Hvordan Machine Learning optimerer indholdsændring

Hvordan Machine Learning optimerer indholdsændring

Der er mere end 4,5 milliarder internetbrugere, og dette antal vokser hver dag. Internettet genererer milliarder af billeder og videoer samt beskeder og indlæg. Disse brugere leder efter en positiv, sikker oplevelse på deres foretrukne sociale medieplatforme og onlineforhandlere. Løsningen er indholdsformidling. Det fjerner data, der er eksplicitte, misbrugende eller falske, svigagtige, skadelige eller ikke kompatible med erhvervslivet.

Virksomheder plejede at stole på menneskelige indholdsmoderatorer til indholdsmoderering. Men efterhånden som indholdsforbruget vokser, er denne tilgang ikke omkostningseffektiv eller effektiv. I stedet investerer organisationer i maskinlæring (ML), strategier til at skabe algoritmer, der automatisk modererer indhold.

Kunstig intelligens (AI) gør det muligt for onlinevirksomheder at skalere hurtigere og sikre konsistens i indholdsmoderering. Selvom det ikke eliminerer menneskelige moderatorer (mennesker-i-løkken), kan de stadig levere jordsandhedsovervågning og være i stand til at håndtere mere nuancerede, kontekstuelle indholdsproblemer. Det reducerer antallet af indholdsmoderatorer, der kræves for at gennemgå indhold. Dette er en god ting, fordi uønsket eksponering for skadeligt materiale kan have en negativ indvirkning på dit mentale helbred. Denne opgave kan overlades til maskiner, hvilket er en fordel for både virksomheden og dens medarbejdere.

Moderering af indhold i den virkelige verden

Virksomheder bruger ML-baseret indholdsmoderering til forskellige digitale mediebrug, herunder chatbots og chatrooms. Online detailhandel og sociale medier er to af de mest populære applikationer.

Sociale medier

Sociale medier er plaget af et indholdsproblem. Alene Facebook kan prale af over 2 milliarder brugere, som tilsammen ser over 100 millioner timers video om dagen og uploader mere end 350 millioner billeder hver dag. Det ville tage en masse tid og penge at ansætte nok folk til manuelt at kontrollere mængden af indhold, der skabes af denne trafik. AI reducerer byrden ved at tjekke tekst, brugernavne og billeder for hadefulde ytringer og cybermobning. Den tjekker også for eksplicit eller skadeligt materiale, spam, falske nyheder og andet vildledende indhold. Algoritmen kan også slette eller forbyde brugere, der ikke overholder en virksomheds vilkår.

Online shopping

Sociale platforme er ikke de eneste, der har brug for moderation af indhold. Online-forhandlere kan også bruge værktøjer til moderering af indhold til at præsentere kvalitetsindhold, der er forretningsvenligt for deres kunder. For eksempel kan et hotelreservationssted bruge AI til at scanne alle billeder af hotelværelser og fjerne dem, der ikke overholder webstedets regler (f.eks. kan ingen personer ses på et fotografi). Detailhandlere kan også bruge en kombination af ML- og AI-teknikker til at tilpasse deres produkter.

Hvordan fungerer indholdsmoderering?

Virksomheder vil have forskellige indholdskøer og eskaleringspolitikker for ML-baserede gennemgangssystemsystemer. De vil dog generelt inkludere AI-moderering på trin et, to eller begge.

Forudgående moderation. AI ændrer brugerindhold, før det sendes. Brugere kan derefter se indhold, der er blevet anset for ikke at være skadeligt. AI-modellen vil fjerne indhold, der har stor sandsynlighed for at være skadeligt eller uvenligt for erhvervslivet. AI-modellen vil markere indhold, som den mener ikke er pålideligt eller forretningsvenligt til menneskelig gennemgang, hvis den har lav tillid til sine forudsigelser.

Eftermoderering. Eftermoderering. Hvis AI'en gennemgår indholdet, bruger den samme proces som trin 1, og sletter automatisk skadeligt materiale.

AI kan bruge en række forskellige ML-teknikker afhængigt af medierne til at forudsige indhold.

Tekst

Naturlig sprogbehandling (NLP): Computere er afhængige af NLP for at forstå menneskelig tale. For at fjerne ugunstige sprog kan de bruge søgeordsfiltrering.

Følelsesanalyse: Internettet handler om kontekst. Computere kan bruge sentimentanalyse til at identificere toner som vrede eller sarkasme.

Vidensbaser: Computere er i stand til at bruge databaser med information til at forudsige, hvilke artikler der vil være falske nyheder og identificere almindelige svindelnumre.

