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網(wǎng)絡(luò)直播被嚴(yán)查,機(jī)器如何幫助鑒別小黃圖?

大數(shù)據(jù)
雖然,大多數(shù)直播企業(yè)會(huì)選擇人工審核的方式對(duì)直播內(nèi)容進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)管,但是在過(guò)去的一年多里, “直播造人門”、“直播脫衣門”等事件仍然頻繁發(fā)生。網(wǎng)絡(luò)直播行業(yè)的內(nèi)容監(jiān)管不能只依賴人工,可以采用機(jī)器識(shí)別結(jié)合人工審核的新型審核模式。

近日,文化部將19家不合規(guī)定的直播平臺(tái)列入查處名單。

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作為新型的社交互動(dòng)平臺(tái),網(wǎng)絡(luò)直播與傳統(tǒng)的視頻網(wǎng)站不同,當(dāng)用戶上傳內(nèi)容后,傳統(tǒng)的視頻網(wǎng)站會(huì)進(jìn)行審核,符合標(biāo)準(zhǔn)后才可上傳成功,而網(wǎng)絡(luò)直播都是實(shí)時(shí)播出的,如果有人在網(wǎng)上傳播不良信息或者發(fā)布違規(guī)內(nèi)容,即使被查處,也是播出之后的事情。

雖然,大多數(shù)直播企業(yè)會(huì)選擇人工審核的方式對(duì)直播內(nèi)容進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)管,但是在過(guò)去的一年多里, “直播造人門”、“直播脫衣門”等事件仍然頻繁發(fā)生。某直播平臺(tái)負(fù)責(zé)人曾表示,視頻直播從技術(shù)不需要“上傳”這個(gè)步驟,當(dāng)手機(jī)按下攝影功能鍵,云端會(huì)同步抓取、同步存儲(chǔ)、同步傳遞,“延遲不會(huì)超過(guò)2秒”。在這個(gè)過(guò)程中,平臺(tái)面臨的困惑是“無(wú)法掌控直播下一秒會(huì)發(fā)生什么”,所以只能依靠人力進(jìn)行24小時(shí)輪班審核,但是人工審核存在的問(wèn)題較多,直播內(nèi)容監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)依舊存在。

直播內(nèi)容監(jiān)管存在哪些風(fēng)險(xiǎn)?

第一:網(wǎng)絡(luò)直播規(guī)模龐大,人工審核成本高

2015年直播平臺(tái)接近200家,用戶數(shù)量已經(jīng)達(dá)到2億,大型直播平臺(tái)每日高峰時(shí)間會(huì)有 3000-4000千個(gè)直播“房間”同時(shí)在線,用戶數(shù)可達(dá)兩三百萬(wàn)人次,如果全部用人工對(duì)4000路視頻同時(shí)進(jìn)行審核,為了保證“無(wú)漏網(wǎng)之魚(yú)”,至少需要上百人同時(shí)工作,并且每位工作人員需要配備1-2臺(tái)監(jiān)控設(shè)備。其實(shí)直播視頻內(nèi)容的違規(guī)比例占比不高,僅0.04%,甚至更低,但為了做到“無(wú)漏網(wǎng)之魚(yú)”,企業(yè)需要投入大量的人力、物力和財(cái)力進(jìn)行監(jiān)管,運(yùn)營(yíng)成本壓力增加。

第二:直播流量聚焦夜晚,人工審核效率低

網(wǎng)絡(luò)直播白天跟晚上的“房間數(shù)”不同,目前,白天直播流量峰值是數(shù)百路視頻,晚上可以飆升到數(shù)千路。但“三班倒”的審核人員,夜晚疲勞,人眼識(shí)別精確度降低,出現(xiàn)誤判漏判的概率上漲,審核效率降低,難以達(dá)到網(wǎng)絡(luò)直播的內(nèi)容監(jiān)管需求。

因此,網(wǎng)絡(luò)直播行業(yè)的內(nèi)容監(jiān)管不能只依賴人工,可以采用機(jī)器識(shí)別結(jié)合人工審核的新型審核模式。

目前,據(jù)我所知的,國(guó)內(nèi)能夠?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)直播企業(yè)的違規(guī)內(nèi)容過(guò)濾提供這種模式的主要有圖普科技的“智能審核機(jī)器人”,阿里的“阿里綠網(wǎng)”、騰訊的“萬(wàn)象優(yōu)圖”等。

