内容审核，今日头条是怎么做好的？

时间到2019年中，脸书全球月生活超过22亿，Youtube19亿，微信超过10亿，可以说互联网覆盖了全球大部分人口，随着用户时间的同步激增，内容生产消费水平也呈指数井喷，大量内容对大平台和小公司形成了巨大的管理困难和审计挑战。2018年，Facebook上传了3亿多张照片，每分钟发表51万条评论和30万条新状态；Instagram上的照片和视频每天共享9500万次；在微信朋友圈，每天上传10亿张图片。截至2018年，每天创建约2.5万亿字节的数据，过去两年生成的数据占全球总数据的90%。预计到2022年，全球互联网流量将达到每秒7.2PB。在内容数量井喷的同时，内容的形式也在不断变化。除了传统的图形内容外，音频、长视频、短视频和直播的比例也在增加，这对于那些追求实时性（发布速度和用户体验）的人来说、内容平台审核管理，追求无问题(举报率和负面事件)，提出了巨大而严峻的挑战。国际顶级UGC平台，包括Facebook和Youtube，在这种老生常谈的问题上仍然非常困难，尤其是发达国家最关心的年轻内容、种族歧视和跨国文化/多语言。事实上，他们还没有给出令各方满意的答案。在今年国内知名的互联网内容社区产品中，下架甚至关闭的产品不少于10种。虽然他们都有自己的问题，如色情内容、微信业务、内容涉政等，但归根结底，这仍然是用户激增带来的日益增长的内容生产与无法跟上的审计措施和效率之间的矛盾。一、Facebook：2018年，Facebook以人工智能和计算能力应对了大量内容，遭遇了巨大的信任危机。除了数据接口和用户隐私处理不当外，平台上的内容审计政策也受到了严重质疑。但事实上，它背后的核心问题是，这家公司是世界上最大的互联网内容吞吐量平台。而且这些内容不仅在Facebookapp上发布和消费，还在本公司旗下月活15亿的Whatsapp上、13亿FacebookMessenger和10亿Instagram的传播和推广，因此该公司将承受如此大的内容审计压力。那Facebook的应对措施是什么呢？在去年著名的美国国会听证会上，扎克伯格在一个小时内提到了30多次人工智能，坚持人工智能是平台内容审计的答案，他的原话是：“未来五到十年，人工智能将成为世界上最大的社交网络捍卫者，解决世界上最紧迫的问题，也帮助公司回答审计、公平和人类控制等棘手问题。“小扎声称，99%的Facebook关于ISIS和基地组织的内容在人们看到之前都被人工智能系统标记并删除了。然而，如果人工智能想要与内容审计相结合并着陆，它必须采取一些具体的措施。Facebook目前的审计分为文字审计、图片和视频审计，以及大量的人工合作。在文本审查方面，Facebook推出了Deeptext(深度文本)引擎，利用深度神经网络架构来理解这些帖子的内容，据说它可以同时理解数千篇文章的文本内容，几乎人类的准确性。与国内各大平台的审计体系相比，其优势不仅更快，而且作为一个全球社区，Facebook可以审核20多种语言的文本。Deeptext甚至可以通过用户发送的内容实时分析用户的想法，结合文本和图片，通过提取意图、情绪和实体(人物/地点/事件)，自动去除垃圾信息的干扰。这种能力已经在Facebookmesenger上得到了测试和验证。当然，这种人工智能技术不仅用于审查一些可能的危险（青少年犯罪），还可以改善用户体验，帮助广告商开展有针对性的宣传活动。Facebook很难为这些实时和大量的信息编制目录并搜索它们，所以他们转向了人工智能。与此同时，Newsfeed作为一种短而高频的内容材料，恰好是许多开展深度学习活动的有效场所之一，因为每个feed背后都包含了人们想看到的与他们相关的内容。