Billede og video

Objektgenkendelse: Billeder og videoer kan bruges til at identificere objekter såsom nøgenhed på billeder eller videoer, der ikke opfylder platformens standarder.

Sceneforståelse: Computere er i stand til at forstå konteksten af, hvad der er Labelify i en scene og træffe mere informerede beslutninger.

Alle datatyper

Virksomheder kan bruge brugertillidsteknologi, uanset datatypen. Computere kan klassificere brugere, der tidligere har spammet eller postet eksplicit indhold, som "ikke-pålidelige" og vil være mere opmærksomme på alt indhold, de poster i fremtiden. Falske nyheder håndteres også af omdømmeteknologi: Computere er mere tilbøjelige end nogensinde til at identificere upålidelige nyhedskilder og stemple dem som falske.

Moderering af indhold er en konstant kilde til nye træningsdata. En computer vil dirigere indhold til en menneskelig anmelder, som derefter vil markere det som skadeligt eller ej og føre de mærkede data tilbage i algoritmen til fremtidig forbedring.

Hvordan overvinder man udfordringerne ved indholdsmoderering?

AI-modeller står over for mange udfordringer i indholdsmoderering. På grund af den store mængde indhold er det nødvendigt at skabe hurtige modeller, der ikke går på kompromis med nøjagtigheden. Data er det, der gør det svært at skabe en præcis model. Fordi de fleste af de data, der indsamles af virksomheder, opbevares som deres ejendom, er der meget få offentlige indholdsdatasæt tilgængelige for digitale platforme.

Sprog er et andet spørgsmål. Din indholdsmoderering AI skal kunne genkende flere sprog og de sammenhænge, de bruges i. Internettet er globalt. Din model skal opdateres løbende med nye data, efterhånden som sproget ændrer sig over tid.

Der er også uoverensstemmelser i definitionerne. Hvad er cybermobning? For at bevare tilliden og tilliden med måde, er det vigtigt, at disse definitioner er konsistente på tværs af din platform. Brugere er altid kreative og vil finde smuthuller med måde. Du skal konstant omskole din model for at eliminere falske nyheder og svindel.

Vær opmærksom på skævheder i indholdsmoderering. Diskrimination kan forekomme, når sprog eller brugeregenskaber er involveret. For at reducere bias vil diversificering af dine træningsdata være afgørende. Dette inkluderer at lære din model, hvordan man forstår kontekst.

Det kan virke umuligt at skabe en effektiv indholdsmoderering platform med alle disse forhindringer. Det er muligt at lykkes: Mange organisationer henvender sig til tredjepartsleverandører for at levere nok træningsdata og en gruppe internationale enkeltpersoner til at mærke dem. For at levere skalerbare og effektive modeller kan tredjepartspartnere også levere den nødvendige ekspertise i ML-aktiverede Content Moderation Tools.

Den virkelige verden dikterer politik: Beslutninger om indholdsmoderering bør baseres på politikken. Politik skal dog hurtigt udvikle sig for at løse eventuelle huller, gråzoner eller kantsager, der måtte opstå, især for følsomme emner. Overvåg markedstendenser og kom med anbefalinger til forbedring af politikken.

Administrer demografisk skævhed. Moderering af indhold er mere effektivt, pålideligt, troværdigt og effektivt, når moderatorerne er repræsentative for den samlede befolkning på det marked, der modereres. Du skal definere demografien og administrere diversitetskilder for at sikre, at dine data ikke er underlagt nogen demografisk skævhed.

Opret en kvalitetsstyringsstrategi med ekspertressourcer. Beslutninger om indholdsmoderering kan granskes i dagens politiske klima. En omfattende strategi er afgørende for at identificere, rette og forebygge fejl. Vi er ofte i stand til at anbefale og hjælpe kunder med at implementere en strategi, der er skræddersyet til deres specifikke behov. Dette omfatter udvikling af et team af politiske eksperter og etablering af kvalitetskontrolhierarkier.

Hvad Labelify kan gøre for dig

Vi har over 4 års erfaring med at hjælpe virksomheder med at bygge og lancere AI-modeller. Vi er stolte af at tilbyde dataklassificeringspipelines, der vil hjælpe dig med dine krav til indholdsmoderering. Vores proprietære kvalitetskontrolteknologi leverer høj nøjagtighed og præcision. Det understøttes af vores platformfunktioner og ekspertise for at sikre, at du kan opnå hurtig levering og skalerbarhed.

Få mere at vide om vores ekspertise, og hvordan vi kan hjælpe dig med dine behov for indholdsmoderering.