機(jī)器識(shí)別的工作原理

機(jī)器識(shí)別原理的圖像識(shí)別技術(shù)是如何像人腦一樣認(rèn)識(shí)、學(xué)習(xí)圖像特征的呢?其核心是深度學(xué)習(xí)理論 (Deep Learning)。深度學(xué)習(xí)就是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network,以下簡(jiǎn)稱 ANN)。要了解 ANN,讓我們先來(lái)看看人類的大腦是如何工作的。:

人腦的視覺(jué)處理系統(tǒng) via:Simon Thorpe

上圖所表達(dá)的,就是人理解外界視覺(jué)信息的過(guò)程。

從視網(wǎng)膜(Retina)出發(fā),經(jīng)過(guò)低級(jí)的 V1 區(qū)提取邊 緣特征,到V2 區(qū)的基本形狀或目標(biāo)的局部,再到高層的整個(gè)目標(biāo)(如判定為一張人臉),以及到更高層的 PFC(前額葉皮層)進(jìn)行分類判斷等。也就是說(shuō)高層的特征是低層特征的組合, 從低層到高層的特征表達(dá)越來(lái)越抽象和概念化,也即越來(lái)越能表現(xiàn)語(yǔ)義或者意圖。

深度學(xué)習(xí),恰恰就是通過(guò)組合低層特征形成更加抽象的高層特征(或?qū)傩灶悇e)。然后在這些低層次表達(dá)的基礎(chǔ)上,通過(guò)線性或者非線性組合,來(lái)獲得一個(gè)高層次的表達(dá)。此外,不僅圖像存在這個(gè)規(guī)律,聲音也是類似的。

現(xiàn)在來(lái)看深度學(xué)習(xí)的簡(jiǎn)易模型。

傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

深度學(xué)習(xí)的一個(gè)主要優(yōu)勢(shì)在于可以利用海量訓(xùn)練數(shù)據(jù)(即大數(shù)據(jù)),在學(xué)習(xí)的過(guò)程中不斷提高識(shí)別精度,但是仍然對(duì)計(jì)算量有很高的要求。而近年來(lái),得益于計(jì)算機(jī)速度的提升、大規(guī)模集群技術(shù)的興起、GPU 的應(yīng)用以及眾多優(yōu)化算法的出現(xiàn),耗時(shí)數(shù)月的訓(xùn)練過(guò)程可縮短為數(shù)天甚至數(shù)小時(shí),深度學(xué)習(xí)才逐漸可以用于工業(yè)化。

對(duì)于開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)來(lái)說(shuō),做該領(lǐng)域的產(chǎn)品困難在于如何獲取大規(guī)模已標(biāo)注數(shù)據(jù)、集成有 GPU 的 計(jì)算集群以及針對(duì)自己的項(xiàng)目調(diào)參數(shù),團(tuán)隊(duì)需要不斷地輸入新數(shù)據(jù),持續(xù)迭代以提高機(jī)器識(shí)別準(zhǔn)確率。

審核直播,機(jī)器能做什么?

利用深度學(xué)習(xí)算法設(shè)計(jì)的智能程序能通過(guò)快速迭代擁有強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力,并與視頻直播、社交網(wǎng)絡(luò)、云計(jì)算等領(lǐng)域企業(yè)合作,積累大量圖片和視頻數(shù)據(jù),克服智能程序設(shè)計(jì)中的大數(shù)據(jù)壁壘,得到高精度的智能識(shí)別結(jié)果。

例如“鑒黃機(jī)器人”,通過(guò)將大量人工標(biāo)注好的色情圖片和正常圖片來(lái)訓(xùn)練機(jī)器認(rèn)識(shí)、學(xué)習(xí)這兩類圖片的特征,然后自動(dòng)提取出可能是色情圖片和正常圖片的特征,當(dāng)機(jī)器再“看到”相似特征的圖片時(shí),即可自動(dòng)識(shí)別出來(lái),當(dāng)數(shù)據(jù)量越大,提取特征越準(zhǔn)確,識(shí)別精確度越高。上文提到的圖普科技的審核原理也是如此。

因此,新型審核方式的原理就是:

