谷歌有一個雄心勃勃的計劃，那就是利用人工智能刪除侮辱性評論，防御網(wǎng)絡(luò)暴民。雖然目前的技術(shù)無法應(yīng)對這樣的挑戰(zhàn)，但它有助于改善那些已經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化的互聯(lián)網(wǎng)社區(qū)。
【資料圖】
人類已經(jīng)摧毀了互聯(lián)網(wǎng)。網(wǎng)絡(luò)欺凌、騷擾言論、社會羞辱和惡心言論在推特和紅迪網(wǎng)等網(wǎng)站上像瘟疫一樣傳播，尤其是當(dāng)你碰巧得到了錯誤的關(guān)注時。
提供在線服務(wù)的公司正被指控?zé)o視騷擾言論和壓制言論自由。然而，谷歌現(xiàn)在認(rèn)為，人工智能可以用來減少這種數(shù)字評論造成的悲劇。該公司的技術(shù)孵化器Jigsaw(原名谷歌智庫Google Ideas)正計劃通過自動化程序“對話AI”識別和刪除數(shù)字騷擾信息。
正如Jigsaw負(fù)責(zé)人賈里德科恩(Jared Cohen)所說，“我想用我們擁有的最好的技術(shù)來應(yīng)對那些戰(zhàn)爭哨所和不公平的戰(zhàn)術(shù)(這些不公平的手段讓那些敵對的聲音占據(jù)了不成比例的比例)，并盡最大努力提供一個公平的環(huán)境”。
谷歌此舉顯示了它的大膽，這個計劃與Jigsaw之前的工作不同。Jigsaw此前的工作包括推出Project Shield(免費開放的DDoS攔截服務(wù))，旨在保護新聞網(wǎng)站和促進言論自由的網(wǎng)站免受拒絕服務(wù)攻擊。Jigsaw的另一個成就，密碼警報，是一個Chrome插件，旨在確保用戶的密碼免受網(wǎng)絡(luò)釣魚攻擊。
這些曾經(jīng)是主要的技術(shù)挑戰(zhàn)，但戰(zhàn)爭帖子和網(wǎng)絡(luò)暴民的話題已經(jīng)成為一個社會學(xué)問題。
對話AI是谷歌“月球拍攝”項目中最成功的項目之一，也是“谷歌大腦”的一個分支。一方面，Conversation AI通過大規(guī)模的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)給機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域帶來了革命性的發(fā)展，同時也讓谷歌擁有了更多的優(yōu)勢，比如在圖像識別領(lǐng)域比人類更加熟練。但是對話人工智能對網(wǎng)上的辱罵言論無能為力。
雖然Jigsaw的目標(biāo)是“對抗網(wǎng)絡(luò)暴民的崛起”，但目前程序本身過于溫和，所以距離Jigsaw成為合格項目還有很長的路要走。對話AI將主要用于簡化社區(qū)評論流程(這個流程目前主要是人類完成的)，所以即使不能根除那些不良的網(wǎng)絡(luò)行為，也能為一些網(wǎng)站積累更多更好的評論。
暗示性言語的檢測
幾個月后，Jigsaw將率先將Conversation AI應(yīng)用到《紐約時報》網(wǎng)站，幫助公司管理其在線評論。目前，《紐約時報》的所有者幾乎必須審查他們網(wǎng)站上發(fā)布的每一條評論。
現(xiàn)在，Conversation AI正在閱讀1800萬條評論，并學(xué)習(xí)如何檢測被拒絕的評論，包括沒有實質(zhì)性內(nèi)容的評論、跑題的評論、垃圾郵件、煽動性和攻擊性的評論、包含淫穢信息的評論等。
《紐約時報》的目標(biāo)不是盡量減少其評論中的辱罵性言論，因為這個問題現(xiàn)在已經(jīng)得到控制；相反，《紐約時報》希望減少人工版主的工作量。“我們預(yù)計不會有全自動系統(tǒng)。”《紐約時報》社區(qū)團隊項目經(jīng)理Erica Greene說。
《紐約時報》社區(qū)編輯Bassey Etim估計，大約有50% ~ 80%的評論可以自動評論，從而使手動版主能夠?qū)⒏嗑ν度氲狡渌糠帧?/p>
與實時免費網(wǎng)站Twitter和Reddit不同，《紐約時報》網(wǎng)站面臨其他問題。考慮到目前機器學(xué)習(xí)的局限性，會話人工智能無法有效對抗網(wǎng)絡(luò)空間中存在的辱罵言論。
盡管機器學(xué)習(xí)取得了輝煌的成就，但它仍然沒有破解人類語言。
。人類語言中的那些類似于圍棋或者圖像中的圖案的部分，證明了語言的難以捉摸。辱罵性言論檢測中的語言難題是語言的語境。Conversation AI的評論分析并不適用于一個完整的討論過程，因為它只可以將單個的評論和學(xué)習(xí)模式中的評論來進行匹配，從而識別哪些是好評論或者壞評論。
例如，如果評論傾向于包含常用詞匯、短語和其他特征時，這些評論就會被認(rèn)為是可接受的。但據(jù)Greene介紹，谷歌的系統(tǒng)經(jīng)常會將關(guān)于唐納德·特朗普（Donald Trump）的文章中的評論視為辱罵性的言論，因為他們會引用特朗普的一些言論，而這些言論如果出現(xiàn)在讀者的評論中通常都會被屏蔽。對于這些類型的文章，《紐約時報》將會選擇關(guān)閉自動審核機制。
因此，期望Conversation AI在開放的網(wǎng)站（例如Twitter）中有良好的表現(xiàn)，幾乎是癡人說夢。
Conversation AI如何檢測那些發(fā)送給猶太記者的辱罵性言論中關(guān)于大屠殺的暗示？對這些辱罵性言論的檢測是建立在機器學(xué)習(xí)算法能夠檢測的歷史知識和文化背景基礎(chǔ)之上的，而這些只有在機器學(xué)習(xí)算法接受過類似的訓(xùn)練之后才能實現(xiàn)。
即便如此，如果有人發(fā)送“如果特朗普贏了，我就會買這個”并附上相同的圖片，Conversation AI又如何能夠?qū)⑵渑c辱罵性言論進行區(qū)分？
事實上，這個過程所需要的語義和實踐知識，甚至已經(jīng)超出了目前機器學(xué)習(xí)所希望達(dá)到的目標(biāo)。
因此，毫無疑問，專門的引戰(zhàn)帖將會找到一種新的方法來發(fā)布辱罵性言論，而這種方式可以避開類似于Conversation AI這樣的系統(tǒng)。如果目標(biāo)是阻止評論者用侮辱性稱呼例如“同志”等稱呼對方的話，那么機器學(xué)習(xí)通過屏蔽一些評論可以很好地實現(xiàn)這一點。但是機器學(xué)習(xí)無法識別隱喻，例如說某人是“彎”的來隱喻某人不正常。
換句話說，對于那些已經(jīng)非常規(guī)范的社區(qū)來說，Conversation AI將會使得審核任務(wù)完成得更有效率。
但如果想要根除那些我們聽到的最糟糕的辱罵性言論（這些言論通常出現(xiàn)在那些審核標(biāo)準(zhǔn)最低的網(wǎng)站上)，Conversation AI則顯得無能為力。
除非改變Twitter和Reddit這些平臺的性質(zhì)，否則想要管理存在于這些網(wǎng)站的辱罵性言論幾乎不可能。
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