Facebook的图片和视频审核系统名为Rosetta，利用光学字符识别系统处理图片和视频内容，每天实时从10亿多张图像和视频帧中提取信息，识别各种语言背后的含义。此外，Facebook上周刚刚开源了他们在图像识别和视觉领域的最新模型：ResNext101。在Instagram的图片标签上进行预训练，并在Imagenet上进行微调。Imagenet于2009年由著名人工智能专家李飞飞教授团队发布，包括2万多个物体1400多万张图片。后来，许多计算机视觉任务模型都在此基础上进行了培训。Resnext101更上一层楼，利用Instagram上的35亿张图片(比Imagenet的1400万多倍)进行预训练，并以人为图片添加主题标签（#hashtag）为类别开发的具有超强特征提取能力的图像识别模型。在这两个系统的背后，Facebook人工智能研究所FAIR（FacebookArtificialIntelligenceResearch）充分发挥功劳。例如，物体识别技术（Objectrecognition），以数十亿参数和数百万案例训练的神经网络为基础，有力支持最具挑战性的图片和视频审核。此外，他们还使用自我监督学习（SSL）通过分析未标记的图像、视频或音频，探索大量数据，使机器能够学习世界的抽象表达，这也是FAIR规模人工智能能力的努力之一。FAIR还在研究用户头像的面部识别、上传照片的环境识别等。它负责Facebook所有与人工智能相关的基础研究、应用研究和技术开发。比如刚刚获得国际视觉模型挑战赛冠军的Maskr-CNN，该系统可以将计算机视觉世界的物体检测与语义分割相结合，不仅可以检测劣质视频内容，还可以帮助视障人士自动替换文本。然而，你永远不要认为世界上最大的社交网络和内容平台只能通过人工智能和审计系统来完成一切。到目前为止，Facebook已经聘请了2万多人来协助内容筛选，并配合监控和删除有争议的内容。二、YouTube：YouTube的内容审核系统名为ContentID，将监控并直接删除色情、低俗、暴力等违法内容。然而，该系统的诞生只是为了解决YouTube上内容的版权问题。YouTube早年以草根内容开始，后来出现了大量的搬运号，主要是盗版电视台的精品内容。虽然平台数据飙升，但也陷入了旷日持久的诉讼。包括维亚康姆(美国第三大传媒公司)在内的2007年至2009年，Mediaset(意大利媒体集团)和英超(英国最大足球联赛)等组织对YouTube提起诉讼，声称对用户上传侵权内容无所作为。维亚康姆要求赔偿10亿美元，他们声称在YouTube上发现了15万多个版权内容片段，累计播放量超过15亿次。经过多年的诉讼和公关战，直到2014年，双方才最终协商解决争议，但具体情况并未公开。因此，YouTube自2007年以来，在被谷歌收购后，逐渐投入巨资建立了谷歌版权系统，慢慢帮助版权所有者识别平台上的侵权行为，使版权所有者能够直接在平台上获得收入。截至2018年，谷歌已投资超过1亿美元进行技术研发。后来，随着ContentID内容监控能力的不断提高，比如用哈希算法标记风险视频、阻断⽌它们被⼆二次上传，也取得了显著成效。以2017年Q4为例，该平台删除了800万个“*”视频，其中670万个是由监控软件自动标记的。在被用户观看之前，大约75%的标记视频被下架。2014年9月，YouTube人性化⽉前端增加了限制模式（RestrictedMode），用以过滤⾊情暴⼒内容，但是⽤家庭可以选择自己打开或关闭。依据⽤家庭报告和其他识别规则可以直接过滤给用户⼤部分内容不当。当然，YouTube的内容审核能力取决于谷歌的深度学习技术GoogleBrain。谷歌Brian拥有一个神经网络，收集用户信息（如观看历史和用户反馈），以及一个神经网络，用于安排显示的部分视频，通过引入机器学习工具，自动标记暴力、色情和粗俗的极端视频，并向人工审计师报告非法内容进行验证。