Table of Contents
Kuinka koneoppiminen optimoi sisällön muokkaamisen
Internetin käyttäjiä on yli 4,5 miljardia, ja määrä kasvaa joka päivä. Internet tuottaa miljardeja kuvia ja videoita sekä viestejä ja viestejä. Nämä käyttäjät etsivät positiivista, turvallista kokemusta suosikkisosiaalisen median alustoistaan ja verkkokaupoistaan. Ratkaisu on sisällön moderointi. Se poistaa tiedot, jotka ovat nimenomaisia, loukkaavia tai väärennettyjä, vilpillisiä, haitallisia tai liiketoiminnan kanssa yhteensopimattomia.
Yritykset luottivat sisällön valvomiseen ihmisten käyttöön. Sisällön käytön kasvaessa tämä lähestymistapa ei kuitenkaan ole kustannustehokas eikä tehokas. Sen sijaan organisaatiot investoivat koneoppimiseen (ML), strategioihin luodakseen algoritmeja, jotka valvovat sisältöä automaattisesti.
Tekoälyn (AI) avulla verkkoyritykset voivat skaalata nopeammin ja varmistaa johdonmukaisen sisällön moderoinnin. Vaikka se ei poista ihmisten moderaattoreita (humans in the loop), he voivat silti tarjota perustotuuksien seurantaa ja pystyä käsittelemään vivahteikkaampia, kontekstuaalisia sisältöongelmia. Se vähentää sisällön tarkistamiseen tarvittavien sisällönvalvojien määrää. Tämä on hyvä asia, koska ei-toivottu altistuminen haitallisille aineille voi vaikuttaa haitallisesti mielenterveyteen. Tämä tehtävä voidaan jättää koneille, mikä on etu sekä yritykselle että sen työntekijöille.
Sisällön moderointi todellisessa maailmassa
Yritykset käyttävät ML-pohjaista sisällön moderointia erilaisiin digitaalisen median käyttöön, mukaan lukien chatbotit ja chat-huoneet. Verkkokauppa ja sosiaalinen media ovat kaksi suosituinta sovellusta.
Sosiaalinen media
Sosiaalista mediaa vaivaa sisältöongelma. Pelkästään Facebookilla on yli 2 miljardia käyttäjää, jotka katsovat yhdessä yli 100 miljoonaa tuntia videota päivässä ja lataavat yli 350 miljoonaa valokuvaa joka päivä. Veisi paljon aikaa ja rahaa palkata tarpeeksi ihmisiä tarkistamaan manuaalisesti tämän liikenteen luoman sisällön määrä. Tekoäly vähentää taakkaa tarkistamalla tekstit, käyttäjätunnukset ja kuvat vihapuheen ja verkkokiusaamisen varalta. Se myös tarkistaa avoimen tai haitallisen materiaalin, roskapostin, valeuutisten ja muun harhaanjohtavan sisällön varalta. Algoritmi voi myös poistaa tai estää käyttäjiä, jotka eivät noudata yrityksen ehtoja.
Verkkokauppa
Sosiaaliset alustat eivät ole ainoita, jotka tarvitsevat sisällön valvontaa. Verkkokauppiaat voivat myös käyttää sisällönvalvontatyökaluja tarjotakseen asiakkailleen laadukasta, yritysystävällistä sisältöä. Esimerkiksi hotellivaraussivusto voi käyttää tekoälyä skannatakseen kaikki hotellihuoneiden kuvat ja poistaakseen ne, jotka eivät ole sivuston sääntöjen mukaisia (esim. valokuvassa ei näy ihmisiä). Jälleenmyyjät voivat myös räätälöidä tuotteitaan käyttämällä ML- ja tekoälytekniikoiden yhdistelmää.
Miten sisällön valvonta toimii?
Yrityksillä on erilaiset sisältöjonot ja eskalointikäytännöt ML-pohjaisille tarkastelujärjestelmille. Ne sisältävät kuitenkin yleensä tekoälyn moderoinnin vaiheessa yksi, kaksi tai molemmat.
Ennakkomoderointi. Tekoäly muokkaa käyttäjän sisältöä ennen sen julkaisemista. Käyttäjät voivat sitten nähdä sisältöä, jonka ei ole katsottu olevan haitallista. Tekoälymalli poistaa sisällön, joka on erittäin todennäköisesti haitallista tai epäystävällistä yrityksille. Tekoälymalli merkitsee sisällön, jonka se uskoo olevan epäluotettavaa tai yritysystävällistä ihmisten tarkastettavaksi, jos sillä on alhainen luottamus ennusteisiinsa.
Jälkivalvonta. Jälkivalvonta. Jos tekoäly tarkistaa sisällön, se käyttää samaa prosessia kuin vaiheessa 1 ja poistaa haitallisen materiaalin automaattisesti.
AI voi käyttää erilaisia ML-tekniikoita mediasta riippuen sisällön ennustamiseen.
Teksti
Luonnollisen kielen käsittely (NLP): Tietokoneet käyttävät NLP:tä ymmärtääkseen ihmisen puhetta. Epäsuotuisten kielten poistamiseksi he voivat käyttää avainsanasuodatusta.
Tunneanalyysi: Internetissä on kyse kontekstista. Tietokoneet voivat käyttää tunneanalyysiä tunnistaakseen sävyjä, kuten vihaa tai sarkasmia.
Tietopohjat: Tietokoneet pystyvät käyttämään tietokantoja ennustaakseen, mitkä artikkelit ovat valeuutisia, ja tunnistamaan yleisiä huijauksia.
