Spis treści
Jak uczenie maszynowe optymalizuje modyfikację treści
Internautów jest ponad 4,5 miliarda, a liczba ta rośnie każdego dnia. Internet generuje miliardy obrazów i filmów, a także wiadomości i posty. Ci użytkownicy szukają pozytywnych, bezpiecznych doświadczeń na swoich ulubionych platformach społecznościowych i w sklepach internetowych. Rozwiązaniem jest moderacja treści. Usuwa dane, które są jawne, obraźliwe lub fałszywe, oszukańcze, szkodliwe lub niezgodne z biznesem.
Firmy polegały na moderatorach treści ludzkich w zakresie moderowania treści. Jednak wraz ze wzrostem wykorzystania treści podejście to nie jest ani opłacalne, ani wydajne. Zamiast tego organizacje inwestują w uczenie maszynowe (ML), strategie tworzenia algorytmów, które automatycznie moderują treści.
Sztuczna inteligencja (AI) umożliwia firmom internetowym szybsze skalowanie i zapewnia spójność w moderowaniu treści. Chociaż nie eliminuje to ludzkich moderatorów (ludzi w pętli), mogą oni nadal zapewniać monitorowanie prawdy naziemnej i być w stanie poradzić sobie z bardziej złożonymi, kontekstowymi problemami z treścią. Zmniejsza to liczbę moderatorów treści wymaganych do przeglądania treści. To dobrze, ponieważ niechciane narażenie na szkodliwy materiał może mieć niekorzystny wpływ na zdrowie psychiczne. To zadanie można pozostawić maszynom, co jest korzyścią zarówno dla firmy, jak i jej pracowników.
Moderowanie treści w realnym świecie
Firmy używają moderowania treści opartego na ML do różnych zastosowań mediów cyfrowych, w tym chatbotów i pokojów rozmów. Handel online i media społecznościowe to dwie najpopularniejsze aplikacje.
Media społecznościowe
Media społecznościowe nęka problem z treścią. Sam Facebook może pochwalić się ponad 2 miliardami użytkowników, którzy łącznie oglądają ponad 100 milionów godzin wideo dziennie i przesyłają ponad 350 milionów zdjęć każdego dnia. Zatrudnienie wystarczającej liczby osób do ręcznego sprawdzania ilości treści tworzonych przez ten ruch zajęłoby dużo czasu i pieniędzy. Sztuczna inteligencja zmniejsza obciążenie, sprawdzając tekst, nazwy użytkowników i obrazy pod kątem mowy nienawiści i cyberprzemocy. Sprawdza również pod kątem treści jednoznacznych lub szkodliwych, spamu, fałszywych wiadomości i innych wprowadzających w błąd treści. Algorytm może również usuwać lub blokować użytkowników, którzy nie przestrzegają warunków firmy.
Zakupy online
Platformy społecznościowe nie są jedynymi, które wymagają moderacji treści. Sprzedawcy internetowi mogą również korzystać z narzędzi do moderowania treści, aby prezentować swoim klientom wysokiej jakości treści, które są przyjazne dla biznesu. Na przykład witryna rezerwacji hoteli może wykorzystywać sztuczną inteligencję do skanowania wszystkich obrazów pokoi hotelowych i usuwania tych, które nie są zgodne z zasadami witryny (np. na zdjęciu nie widać osób). Sprzedawcy detaliczni mogą również stosować kombinację technik uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji w celu dostosowania swoich produktów.
Jak działa moderacja treści?
Firmy będą miały różne kolejki treści i zasady eskalacji dla systemów recenzji opartych na uczeniu maszynowym. Jednak na ogół będą one obejmować moderację AI w kroku pierwszym, drugim lub obu.
Wstępna moderacja. Sztuczna inteligencja modyfikuje treści użytkownika przed ich opublikowaniem. Użytkownicy mogą wtedy zobaczyć treści, które zostały uznane za nieszkodliwe. Model AI usunie treści, które z dużym prawdopodobieństwem mogą być szkodliwe lub nieprzyjazne dla biznesu. Model sztucznej inteligencji oznaczy treści, które jego zdaniem nie są wiarygodne lub nie są przyjazne dla biznesu do przeglądu przez człowieka, jeśli ma niskie zaufanie do swoich przewidywań.
Post-moderacja. Post-moderacja. Jeśli sztuczna inteligencja przejrzy treść, użyje tego samego procesu, co w kroku 1, automatycznie usuwając szkodliwe materiały.
Sztuczna inteligencja może wykorzystywać różne techniki ML w zależności od mediów do przewidywania treści.
Tekst
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP): Komputery polegają na NLP, aby zrozumieć ludzką mowę. Aby usunąć niekorzystne języki, mogą użyć filtrowania słów kluczowych.
Analiza nastrojów: Internet opiera się na kontekście. Komputery mogą wykorzystywać analizę tonacji do identyfikowania tonów, takich jak złość lub sarkazm.
Bazy wiedzy: komputery są w stanie korzystać z baz danych informacji, aby przewidzieć, które artykuły będą fałszywymi wiadomościami i zidentyfikować typowe oszustwa.
