人工智慧 (AI) 是一門電腦科學領域的技術，開發需仰賴類似人類的智慧來執行任務的系統，例如解決問題與理解語言。經典 AI 分為兩種類型：
在 Pinterest，我們一直運用這兩種類型的經典 AI，協助使用者尋找靈感，創造自己喜愛的生活。這些技術應用在許多方面，包括：
我們也會適時結合人工審核與大眾回饋來調整 AI，並持續監測與評估我們的工作方法，確保提供符合預期的體驗。
機器學習是利用演算法與統計模型的技術，協助電腦從現有資料中學習，並據此做出決策。機器學習系統專為特定任務設計，無需人工編寫程式來執行任務。相反地，這些系統會尋找模式、進行預測，且會隨著資料累積而持續提升表現。
傳統機器學習主要用於現有資料分類或預測。例如，若要讓電腦用機器學習的方式辨識照片中的椅子，必須提供大量椅子和非椅子物品的圖片，讓電腦自行學習如何分辨差異。
在 Pinterest，我們在各業務領域運用機器學習技術。例如在首頁動態、搜尋與相關動態內容中，推薦及顯示最相關的點子。我們也運用機器學習技術，讓推薦動態更具多元與包容性，例如呈現不同體型。
我們正以審慎態度探索推動創新與創意的生成式 AI (又稱生成式 AI) 技術。例如，我們運用生成式 AI 技術，透過我們的圖片生成基礎模型
為確保使用者以負責任的方式使用生成 AI，我們採取多項措施。
我們始終致力於強化內容管理機制，並與數位信任與安全合作夥伴 (DTSP) 合作，參與他們的生成 AI 和自動化工作小組。
Pinterest 的
標記 AI 生成或修改的內容有助於提供相關資訊，讓使用者瞭解在 Pinterest 上看到的內容。
當我們偵測到 AI 生成或修改的圖片 Pin 時，可能會在圖片 Pin 的放大檢視畫面中顯示標籤，以符合
對於 Pinterest 上的廣告，系統僅會在「為什麼會顯示這則廣告？」中提供相關披露文字，顯示廣告是否包含 AI 生成或修改的內容 (根據中繼資料偵測)。
我們正積極探索擴展功能的方法，以便在日後透過額外技術提高生成 AI 內容的識別能力。
如需深入瞭解
Pinterest 的 Navigator-1 (「Navigator-1」) 是一款多模態基礎模型，能擷取音訊輸入內容並轉錄成文字，產生 Pinterest 風格助理的文字輸出，能支援 Pinterest 的對話體驗。Navigator-1 是基於 2026 年 1 月公開發布的開源資料基礎語言模型經微調開發而成，利用合成資料建構，且日後將定期使用額外的合成資料重新訓練。Pinterest 使用約 150,000 筆以合成方式生成的訓練文字範例，模擬真實的多回合對話。合成資料集已經過評分、清洗與處理，以確保資料品質。
由於用於訓練模型的對話資料集由 Pinterest 合成產生，因此並非從使用者收集、向第三方購買或取得授權，且不包含個人資訊，亦不彙整消費者資訊。此外，該資料集不包含受版權、商標或專利保護的第三方資料。
Pinterest Canvas 版本 6 (「Pinterest Canvas」) 是一款多模態基礎模型，透過強化圖片來提升 Pinterest 體驗。Pinterest Canvas 已使用約 500,000,000 筆來自公開 Pin、Pin 說明及 Pin 中繼資料的資料列進行訓練，這些資料來自 Pinterest 使用者儲存或上傳至 Pinterest 的內容，且使用者已就這些資料授予 Pinterest 權限，以及同時持續使用合成資料進行訓練。訓練資料列可能包含一張或多張圖片，搭配文字說明及目標圖片。這些資料集中的資料最早於 2009 年由 Pinterest 收集，並於 2023 年 1 月首次用於 Pinterest Canvas 開發。資料收集仍在進行中。資料集中的資料可能包含有限的個人資訊，以及可能受版權、商標和/或專利保護的內容。資料集不包含彙總使用者資訊。資料集經過清理、處理與修改，以提升品質及符合我們的信任、安全及其他內部標準。
若要在動態中
在設定中