"企業(yè)根據(jù)自身需求,利用自動(dòng)截圖程序?qū)χ辈ギ嬅娑〞r(shí)(建議6-10s)進(jìn)行實(shí)時(shí)截圖,發(fā)送到圖像識(shí)別云服務(wù)平臺(tái),機(jī)器自動(dòng)識(shí)別后將結(jié)果分為確定和復(fù)審兩部分,確認(rèn)部分的識(shí)別精確度達(dá)到或超過(guò)人工,無(wú)需復(fù)審,對(duì)于復(fù)審部分,機(jī)器會(huì)根據(jù)可能性排序,人工再根據(jù)概率從高到低來(lái)審核。"

相對(duì)傳統(tǒng)的純?nèi)斯徍说哪J剑@種新型審核模式的優(yōu)勢(shì)主要在于:

第一:改變傳統(tǒng)付費(fèi)模式,成本更低,計(jì)費(fèi)更靈活

直播企業(yè)只需要按圖片調(diào)用量付費(fèi),比如直播平臺(tái)某日有推廣活動(dòng),導(dǎo)致流量較大,需要審核力度較大,付費(fèi)較多,但活動(dòng)結(jié)束后,審核量減少,費(fèi)用也會(huì)隨之減少,不需要固定每日的付費(fèi)額度。

第二:機(jī)器識(shí)別穩(wěn)定,效率高

機(jī)器識(shí)別模型可以針對(duì)不同的應(yīng)用場(chǎng)景訓(xùn)練機(jī)器,對(duì)于識(shí)別結(jié)果的確認(rèn)部分的審核精準(zhǔn)度達(dá)到99.5%,超過(guò)人眼準(zhǔn)確度,需要人工復(fù)審的部分僅占圖片總量的5%,隨著模型的不斷優(yōu)化,精確度還會(huì)繼續(xù)提升,復(fù)審率也就繼續(xù)降低。

并且成熟運(yùn)作的智能審核機(jī)器人的圖片處理量日達(dá)3億張以上,單張圖片響應(yīng)時(shí)間小于 0.2s,7x24h全天候服務(wù)。但是,如果純?nèi)斯徍?億張圖片,如果按照人眼每小時(shí)審核2萬(wàn)張左右的圖片計(jì)算,則需要大約625天不停歇的工作才能審核完畢,相對(duì)人有限的精力,不停運(yùn)轉(zhuǎn)的機(jī)器明顯更加穩(wěn)定可控,效率更高。

第三:機(jī)器識(shí)別更簡(jiǎn)單安全

網(wǎng)絡(luò)直播采用人工審核時(shí),需要給每個(gè)審核人員配備相關(guān)設(shè)備及空間,因此企業(yè)需要投入更多的運(yùn)營(yíng)成本,尤其對(duì)于創(chuàng)業(yè)的網(wǎng)絡(luò)直播企業(yè),需要承受的經(jīng)濟(jì)壓力更大,而機(jī)器識(shí)別只需要通過(guò)API調(diào)用即可直接使用服務(wù)。

此外,每個(gè)企業(yè)都有專屬的ID賬號(hào),其所有調(diào)用數(shù)據(jù)都會(huì)被定期清除,不會(huì)長(zhǎng)期存留API界面,不同企業(yè)之間數(shù)據(jù)是隔離的,無(wú)法調(diào)看非本ID的數(shù)據(jù),不用擔(dān)心企業(yè)信息泄漏,安全度更高。

據(jù)文化部透露,下一步將重點(diǎn)在經(jīng)營(yíng)主體管理、事中事后監(jiān)管方面對(duì)網(wǎng)絡(luò)表演關(guān)鍵環(huán)節(jié)進(jìn)行規(guī)范,以及建立違規(guī)網(wǎng)絡(luò)直播平臺(tái)和違規(guī)“主播”警示名單和黑名單制度,加強(qiáng)行業(yè)自律。

所以,網(wǎng)絡(luò)直播企業(yè)在利用機(jī)器識(shí)別提高內(nèi)容監(jiān)管有效度的同時(shí),還要加大對(duì)主播素質(zhì)培養(yǎng)和監(jiān)管力度,守住經(jīng)營(yíng)的底線與紅線。

責(zé)任編輯:Ophira 來(lái)源: 雷鋒網(wǎng)
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