內(nèi)容審核對于任何數(shù)字平臺都至關重要，以確保用戶的信任和安全。盡管人類節(jié)制可以處理某些任務，但隨著平臺規(guī)模，AI驅(qū)動的實時節(jié)制變得至關重要。機器學習(ML)動力系統(tǒng)可以通過最小的再培訓和操作成本進行有效的大規(guī)模調(diào)節(jié)內(nèi)容。本分步指南概述了部署AI驅(qū)動的實時審核系統(tǒng)的方法。

實時審核系統(tǒng)的屬性

實時內(nèi)容審核系統(tǒng)評估用戶提取的內(nèi)容(文本，圖像，視頻或其他格式)，以確保符合平臺策略。有效系統(tǒng)的關鍵屬性包括：

· 速度：能夠查看內(nèi)容而不降低用戶體驗或引入大量延遲的能力。

· 可伸縮性：能夠及時處理數(shù)千個請求。

· 準確性：最大程度地減少假陽性和假否定性的可靠性。

部署AI內(nèi)容審核系統(tǒng)的逐步指南

步驟1：定義政策

政策是任何內(nèi)容審核系統(tǒng)的基礎。政策定義了將評估內(nèi)容的規(guī)則。可能有不同的政策，例如仇恨言論，預防欺詐，成人和性內(nèi)容等。這是X(Twitter)定義的政策的一個例子。

這些策略被定義為目標規(guī)則，可以將其存儲為可輕松訪問和評估的配置。

步驟2：數(shù)據(jù)收集和預處理

一旦定義了政策，我們就需要收集數(shù)據(jù)以作為培訓機器學習模型的樣本。該數(shù)據(jù)集應包括平臺上預期的不同類型的內(nèi)容以及符合策略和不合格的示例的良好組合，以避免偏見。

數(shù)據(jù)源：

· 合成數(shù)據(jù)生成：使用生成AI創(chuàng)建數(shù)據(jù)。

· 開源數(shù)據(jù)集：多個數(shù)據(jù)集可在平臺和其他開源網(wǎng)站上在線獲得。選擇適合平臺需求的數(shù)據(jù)集。

· 歷史用戶生成的內(nèi)容：從道德上利用用戶發(fā)布的歷史內(nèi)容。

一旦收集數(shù)據(jù)，就需要將其標記為訓練有素的人類審稿人，他們對平臺政策有深刻的了解。該標記的數(shù)據(jù)將被視為“黃金集”，可用于訓練或微調(diào)ML模型。

在ML模型可以在數(shù)據(jù)上運行并產(chǎn)生結果之前，必須對數(shù)據(jù)進行處理以效率和兼容性。一些預處理技術可能包括：

· 文本數(shù)據(jù)：通過刪除停止單詞并將其分解為n-grams，將文本歸一化，具體取決于應該如何消耗數(shù)據(jù)。

· 圖像數(shù)據(jù)：將圖像標準化到某些分辨率或像素或大小或格式以兼容。

· 視頻：提取不同的幀以將它們作為圖像處理。

· 音頻：使用廣泛可用的NLP模型將音頻轉(zhuǎn)錄到文本中，然后使用文本模型。但是，這種方法可能會錯過任何需要調(diào)節(jié)的非語言內(nèi)容。

步驟3：模型培訓和選擇

可以根據(jù)平臺的需求和支持的內(nèi)容類型使用多種模型。需要考慮的一些選項是：

文本

1. 單詞/術語頻率截止文檔頻率(TF-IDF)：有害或政策競爭的單詞可以分配高權重，即使很少發(fā)生政策，也可以捕獲違反政策的行為。但是，這種方法可能有局限性，因為符合違規(guī)文本的單詞列表將受到限制，并且成熟的演員可以找到漏洞。

2. 變形金剛：這是GPT背后的想法，可以有效地捕捉委婉語或有害文本的微妙形式。一種可能的方法是根據(jù)平臺的政策微調(diào)GPT。

圖像

1. 預訓練的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)：這些模型在大型圖像數(shù)據(jù)集上進行了培訓，可以識別有害內(nèi)容，例如裸體，暴力等。

2. 自定義CNNS：為了提高精度和召回，可以針對特定類別進行微調(diào)，并適合平臺的策略需求。

所有這些模型必須針對“黃金數(shù)據(jù)集”進行培訓和評估，以在部署前實現(xiàn)所需的性能?？梢耘嘤柲Ｐ鸵陨蓸撕?，然后可以對其進行處理以提供有關內(nèi)容的決定。

步驟4：部署

一旦模型準備好部署，它們就可以使用某些API來暴露它們，而不同的服務可以要求實時審核。如果不需要較不緊急任務的實時審核，則可以設置批處理處理系統(tǒng)。

步驟5：人類評論

AI/ML系統(tǒng)可能無法自信地決定所有情況。可能會出現(xiàn)模棱兩可的決定，而預測的ML得分可以低于所選的閾值以確保自信決策。在這些情況下，應由人類主持人審查內(nèi)容以進行準確的決策。人類審稿人對于審查AI系統(tǒng)做出的虛假積極決定至關重要。人類審閱者可以使用決策樹(以決策樹的形式編碼的策略)生成類似的標簽，并且這些標簽可用于最終確定決策。

步驟6：標簽處理器

標簽處理器可用于解釋ML系統(tǒng)和人類審閱者生成的標簽，并將其轉(zhuǎn)換為可行的用戶決策。這可能是一個直接的系統(tǒng)，將系統(tǒng)生成的字符串映射到人類可讀的字符串。

步驟7：分析和報告

Tableau和Power BI之類的工具可用于跟蹤和可視化適度指標，Apache Airflow可用于生成見解。要監(jiān)視的關鍵指標包括ML系統(tǒng)，人類審查時間，吞吐量和響應時間的精確度和召回時間。

結論

構建和部署AI驅(qū)動的實時審核系統(tǒng)可確保數(shù)字平臺的可擴展性和安全性。本指南為平衡速度，準確性和人類監(jiān)督提供了路線圖，以確保內(nèi)容與平臺的政策和價值觀保持一致。