与Facebook类似，YouTube的AI标记、内容审核和识别技术并不完美，即使有Google的技术支持(包括资金、人才、算法、云和服务器等)。).YouTube首席执行官苏珊·沃西基在2018年承诺，未来至少会雇佣1万名人工审核员来弥补算法的局限性。早些时候，英国政府和一些广告公司发现他们的广告被推荐到极端分子上传的视频内容旁边，造成了许多不良影响。许多政府和广告商联合宣布将删除他们在YouTube账户上的内容。然而，Google对YouTube的帮助并不局限于内容审核，GoogleBrain的技术已经应用于安卓语音识别，Google YouTube的图片搜索和智能推荐。因此，YouTube已经从一个视频UGC社区，逐渐成为一个内容量大、搜索驱动的视频综合网站，到一个视频推送能力强的应用。如今，由推荐算法引擎驱动的内容占用户在YouTube上观看视频总时间的70%。三、标题:审计系统对外开放会带来哪些变化？今天的头条新闻拥有大量的用户和各种形式的UGC内容。虽然体积相当差，但内容审核的挑战与脸书和Youtube非常相似。头条新闻在这方面的一个举措是，经过多年的技术储备和经验积累，它开启了内部反低俗系统的简化版本“灵狗反低俗助手”，希望普通创作者和公众能够更好地理解和关注反低俗。截至2019年6月，灵犬反低俗助手的外部用户已超过300万。使用者只需在灵犬的小程序中输入一段文字或文章链接，灵犬就可以帮助其检测内容健康指数，并返回鉴定结果。对于用户输入的内容（文本或图片），“灵狗”将首先提取、单词和语义识别，然后根据相关规则输出相应的分数、评级和结论。在文本识别领域，头条还应用了“Bert与半监督技术相比，培训数据集包含920万个样本，精度提高到91%。在图像识别领域，“灵犬”采用深度学习作为解决方案，在数据、模型、计算能力等方面进行了有针对性的优化。最近，新版《灵犬3.0》发布，重点拓展了反低俗识别的类型和模型能力，涵盖了图片识别和文本识别。后续，灵犬还将支持最困难的语音识别和视频识别。然而，今日头条的人工智能实验室王长虎也提到，人工智能仍然存在缺陷。今日头条有近1万人的审计团队协助人工智能审计。例如，对于粗俗的内容，它的定义相对一般，难以准确。即使对人来说，这项工作也不容易，机器也更难实现。例如，裸体女性经常出现在世界著名的绘画中。如果完全由机器判断，机器会认为这幅画是粗俗的；一些芭蕾舞照片，从机器的角度来看，实际上类似于裙子的底部。Facebook因“裸露”错误删除了一张著名的越南战争新闻照片，内容是一个小女孩被汽油弹炸伤，赤裸裸地奔跑。事件发生后，在美国新闻界引起了巨大争议。然而，在当前内容创作和消费规模大幅增长的趋势下，如果所有问题仍然仅仅依靠人工解决，那么它将不可避免地效率低下，无法满足用户的需求。所以，AI 人工内容审核方法将是相当长时间的常规手段，这也是Facebook、YouTube等国际头部内容平台采用的处理方法。4、结论未来，随着用户和内容数量的不断增加，内容审计的挑战将越来越严峻，政策相关监管将越来越严格。虽然图形内容识别问题逐渐被克服，但语音和视频的内容理解还有很长的路要走，手动和机器检测也更加困难，特别是当您需要联系特定的用户使用场景和政治和社会背景时，难度将成倍增加。例如，邓丽君的歌曲早年被认为是一首粗俗的歌曲，现在已经被广泛接受和唱在街上；例如，内衣和内衣模特出现在购物平台上，默认是正常的，但如果经常出现在新闻和信息平台上，可能被怀疑是粗俗的；正常的热舞内容，提供给成年人，符合常规标准，但如果青少年模式开放，这些内容不应该出现。这是因为时间

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