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Comment l'apprentissage automatique optimise la modification de contenu
Il y a plus de 4,5 milliards d'internautes et ce nombre augmente chaque jour. Internet génère des milliards d'images et de vidéos ainsi que des messages et des publications. Ces utilisateurs recherchent une expérience positive et sûre sur leurs plateformes de médias sociaux et leurs détaillants en ligne préférés. La solution est la modération du contenu. Il supprime les données explicites, abusives ou fausses, frauduleuses, nuisibles ou non compatibles avec les affaires.
Les entreprises avaient l'habitude de compter sur des modérateurs de contenu humains pour la modération du contenu. Cependant, à mesure que l'utilisation du contenu augmente, cette approche n'est ni rentable ni efficace. Au lieu de cela, les organisations investissent dans l'apprentissage automatique (ML), des stratégies pour créer des algorithmes qui modèrent automatiquement le contenu.
L'intelligence artificielle (IA) permet aux entreprises en ligne d'évoluer plus rapidement et d'assurer la cohérence de la modération du contenu. Bien que cela n'élimine pas les modérateurs humains (humains dans la boucle), ils peuvent toujours fournir une surveillance de la vérité sur le terrain et être capables de gérer des problèmes de contenu contextuels plus nuancés. Cela réduit le nombre de modérateurs de contenu requis pour réviser le contenu. C'est une bonne chose car une exposition non désirée à des matières nocives peut avoir un effet néfaste sur votre santé mentale. Cette tâche peut être confiée à des machines, ce qui est un avantage tant pour l'entreprise que pour ses employés.
Modérer du contenu dans le monde réel
Les entreprises utilisent la modération de contenu basée sur ML pour diverses utilisations de médias numériques, y compris les chatbots et les salons de discussion. La vente au détail en ligne et les médias sociaux sont deux des applications les plus populaires.
Réseaux sociaux
Les médias sociaux sont en proie à un problème de contenu. Facebook compte à lui seul plus de 2 milliards d'utilisateurs, qui regardent collectivement plus de 100 millions d'heures de vidéo par jour et téléchargent plus de 350 millions de photos chaque jour. Il faudrait beaucoup de temps et d'argent pour embaucher suffisamment de personnes pour vérifier manuellement le volume de contenu créé par ce trafic. L'IA réduit le fardeau en vérifiant le texte, les noms d'utilisateur et les images pour détecter les discours de haine et la cyberintimidation. Il vérifie également les contenus explicites ou nuisibles, les spams, les fausses nouvelles et autres contenus trompeurs. L'algorithme peut également supprimer ou interdire les utilisateurs qui ne se conforment pas aux conditions d'une entreprise.
Shopping en ligne
Les plateformes sociales ne sont pas les seules à avoir besoin de modération de contenu. Les détaillants en ligne peuvent également utiliser des outils de modération de contenu afin de présenter à leurs clients un contenu de qualité adapté aux entreprises. Par exemple, un site de réservation d'hôtel peut utiliser l'IA pour scanner toutes les images des chambres d'hôtel et supprimer celles qui ne sont pas conformes aux règles du site (par exemple, aucune personne ne peut être vue sur une photo). Les détaillants peuvent également utiliser une combinaison de techniques de ML et d'IA pour personnaliser leurs produits.
Comment fonctionne la modération de contenu ?
Les entreprises auront différentes files d'attente de contenu et politiques d'escalade pour les systèmes de système de révision basés sur ML. Cependant, ils incluront généralement la modération de l'IA à l'étape un, deux ou les deux.
Pré-modération. L'IA modifie le contenu de l'utilisateur avant qu'il ne soit publié. Les utilisateurs peuvent alors voir le contenu qui a été jugé non préjudiciable. Le modèle d'IA supprimera le contenu qui a une forte probabilité d'être nuisible ou hostile aux entreprises. Le modèle d'IA signalera le contenu qu'il estime non fiable ou adapté aux entreprises pour un examen humain s'il a une faible confiance dans ses prédictions.
Post-modération. Post-modération. Si l'IA examine le contenu, elle utilisera le même processus qu'à l'étape 1, supprimant automatiquement le matériel nuisible.
L'IA peut utiliser diverses techniques de ML en fonction du média pour prédire le contenu.
Texte
Traitement du langage naturel (NLP) : les ordinateurs s'appuient sur le NLP pour comprendre la parole humaine. Pour supprimer les langues défavorables, ils peuvent utiliser le filtrage par mots clés.