Obraz i wideo
Wykrywanie obiektów: Obrazy i filmy mogą służyć do identyfikowania obiektów, takich jak nagość na zdjęciach lub filmach, które nie spełniają standardów platformy.
Rozumienie sceny: Komputery są w stanie zrozumieć kontekst tego, co jest Labelify w scenie i podejmować bardziej świadome decyzje.
Wszystkie typy danych
Firmy mogą korzystać z technologii zaufania użytkowników, niezależnie od typu danych. Komputery mogą klasyfikować użytkowników, którzy w przeszłości wysyłali spam lub publikowali treści dla dorosłych, jako „niezaufanych” i będą bardziej czujni w stosunku do publikowanych przez nich treści w przyszłości. Z fałszywymi wiadomościami radzi sobie również technologia reputacji: komputery częściej niż kiedykolwiek identyfikują niewiarygodne źródła wiadomości i oznaczają je jako fałszywe.
Moderacja treści jest stałym źródłem nowych danych szkoleniowych. Komputer przekieruje zawartość do recenzenta, który następnie oznaczy ją jako szkodliwą lub nie, a następnie przekaże oznaczone dane z powrotem do algorytmu w celu przyszłego ulepszenia.
Jak pokonać wyzwania związane z moderacją treści?
Modele AI napotykają wiele wyzwań związanych z moderacją treści. Ze względu na ogromną ilość treści konieczne jest tworzenie szybkich modeli, które nie wpływają na dokładność. Dane utrudniają stworzenie dokładnego modelu. Ponieważ większość danych gromadzonych przez firmy jest przechowywana jako ich własność, na platformach cyfrowych dostępnych jest bardzo niewiele publicznych zbiorów danych.
Język to kolejna kwestia. Sztuczna inteligencja do moderowania treści musi rozpoznawać wiele języków i konteksty, w których są używane. Internet jest globalny. Twój model musi być regularnie aktualizowany o nowe dane, ponieważ język zmienia się w czasie.
Istnieją również niespójności w definicjach. Co to jest cyberprzemoc? Aby zachować umiar i zaufanie, ważne jest, aby te definicje były spójne na całej platformie. Użytkownicy są zawsze kreatywni i z umiarem znajdą luki. Musisz stale przekwalifikowywać swój model, aby eliminować fałszywe wiadomości i oszustwa.
Bądź świadomy uprzedzeń w moderowaniu treści. Dyskryminacja może wystąpić, gdy w grę wchodzi język lub cechy użytkownika. Aby zmniejszyć stronniczość, kluczowa będzie dywersyfikacja danych treningowych. Obejmuje to nauczenie modelu, jak rozumieć kontekst.
Stworzenie skutecznego może wydawać się niemożliwe moderacja treści platforma z tymi wszystkimi przeszkodami. Odniesienie sukcesu jest możliwe: wiele organizacji zwraca się do zewnętrznych dostawców, aby zapewnić wystarczającą ilość danych szkoleniowych oraz grupę międzynarodowych osób, aby je oznaczyć. Aby zapewnić skalowalne i wydajne modele, partnerzy zewnętrzni mogą również zapewnić niezbędną wiedzę specjalistyczną w zakresie narzędzi do moderacji treści z obsługą uczenia maszynowego.
Realny świat dyktuje zasady: Decyzje dotyczące moderacji treści powinny opierać się na zasadach. Jednak polityka musi szybko ewoluować, aby zająć się wszelkimi lukami, szarymi strefami lub przypadkami skrajnymi, które mogą się pojawić, zwłaszcza w przypadku drażliwych tematów. Monitoruj trendy rynkowe i formułuj zalecenia w celu ulepszenia polityki.
Zarządzaj odchyleniami demograficznymi. Moderowanie treści jest bardziej skuteczne, niezawodne, godne zaufania i wydajne, gdy moderatorzy są reprezentatywni dla całej populacji moderowanego rynku. Musisz zdefiniować dane demograficzne i zarządzać pozyskiwaniem różnorodności, aby upewnić się, że Twoje dane nie podlegają żadnym uprzedzeniom demograficznym.
Stwórz strategię zarządzania jakością dzięki zasobom eksperckim. Decyzje dotyczące moderacji treści można dokładnie przeanalizować w dzisiejszym klimacie politycznym. Kompleksowa strategia jest niezbędna do identyfikacji, korygowania i zapobiegania błędom. Często jesteśmy w stanie zarekomendować i pomóc klientom wdrożyć strategię dostosowaną do ich konkretnych potrzeb. Obejmuje to stworzenie zespołu ekspertów ds. polityki i ustanowienie hierarchii kontroli jakości.
Co Labelify może zrobić dla Ciebie
Mamy ponad 4-letnie doświadczenie w pomaganiu firmom w budowaniu i uruchamianiu modeli AI. Z dumą oferujemy potoki klasyfikacji danych, które pomogą Ci spełnić wymagania dotyczące moderacji treści. Nasza zastrzeżona technologia kontroli jakości zapewnia wysoką dokładność i precyzję. Jest wspierany przez funkcje naszej platformy i wiedzę specjalistyczną, aby zapewnić szybkie dostarczanie i skalowalność.
Dowiedz się więcej o naszej wiedzy specjalistycznej i o tym, jak możemy Ci pomóc w zakresie moderowania treści.
