今年 6 月網路上流傳一支名為「Synthetic Messenger Performance」的 YouTube 影片，當你點開時彷彿置身在一場極為吵雜的百人 ZOOM 即時會議室裡——但所有的參與者都是機器人。
會議裡，你可以觀察到這些機器人們，正用「手臂」在螢幕上來回點擊新聞網頁中的廣告版面，一面點、一面反覆發出「scroll（滾動）」和「click（點擊）」的聲音。仔細一看你會發現，機器人瀏覽的新聞多與氣候變遷相關，他們閱覽、滑動，並點擊每個頁面上的每一則廣告。
這個「創作」是由紐約藝術家兼工程師 Tega Brain、Sam Lavigne 發起，該計畫上線僅一週半，機器人便訪問超過 200 篇氣候相關文章，點擊超過 600 則廣告。
在這支名為「Synthetic Messenger Performance」的影片中，似乎有許多人待在ZOOM的即時會議室裡，但其實所有的參與者都是機器人
機器人也能輕易玩弄 Google 演算法！藝術家發起警世計畫
這場計畫的發起，是為了對抗由 Google 所掌握的內容演算法機制，「關於氣候變化的報導敘事，一直受到化石燃料行業和遊說團體的控制。」Lavigne 提到，目前搜尋引擎的廣告機制和演算法，正決定著人們將會優先看到哪些新聞，比起內容的重要性，Google 似乎更在乎哪些文章能帶動廣告點擊。
為反抗演算法對於人們資訊取得的巨大衝擊，Synthetic Messenger 希望藉由機器人大量點擊「氣候變遷」相關文章內的廣告，來玩弄系統，試圖提高該文章在 Google 搜尋引擎上的排名。
「我們不打算將它解讀成——對氣候變化真正有效的戰略。」Tega Brain 認為，這樣「點擊詐欺」行動，早晚會被 Google 發現且阻止。
然而，藉由這項行動，可以適度引起大眾對於「廣告商」與「演算法」間特殊關係的重視。
Google 更新「原創優先」機制，但難保高流量假新聞被優先看到？
《GIZMODO》報導指出，文章獲得更多廣告點擊，便更容易在 Google 搜尋演算法中取得明顯的位置，這個機制，同時也影響了內容製作端的選題策略。
當某些故事能獲得較多流量、較高的廣告效益時，媒體就更傾向產製相關內容；反之，當某些題目的廣告點擊率、使用者參與度相對較低，便很有可能成為 Google 演算法以及媒體選題機制中的孤兒——對 Tega Brain、Sam Lavigne 而言，氣候變遷議題就是這樣的孤兒。
「影響輿論及新聞的演算法系統，基本上都是黑箱演算法。」主修環境工程的紐約大學數位媒體學系（Digital media）助理教授 Brain 提到，由於 Google、Facebook、YouTube 這些掌握廣告主資源的科技公司從未公開演算機制，因此我們甚至很難知道，究竟是什麼支配了大眾的所知與所見。
即便如此，網路文章是否具有「可操控性」，能否成為特定人士帶領風向的手段，仍是值得討論的議題。
舉個例子解釋。在 2018 年，一篇不明來源的 Facebook 貼文聲稱，一種新型的致命蜘蛛在美國多州造成數人死亡。爾後，Google 上關於「新致命蜘蛛」的搜尋量瞬間暴增，最終事實證明，該篇貼文是不折不扣的假訊息，但隨著搜尋它的人很大程度地繼續閱讀、點擊這些錯誤資訊，使得這些內容在 Google 搜尋結果呈現上，仍保持置頂的位置。
即便 Google 在 2019 年為了改善搜尋引擎上的新聞生態，宣布修改演算機制，讓原創新聞優先（original reporting）曝光，仍難以解決這類問題。
社群也是假消息的溫床，Google 會走向這一步嗎？
事實上，在 Google 之前，社群龍頭 Facebook 也曾因放任假消息流傳而惡名昭彰。
2016 年，《紐約時報》的一則報導指控 Facebook 在美國大選期間幫助傳播錯誤訊息和假新聞，進而影響了美國選民投票。
Facebook 的演算法機制立基於用戶對該內容的互動，《紐約時報》引用北卡羅來納大學教授澤伊內普・蒂費克奇（Zeynep Tufekci）的談話，提到：「一個假消息稱支持難民的教皇方濟各支持川普，而這個消息被分享了 100 萬次，看到這則貼文的人高達數千萬，然而卻鮮少有人看到『糾正它』的貼文。」因此，合理的判斷，Facebook 演算法為假新聞創造舞台，足以影響使用者的判斷。
Facebook 也在 2017 年 證實 ，俄羅斯有心組織於 2015 年 6 月到 2017 年 5 月 利用臉書平台進行特定價值觀的散播，包含花了十萬美金買了臉書廣告帶動輿論，儘管後續 Facebook 幾項重大更新都聚焦在斷絕假新聞、假內容，但仍無法完全阻絕。
社群與搜尋引擎已是目前眾人獲取訊息的主要方式之一，但他們亦是容易滋養錯誤訊息的渠道，所謂「個性化推薦」背後的盲點在於機器無法辨識內容，運算機制和商業模式都支持著「受歡迎」的內容持續取得超高流量，Google 未來會如何調整此一機制呢？