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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 。
Facebook使用AI对内容进行分类 以便更快地进行审查文章插图
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 。 ”
【Facebook使用AI对内容进行分类 以便更快地进行审查】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 。


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