內容審核對于任何數字平臺都至關重要，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)模調節(jié)內容。本分步指南概述了部署AI驅動的實時審核系統(tǒng)的方法。

實時審核系統(tǒng)的屬性

實時內容審核系統(tǒng)評估用戶提取的內容(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內容審核系統(tǒng)的逐步指南

步驟1：定義政策

政策是任何內容審核系統(tǒng)的基礎。政策定義了將評估內容的規(guī)則?？赡苡胁煌恼?，例如仇恨言論，預防欺詐，成人和性內容等。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：數據收集和預處理

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

數據源：

· 合成數據生成：使用生成AI創(chuàng)建數據。

· 開源數據集：多個數據集可在平臺和其他開源網站上在線獲得。選擇適合平臺需求的數據集。

· 歷史用戶生成的內容：從道德上利用用戶發(fā)布的歷史內容。

一旦收集數據，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。該標記的數據將被視為“黃金集”，可用于訓練或微調ML模型。

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

· 文本數據：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據。

· 圖像數據：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節(jié)的非語言內容。

步驟3：模型培訓和選擇

可以根據平臺的需求和支持的內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平臺的政策微調GPT。

圖像

1. 預訓練的卷積神經網絡(CNN)：這些模型在大型圖像數據集上進行了培訓，可以識別有害內容，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，并適合平臺的策略需求。

所有這些模型必須針對“黃金數據集”進行培訓和評估，以在部署前實現所需的性能?？梢耘嘤柲Ｐ鸵陨蓸撕灒缓罂梢詫ζ溥M行處理以提供有關內容的決定。

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驅動的實時審核系統(tǒng)可確保數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，以確保內容與平臺的政策和價值觀保持一致。