Kuva ja video
Objektin tunnistus: Kuvien ja videoiden avulla voidaan tunnistaa kohteita, kuten alastomuutta valokuvissa tai videoissa, jotka eivät täytä alustan standardeja.
Kohtauksen ymmärtäminen: Tietokoneet pystyvät ymmärtämään sen kontekstin, mikä on Labelify kohtauksessa ja tehdä tietoisempia päätöksiä.
Kaikki tietotyypit
Yritykset voivat käyttää käyttäjien luottamusteknologiaa tietotyypistä riippumatta. Tietokoneet voivat luokitella käyttäjät, jotka ovat aiemmin lähettäneet roskapostia tai lähettäneet selkeää sisältöä "ei-luotettaviksi", ja ovat valppaampia jatkossa julkaisemansa sisällön suhteen. Valeuutisia käsitellään myös maineteknologialla: Tietokoneet tunnistavat todennäköisemmin kuin koskaan epäluotettavat uutislähteet ja merkitsevät ne vääriksi.
Sisällön moderointi on jatkuva uusien harjoitustietojen lähde. Tietokone reitittää sisällön tarkastajalle, joka sitten merkitsee sen haitalliseksi tai ei ja syöttää merkityt tiedot takaisin algoritmiin tulevaa parantamista varten.
Kuinka voittaa sisällön moderoinnin haasteet?
AI-mallit kohtaavat monia haasteita sisällön moderoinnin suhteen. Sisällön suuren määrän vuoksi on tarpeen luoda nopeita malleja, jotka eivät vaaranna tarkkuutta. Data tekee tarkan mallin luomisen vaikeaksi. Koska suurin osa yritysten keräämistä tiedoista säilytetään niiden omaisuutena, digitaalisille alustoille on saatavilla hyvin vähän julkisia sisältöaineistoja.
Kieli on toinen asia. Sisällönvalvonta-AI:n on kyettävä tunnistamaan useita kieliä ja konteksteja, joissa niitä käytetään. Internet on globaali. Mallinne on päivitettävä säännöllisesti uusilla tiedoilla, kun kieli muuttuu ajan myötä.
Myös määritelmissä on epäjohdonmukaisuuksia. Mitä on verkkokiusaaminen? Säilyttääksesi luottamuksen ja luottamuksen kohtuullisuuteen on tärkeää, että nämä määritelmät ovat johdonmukaisia kaikkialla alustassasi. Käyttäjät ovat aina luovia ja löytävät porsaanreikiä kohtuudella. Sinun on jatkuvasti koulutettava malliasi, jotta voit eliminoida valeuutiset ja huijaukset.
Huomioi sisällön moderoinnin harha. Syrjintää voi esiintyä, kun kyseessä ovat kieli- tai käyttäjäominaisuudet. Harjoittelutietojen monipuolistaminen on ratkaisevan tärkeää harhautumisen vähentämiseksi. Tämä sisältää mallin opettamisen ymmärtämään kontekstia.
Voi tuntua mahdottomalta luoda tehokasta sisällön moderointi alusta kaikkien näiden esteiden kanssa. On mahdollista menestyä: Monet organisaatiot kääntyvät kolmansien osapuolten puoleen saadakseen riittävästi koulutusdataa ja joukon kansainvälisiä henkilöitä nimeämään ne. Skaalautuvien ja tehokkaiden mallien toimittamiseksi kolmannen osapuolen kumppanit voivat myös tarjota tarvittavaa asiantuntemusta ML-yhteensopivista sisällönvalvontatyökaluista.
Tosimaailma sanelee Käytännön: Sisällön valvontapäätösten tulee perustua käytäntöön. Käytäntöä on kuitenkin kehitettävä nopeasti, jotta voidaan korjata mahdolliset puutteet, harmaat alueet tai reunatapaukset, erityisesti arkaluonteisten aiheiden osalta. Seuraa markkinoiden kehitystä ja tee suosituksia politiikan parantamiseksi.
Hallinnoi demografista painoarvoa. Sisällön valvonta on tehokkaampaa, luotettavampaa, luotettavampaa ja tehokkaampaa, kun moderaattorit edustavat valvottavien markkinoiden koko väestöä. Sinun on määriteltävä demografiset tiedot ja hallittava monimuotoisuuden hankintaa varmistaaksesi, että tietosi eivät ole minkään demografisen vääristymän alaisia.
Luo laadunhallintastrategia asiantuntijaresurssien avulla. Sisällön moderointipäätökset voidaan tarkastaa tämän päivän poliittisessa ilmapiirissä. Kattava strategia on välttämätön virheiden tunnistamiseksi, korjaamiseksi ja ehkäisemiseksi. Pystymme usein suosittelemaan ja auttamaan asiakkaita heidän tarpeisiinsa räätälöidyn strategian toteuttamisessa. Tähän sisältyy politiikan asiantuntijoiden ryhmän kehittäminen ja laadunvalvontatarkistushierarkioiden luominen.
Mitä Labelify voi tehdä sinulle?
Meillä on yli 4 vuoden kokemus yritysten auttamisesta tekoälymallien rakentamisessa ja lanseerauksessa. Olemme ylpeitä voidessamme tarjota tietojen luokitteluputkia, jotka auttavat sinua sisällönvalvontavaatimuksissasi. Oma laadunvalvontateknologiamme tarjoaa korkean tarkkuuden ja tarkkuuden. Sitä tukevat alustan ominaisuudet ja asiantuntemus varmistaaksemme nopean toimituksen ja skaalautuvuuden.
Lue lisää asiantuntemuksestamme ja siitä, kuinka voimme auttaa sinua sisällönvalvontatarpeissasi.
