內(nèi)容審核對(duì)于任何數(shù)字平臺(tái)都至關(guān)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(wù)，但隨著平臺(tái)規(guī)模，AI驅(qū)動(dòng)的實(shí)時(shí)節(jié)制變得至關(guān)重要。機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)動(dòng)力系統(tǒng)可以通過最小的再培訓(xùn)和操作成本進(jìn)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(dòng)的實(shí)時(shí)審核系統(tǒng)的方法。

實(shí)時(shí)審核系統(tǒng)的屬性

實(shí)時(shí)內(nèi)容審核系統(tǒng)評(píng)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(tái)策略。有效系統(tǒng)的關(guān)鍵屬性包括：

· 速度：能夠查看內(nèi)容而不降低用戶體驗(yàn)或引入大量延遲的能力。

· 可伸縮性：能夠及時(shí)處理數(shù)千個(gè)請(qǐng)求。

· 準(zhǔn)確性：最大程度地減少假陽(yáng)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(chǔ)。政策定義了將評(píng)估內(nèi)容的規(guī)則?？赡苡胁煌恼?，例如仇恨言論，預(yù)防欺詐，成人和性內(nèi)容等。這是X(Twitter)定義的政策的一個(gè)例子。

這些策略被定義為目標(biāo)規(guī)則，可以將其存儲(chǔ)為可輕松訪問和評(píng)估的配置。

步驟2：數(shù)據(jù)收集和預(yù)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(xùn)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的樣本。該數(shù)據(jù)集應(yīng)包括平臺(tái)上預(yù)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(gè)數(shù)據(jù)集可在平臺(tái)和其他開源網(wǎng)站上在線獲得。選擇適合平臺(tái)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(biāo)記為訓(xùn)練有素的人類審稿人，他們對(duì)平臺(tái)政策有深刻的了解。該標(biāo)記的數(shù)據(jù)將被視為“黃金集”，可用于訓(xùn)練或微調(diào)ML模型。

在ML模型可以在數(shù)據(jù)上運(yùn)行并產(chǎn)生結(jié)果之前，必須對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理以效率和兼容性。一些預(yù)處理技術(shù)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(yīng)該如何消耗數(shù)據(jù)。

· 圖像數(shù)據(jù)：將圖像標(biāo)準(zhǔn)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(huì)錯(cuò)過任何需要調(diào)節(jié)的非語(yǔ)言內(nèi)容。

步驟3：模型培訓(xùn)和選擇

可以根據(jù)平臺(tái)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(xiàng)是：

文本

1. 單詞/術(shù)語(yǔ)頻率截止文檔頻率(TF-IDF)：有害或政策競(jìng)爭(zhēng)的單詞可以分配高權(quán)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?yàn)榉线`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(yǔ)或有害文本的微妙形式。一種可能的方法是根據(jù)平臺(tái)的政策微調(diào)GPT。

圖像

1. 預(yù)訓(xùn)練的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)：這些模型在大型圖像數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了培訓(xùn)，可以識(shí)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(duì)特定類別進(jìn)行微調(diào)，并適合平臺(tái)的策略需求。

所有這些模型必須針對(duì)“黃金數(shù)據(jù)集”進(jìn)行培訓(xùn)和評(píng)估，以在部署前實(shí)現(xiàn)所需的性能。可以培訓(xùn)模型以生成標(biāo)簽，然后可以對(duì)其進(jìn)行處理以提供有關(guān)內(nèi)容的決定。

步驟4：部署

一旦模型準(zhǔn)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(wù)可以要求實(shí)時(shí)審核。如果不需要較不緊急任務(wù)的實(shí)時(shí)審核，則可以設(shè)置批處理處理系統(tǒng)。

步驟5：人類評(píng)論

AI/ML系統(tǒng)可能無法自信地決定所有情況?？赡軙?huì)出現(xiàn)模棱兩可的決定，而預(yù)測(cè)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(yīng)由人類主持人審查內(nèi)容以進(jìn)行準(zhǔn)確的決策。人類審稿人對(duì)于審查AI系統(tǒng)做出的虛假積極決定至關(guān)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(biāo)簽，并且這些標(biāo)簽可用于最終確定決策。

步驟6：標(biāo)簽處理器

標(biāo)簽處理器可用于解釋ML系統(tǒng)和人類審閱者生成的標(biāo)簽，并將其轉(zhuǎn)換為可行的用戶決策。這可能是一個(gè)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(bào)告

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

結(jié)論

構(gòu)建和部署AI驅(qū)動(dòng)的實(shí)時(shí)審核系統(tǒng)可確保數(shù)字平臺(tái)的可擴(kuò)展性和安全性。本指南為平衡速度，準(zhǔn)確性和人類監(jiān)督提供了路線圖，以確保內(nèi)容與平臺(tái)的政策和價(jià)值觀保持一致。