被錯誤樣本污染的機器翻譯，只要是用演算法的，都會中招。更別提 FB 用的翻譯演算法是比 Google 弱的。

ಠ_ಠ - 剛剛有朋友提到這個，目前這個翻譯問題已經解決，但我在這邊特別提出來談，想讓不了解的人完全知道...

摘錄網友的噗浪：錯誤樣本已經對整個辨識用的神經網路已經造成了整體性的影響，基本上神經網路在訓練上造成的影響都是永久性的，所以可以說，改對和改錯是可以用同樣的方式，就是投樣本給它學，但前面也提到的，造成的影響是永久性的，所以改錯簡單，但要完全改回來(改對)，基本上是不可能。

難過變高興？Google翻譯香港情勢 疑遭「天朝網軍」惡搞 - 政治 - 自由時報電子報

要求 FB 和其它相關的社群網站就兩個方向（程式的，和管理方面的）來改正的要求，是合理的，而且並不會互相衝突。最後也是提供一個想法給大家，mis-information 的戰術，兩年前中國就對 Google 下手了，如果在二年後的現在的這個時點對 FB 下手，是不是更能逹成分化人心、打擊對信任民主制度的最大效果呢？

@viewer - 我想，用我這個簡單的實驗，應該就可以至少證明： FB 的翻譯演算法，被有針對性的進行...