如今，內(nèi)容審核已經(jīng)成為各類(lèi)數(shù)字平臺(tái)的重要組成部分，堪稱(chēng)用戶(hù)信任與安全保障的前提。盡管人工審核能夠處理部分任務(wù)，但隨著平臺(tái)規(guī)模的擴(kuò)展，AI驅(qū)動(dòng)的實(shí)時(shí)審核變得愈發(fā)重要。機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng)能夠成規(guī)模且高效開(kāi)展內(nèi)容審核，同時(shí)將再訓(xùn)練與運(yùn)營(yíng)成本降低至最低。本份指南將為你概述部署AI驅(qū)動(dòng)型實(shí)時(shí)審核系統(tǒng)的方法。

實(shí)時(shí)審核系統(tǒng)的核心屬性

實(shí)時(shí)內(nèi)容審核系統(tǒng)負(fù)責(zé)評(píng)估用戶(hù)提交的內(nèi)容（文本、圖像、視頻或其他格式的數(shù)據(jù)），確保其符合平臺(tái)政策。此類(lèi)系統(tǒng)的核心屬性包括：

• 速度：在不影響用戶(hù)體驗(yàn)或引入顯著延遲的前提下審核內(nèi)容。
• 可擴(kuò)展性：能夠及時(shí)處理每秒數(shù)千次請(qǐng)求。
• 準(zhǔn)確性：盡量減少誤報(bào)與漏報(bào)，提高可靠性。

部署AI內(nèi)容審核系統(tǒng)的分步指南

步驟1：定義政策

政策是一切內(nèi)容審核系統(tǒng)的基礎(chǔ)，用以定義內(nèi)容評(píng)估規(guī)則。你可以設(shè)置不同的政策，分別管控仇恨言論、欺詐預(yù)防、成人及色情內(nèi)容等等。下面我們以X定義的政策為例，進(jìn)行具體分析。

這些政策被設(shè)定為客觀(guān)規(guī)則，可作為配置進(jìn)行存儲(chǔ)以備訪(fǎng)問(wèn)和評(píng)估。

步驟2：數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理

政策定義完成后，我們需要收集數(shù)據(jù)以作為機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練樣本。數(shù)據(jù)集應(yīng)包含平臺(tái)上多種預(yù)期內(nèi)容類(lèi)型的良好組合，涵蓋與政策相符/不符的對(duì)應(yīng)示例，同時(shí)避免偏見(jiàn)。

數(shù)據(jù)來(lái)源：

• 合成數(shù)據(jù)生成：使用生成式AI創(chuàng)建數(shù)據(jù)。
• 開(kāi)源數(shù)據(jù)集：從其他平臺(tái)及開(kāi)源網(wǎng)站上選擇符合需求的數(shù)據(jù)集。
• 歷史用戶(hù)生成內(nèi)容：以符合道德要求的方式使用用戶(hù)發(fā)布的歷史內(nèi)容。

數(shù)據(jù)收集完成后，則由訓(xùn)練有素的人工審核員進(jìn)行標(biāo)注。審核員需要對(duì)平臺(tái)政策具備深入理解，標(biāo)注完成的數(shù)據(jù)則作為“標(biāo)準(zhǔn)集”以用于訓(xùn)練或微調(diào)ML模型。

在ML模型執(zhí)行實(shí)際數(shù)據(jù)操作并生成結(jié)果之前，首先應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理以提高效率與兼容性。相關(guān)預(yù)處理技術(shù)包括但不限于：

• 文本數(shù)據(jù)：通過(guò)刪除禁用詞并將其拆分為n-gram以規(guī)范化文本，具體視數(shù)據(jù)使用方式而定。
• 圖像數(shù)據(jù)：將圖像標(biāo)準(zhǔn)化為特定分辨率、像素、大小或格式，以保證與模型相兼容。
• 視頻：提取不同幀并將其按圖像進(jìn)行處理。
• 音頻：使用各類(lèi)自然語(yǔ)言處理（NLP）模型將音頻轉(zhuǎn)錄為文本，而后使用文本模型。但這種方法可能會(huì)遺漏須審核的非語(yǔ)言?xún)?nèi)容。

