facebook現在正在使用人工智慧對內容進行排序，以加快稽核速度
Facebook一直明確表示，希望人工智慧在其平臺上處理更多的節制職責。今天，它宣佈了朝著這個目標邁出的最新一步：讓機器學習負責它的調節佇列。
以下是在Facebook上適度的工作原理。被認為違反公司規定的帖子（包括垃圾郵件、仇恨言論和“美化暴力”的內容）會被使用者或機器學習過濾器標記。一些非常明確的案例會被自動處理（例如，響應可能涉及刪除帖子或阻止帳戶），而其餘的則會進入佇列，由人工版主審閱。
Facebook在全球**了大約15000名這樣的版主，過去一直被批評沒有給予這些員工足夠的支援，**他們的條件可能會導致創傷。他們的工作是對標記的職位進行分類，並決定這些職位是否違反公司的各項政策。
在過去，版主或多或少會按時間順序對帖子進行評論，按照報道的順序進行處理。現在，Facebook表示，它希望確保最重要的帖子首先被看到，並利用機器學習來提供幫助。在未來，各種機器學習演算法的混合將被用來對這個佇列進行排序，根據三個標準對帖子進行排序：病毒性、嚴重性和違反規則的可能性。
目前尚不清楚這些標準的權重，但Facebook表示，其目的是首先處理最具破壞性的帖子。因此，一個帖子的病毒性越強（被分享和看到的次數越多），它被處理的速度就越快。崗位的嚴肅性也是如此。Facebook說，它將涉及真實世界傷害的帖子列為最重要的。這可能意味著內容涉及恐怖主義、剝削兒童或自我傷害。同時，像垃圾郵件這樣令人討厭但又不傷人的帖子，被列為最不重要的評論。
Facebook社群誠信團隊的產品經理Ryan Barnes在一次新聞釋出會上對記者說：“所有違反內容的行為仍將得到一些實質性的人工審查，但我們將使用這個系統來更好地確定（這一過程）的優先順序。”。
Facebook分享了一些關於機器學習過濾器如何分析過去帖子的細節。這些系統包括一個名為“WPIE”的模型，該模型代表“完整性嵌入”，並採用Facebook所稱的“整體”方法來評估內容。
這意味著算**一致地判斷任何給定帖子中的各種元素，試圖找出圖片、字幕、海報等一起顯示的內容。如果有人說他們賣的是“整批”的“特殊食品”，並附有一張看起來像是烘焙食品的圖片，他們是在說脆米餅還是可食食品？在標題中使用某些詞（如“potency”）可能會使判斷髮生變化。
Facebook利用人工智慧來調節其平臺的做法過去曾受到審查，批評人士指出，人工智慧缺乏人類判斷大量線上交流背景的能力。尤其是像錯誤資訊、欺凌和騷擾這樣的話題，計算機幾乎不可能知道它在看什麼。
Facebook的Chris Palow是該公司互動完整性團隊的一名軟體工程師，他同意人工智慧有其侷限性，但他告訴記者，這項技術仍然可以在刪除不需要的內容方面發揮作用。帕洛說：“這個系統是要把人工智慧和人類評論員結合起來，以減少總的錯誤。”。“人工智慧永遠不會完美。”
當被問及該公司機器學習系統分類錯誤的帖子有多大比例時，帕洛沒有給出直接的答案，但他指出，Facebook只允許自動系統在沒有人監督的情況下工作，而這些系統的準確度和人的評論員一樣。“自動化行動的門檻非常高，”他說。儘管如此，Facebook仍在穩步地將更多的人工智慧加入到適度組合中。
更正：本文的早期版本錯誤地將Chris Palow的名字命名為Chris pallow。我們對這個錯誤感到遺憾。
- 發表於 2021-04-17 07:52
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- 分類：網際網路
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