouTube 服務支援的超過 100 個國家和數十種語言，仍然是一項複雜的工作。
文化差異使得人們對可靠資訊來源的定義有著截然不同的態度。在部分國家或地區，像是英國 BBC 等的公共電視台被廣泛認為是可靠的新聞來源，但在其他國家或地區，公共電視台卻比較偏向作為當地政府的宣傳管道。不同國家或地區的新聞及資訊生態系統亦有所不同，有些地方的媒體對新聞內容有較嚴格的事實查證標準，有些卻不太重視監管或查證。
此外，政治環境、歷史背景和突發新聞事件也可能會造成當地特有的不實資訊，這類內容不會在世界上其他國家或地區出現。例如，茲卡病毒(Zika) 在巴西爆發期間，有些人便將此疾病歸咎於國際陰謀論；或是去年在日本，網路上有流言聲稱某場地震是人工干預的結果。
面對這種地區多樣性，我們的團隊遇到了與面對新型態不實資訊時相同的問題，包括不斷變化更新的內容論述，以及缺乏可靠的訊息來源。例如，我們在疫情初期發現部分國家或地區的衛生機關沒有提供最新的研究資料，而一些當地政府機關有時甚至會提供不同的規範指引。
被認定為違規邊緣內容的定義在不同國家和地區亦可能截然不同。我們持續思考如何在不同的語言和文化中，對 YouTube 內容評估人員發出的規範指引作出不同的詮釋。我們也花上不少時間與本地團隊和專家溝通，說明不同文化背景可影響影片是否被歸類為違規邊緣內容。
YouTube 4R 平台責任架構：移除、優先顯示、減少推薦、獎勵創作者 。 圖：Google／提供