步驟3：模型訓(xùn)練與選擇

根據(jù)平臺(tái)需求及所支持的內(nèi)容類(lèi)型，可以使用各類(lèi)模型，具體包括以下選項(xiàng)：

文本

• 詞袋/詞頻-逆文檔頻率（TF-IDF）：可為有害或違反政策的詞語(yǔ)分配高權(quán)重，確保及時(shí)發(fā)現(xiàn)較為罕見(jiàn)的違規(guī)內(nèi)容。但這種方法亦有其局限性，因?yàn)橛糜谄ヅ溥`規(guī)文本的詞匯列表有限，老練的發(fā)布者往往可以刻意回避。
• Transformers：作為GPT的底層技術(shù)，此架構(gòu)能夠有效捕捉委婉表達(dá)或有害文本的各類(lèi)變體?？梢钥紤]根據(jù)平臺(tái)政策對(duì)GPT模型進(jìn)行微調(diào)。

圖像

• 預(yù)訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）: 這類(lèi)模型在大量圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練而成，可以識(shí)別出裸露、暴力等有害內(nèi)容。典型代表包括VGG、ResNet等。
• 自定義CNN: 為提高準(zhǔn)確率與召回率，CNN可針對(duì)特定類(lèi)別進(jìn)行微調(diào)，并根據(jù)平臺(tái)政策再做調(diào)整。

上述模型都必須針對(duì)“標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集”進(jìn)行訓(xùn)練和評(píng)估，確保在部署前可達(dá)到所需性能。你亦可訓(xùn)練模型以生成標(biāo)簽，再對(duì)標(biāo)簽進(jìn)行處理以支持內(nèi)容審核決策。

步驟4：部署

在模型準(zhǔn)備就緒后，即可使用API進(jìn)行公開(kāi)。其他服務(wù)可以調(diào)用這些API以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)審核。對(duì)于不需要實(shí)時(shí)審核的非緊急任務(wù)，則可設(shè)置批量處理系統(tǒng)。

步驟5：人工審核

AI/ML系統(tǒng)往往無(wú)法以高置信度做出所有決策。當(dāng)預(yù)測(cè)ML得分低于可信決策的閾值時(shí)，模型可能給出模棱兩可的結(jié)論。此時(shí)，應(yīng)當(dāng)由人工審核員接手以做出準(zhǔn)確判斷。人工審核員的介入對(duì)于解決AI誤報(bào)問(wèn)題至關(guān)重要，其可以使用決策樹(shù)（以決策樹(shù)形式編碼的政策）生成與ML模型類(lèi)似的標(biāo)簽，據(jù)此做出最終判定。

步驟6：標(biāo)簽處理器

標(biāo)簽處理器用于解釋ML系統(tǒng)和人工審核員生成的標(biāo)簽，并將其轉(zhuǎn)換為可供用戶(hù)操作的決策。其流程可以相對(duì)簡(jiǎn)單，僅將系統(tǒng)生成的字符串映射為人類(lèi)可讀的字符串。

步驟7：分析與報(bào)告

Tableau和Power BI等工具均可對(duì)審核指標(biāo)進(jìn)行跟蹤與可視化，Apache AirFlow則可用于生成見(jiàn)解。需要監(jiān)控的關(guān)鍵指標(biāo)包括ML系統(tǒng)的準(zhǔn)確率和召回率、人工審核時(shí)間、吞吐量以及響應(yīng)時(shí)間。

總結(jié)

構(gòu)建和部署由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)展性與安全性。本指南努力在速度、準(zhǔn)確性與人工監(jiān)督等要素之間尋求平衡，確保內(nèi)容符合平臺(tái)政策與價(jià)值主張。

原文標(biāo)題：??A Guide to Deploying AI for Real-Time Content Moderation?，作者：Rahul JAIN