Facebook使用AI对内容进行分类 以便更快地进行审查

【Facebook使用AI对内容进行分类 以便更快地进行审查】Facebook一直明确表示 , 它希望人工智能处理其平台上更多的审查职责 。 周五 , 该公司宣布了向这一目标迈出的最新一步:让机器学习负责其审查队列 。 以下是Facebook上的审查工作方式 。 被认为违反公司规则的帖子(包括从垃圾邮件到仇恨言论和 “美化暴力”的内容)会被用户或机器学习过滤器标记出来 。
此外 , 一些非常明确的案例会被自动处理(例如 , 回应可能涉及删除帖子或阻止帐户) , 而其余的则进入队列 , 由人类审查员审查 。
Facebook在全球范围内雇佣了大约1.5万名这样的审查员 , 过去一直被批评没有给这些员工足够的支持 , 雇佣他们的条件可能导致创伤 。 他们的工作是对标记的帖子进行整理 , 并对其是否违反公司的各种政策做出决定 。
过去 , 审查员或多或少会按照时间顺序审查帖子 , 按照帖子被举报的顺序进行处理 。 现在 , Facebook表示要确保最重要的帖子被首先看到 , 并且正在使用机器学习来帮助他们 。 未来 , 各种机器学习算法的综合体将被用来对这个队列进行排序 , 根据三个标准对帖子进行优先处理:它们的传播程度、严重性以及它们违反规则的可能性 。
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究竟这些标准是如何加权的 , 目前还不清楚 , 但Facebook表示 , 目的是先处理最具破坏性的帖子 。 所以 , 一个帖子的传播性越强(被分享和看到的次数越多) , 就会越快被处理 。 帖子的严重程度也是如此 。 Facebook表示 , 它将涉及现实世界伤害的帖子列为最重要的帖子 。 这可能意味着涉及恐怖主义、儿童剥削或自我伤害的内容 。 同时 , 像垃圾邮件这样的帖子 , 虽然很烦人 , 但没有创伤性 , 被列为最不重要的审查对象 。
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“所有违反内容的内容仍然会收到一些实质性的人工审查 , 但我们将使用这个系统来更好地确定(该过程)的优先级 , ”Facebook社区诚信团队的产品经理Ryan Barnes在新闻发布会上告诉采访人员 。
Facebook过去曾分享过一些关于其机器学习过滤器如何分析帖子的细节 。 这些系统包括一个名为 “WPIE”的模型 , WPIE代表 “整个帖子完整性嵌入” , 采取Facebook所谓的“整体 ”方法来评估内容 。 这意味着算法会协同判断任何给定帖子中的各种元素 , 试图找出图片、标题、海报等共同揭示的内容 。
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Facebook使用人工智能来调节其平台的做法过去一直受到审查 , 批评者指出 , 人工智能缺乏人类判断很多在线交流背景的能力 。 尤其是像错误信息、欺凌和骚扰这样的话题 , 计算机几乎不可能知道自己在看什么 。
Facebook的Chris Palow是该公司交互完整性团队的软件工程师 , 他同意人工智能有其局限性 , 但他告诉采访人员 , 这项技术仍然可以在删除不需要的内容方面发挥作用 。 “这套系统就是要把AI和人类审核员结合起来 , 减少总的错误 , ”Palow说 。 “AI永远不会是完美的 。 ”
当被问及该公司的机器学习系统分类错误的帖子比例是多少时 , Palow没有直接回答 , 但他指出 , Facebook只有在自动系统与人类审查员一样准确时 , 才会让自动系统在没有人类监督的情况下工作 。 “自动行动的门槛非常高 , ”他说 。 尽管如此 , Facebook正在稳步地将更多的人工智能加入到审核组合中 。