深度学习在审核内容方面的能力有多大

Tumblr 承认会有错误，它会想办法解决它们。借助训练有素的神经网络，Tumblr 将能够创建一个高效的系统，以合理的准确度标记潜在的不安全内容，并使用一个中等规模的人工审核团队来过滤掉误报。但人类将留在循环中。

Tarleton Gillespie 的这个帖子公平地说明了可能出了什么问题以及 Tumblr 将如何解决它。

需要明确的是，成人内容是人工智能算法更容易审核的内容类别之一。Facebook 等其他社交网络在通过人工智能和人类混合来调节成人内容方面做得很好。Facebook 仍然会犯错误，例如屏蔽包含30,000 年历史的裸体雕像的广告，但这些错误非常罕见，足以被视为边缘案例。

更具挑战性的自动审核领域是那些理解上下文和意义发挥更重要作用的领域。例如，深度学习可能能够标记包含暴力或极端主义内容的视频和帖子，但它如何确定被标记的帖子是宣传暴力(禁止内容)还是记录暴力(允许内容)?与裸露帖子不同，通常有不同的视觉元素可以区分允许和禁止的内容，纪录片和宣传可以以相同的内容为特色，同时服务于完全不同的目标。

深入研究审核问题是假新闻，人类甚至没有就如何以公正的方式定义和审核它达成共识，更不用说使用人工智能算法自动审核了。

这些任务需要更多的人力。深度学习仍将发挥重要作用，从每天发布的数以百万计的帖子中找出可能存在问题的内容，并让人类决定哪些内容应该被屏蔽。这是当前人工智能混合应该实现的那种智能增强，使人类能够大规模执行。

直到有一天(如果有的话)我们创造出通用人工智能，可以模拟人类思维的认知和推理过程的人工智能，我们将有很多场景将狭义人工智能(目前是深度学习)和人类智能结合起来将有助于执行两者都无法单独完成的任务。内容审核就是其中之一。

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