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。
如果內容擁有者表明內容經 AI 修飾或生成，Pinterest 會在圖片 Pin 的放大檢視中顯示標籤。
此外，當 Pinterest 的偵測系統判定圖片 Pin 可能是由 AI 生成或修改時，Pinterest 會在該 Pin 的放大檢視畫面中顯示標籤，以符合
如需深入瞭解
Pinterest 的 Navigator 是一系列多模態基礎模型，能接收文字與圖片輸入，並產生文字輸出，支援 Pinterest 的多種功能，包括對話體驗。Navigator 是以公開可用的開源基礎語言模型為基礎，結合合成資料、平台上的公開內容，以及 AI 功能的使用資料進行微調而建構。Pinterest 在訓練中使用了超過 15 萬個由合成訓練文字範例組成的資料點，這些範例用於模擬真實的多輪對話；另使用超過 100 萬個由圖片與文字樣本組成的多模態資料點，以及超過 10 萬個由對話記錄組成的資料點。使用合成資料訓練 Navigator 系列模型的工作始於 2026 年 1 月。內容資料的收集期間可追溯至 Pinterest 於 2010 年推出時，而 AI 功能的使用資料則自 2026 年 10 月之後開始收集。資料收集仍在進行中。資料集經過評分、清理及處理，以提升品質及符合我們的信任、安全及其他內部標準。
合成資料並非經第三方授權取得，也不是向第三方購買，且不含個人資訊或彙總消費者資訊。平台上的公開內容可能受著作權、商標權或專利權保護。Pinterest 依據使用者按照我們的
Pinterest Canvas (「Pinterest Canvas」) 是一系列多模態基礎模型，透過強化圖片來提升 Pinterest 體驗。Pinterest Canvas 已使用超過 6 億筆來自公開 Pin、Pin 說明及 Pin 中繼資料的資料點進行訓練，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 月左右首次用於 Pinterest Canvas 開發。資料收集仍在進行中。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。
平台上的公開內容可能受著作權、商標權或專利權保護。Pinterest 依據使用者按照我們的
若要在動態中
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