Analyse des sentiments : Internet est une question de contexte. Les ordinateurs peuvent utiliser l'analyse des sentiments pour identifier des tonalités telles que la colère ou le sarcasme.
Bases de connaissances : les ordinateurs peuvent utiliser des bases de données d'informations pour prédire quels articles seront de fausses nouvelles et identifier les escroqueries courantes.
Image et vidéo
Détection d'objets : les images et les vidéos peuvent être utilisées pour identifier des objets tels que la nudité sur des photos ou des vidéos qui ne répondent pas aux normes de la plate-forme.
Compréhension de la scène : les ordinateurs sont capables de comprendre le contexte de ce qui est Labelify dans une scène et prendre des décisions plus éclairées.
Tous les types de données
Les entreprises peuvent utiliser la technologie de confiance des utilisateurs, quel que soit le type de données. Les ordinateurs peuvent classer les utilisateurs qui ont des antécédents de spam ou de publication de contenu explicite comme "non fiables" et seront plus vigilants quant à tout contenu qu'ils publieront à l'avenir. Les fausses informations sont également traitées par la technologie de réputation : les ordinateurs sont plus susceptibles que jamais d'identifier les sources d'informations non fiables et de les étiqueter comme fausses.
La modération de contenu est une source constante de nouvelles données de formation. Un ordinateur acheminera le contenu vers un réviseur humain qui l'étiquettera ensuite comme nuisible ou non et réintroduira les données étiquetées dans l'algorithme pour une amélioration future.
Comment surmonter les défis de la modération de contenu ?
Les modèles d'IA sont confrontés à de nombreux défis en matière de modération de contenu. En raison du volume considérable de contenu, il est nécessaire de créer des modèles rapides qui ne compromettent pas la précision. Les données sont ce qui rend difficile la création d'un modèle précis. Étant donné que la plupart des données collectées par les entreprises sont leur propriété, il existe très peu d'ensembles de données de contenu public disponibles pour les plateformes numériques.
La langue est un autre problème. Votre IA de modération de contenu doit être capable de reconnaître plusieurs langues et les contextes dans lesquels elles sont utilisées. Internet est mondial. Votre modèle doit être mis à jour régulièrement avec de nouvelles données à mesure que la langue change au fil du temps.
Il y a aussi des incohérences dans les définitions. Qu'est-ce que le cyberharcèlement ? Pour maintenir la confiance dans la modération, il est important que ces définitions soient cohérentes sur toute votre plateforme. Les utilisateurs sont toujours créatifs et trouveront des failles avec modération. Vous devez constamment recycler votre modèle afin d'éliminer les fausses nouvelles et les arnaques.
Soyez conscient des préjugés dans la modération du contenu. La discrimination peut se produire lorsque la langue ou les caractéristiques de l'utilisateur sont en cause. Pour réduire les biais, diversifier vos données d'entraînement sera crucial. Cela inclut d'enseigner à votre modèle comment comprendre le contexte.
Il peut sembler impossible de créer un modération de contenu plate-forme avec tous ces obstacles. Il est possible de réussir : de nombreuses organisations se tournent vers des fournisseurs tiers pour fournir suffisamment de données de formation et un groupe de personnes internationales pour les étiqueter. Pour fournir des modèles évolutifs et efficaces, des partenaires tiers peuvent également fournir l'expertise nécessaire dans les outils de modération de contenu compatibles ML.
Le monde réel dicte la politique : les décisions de modération de contenu doivent être basées sur la politique. Cependant, la politique doit évoluer rapidement pour combler les lacunes, les zones grises ou les cas extrêmes qui pourraient survenir, en particulier pour les sujets sensibles. Surveiller les tendances du marché et faire des recommandations pour améliorer la politique.
Gérer les biais démographiques. La modération de contenu est plus efficace, fiable, digne de confiance et efficiente lorsque les modérateurs sont représentatifs de la population globale du marché modéré. Vous devez définir les données démographiques et gérer le sourcing de la diversité pour vous assurer que vos données ne sont soumises à aucun biais démographique.
Créez une stratégie de gestion de la qualité avec des ressources expertes. Les décisions de modération de contenu peuvent être examinées dans le climat politique actuel. Une stratégie globale est essentielle pour identifier, corriger et prévenir les erreurs. Nous sommes souvent en mesure de recommander et d'aider les clients à mettre en œuvre une stratégie adaptée à leurs besoins spécifiques. Cela comprend le développement d'une équipe d'experts en politiques et l'établissement de hiérarchies d'examen du contrôle de la qualité.
Ce que Labelify peut faire pour vous
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