Социальная сеть Facebook будет использовать новый алгоритм машинного обучения для модерирования публикуемого пользователями контента. Первоочередной задачей алгоритма станет поиск наиболее травмирующих публикаций для их последующего удаления.

Источник изображения: Business Insider
Сегодня контент, нарушающий правила соцсети (спам, разжигание ненависти, пропаганда насилия и т.д.) обычно помечают сами пользователи или алгоритмы машинного обучения. С наиболее очевидными случаями система справляется автоматически, например, путём удаления нарушающих правила платформы публикаций или блокировкой аккаунта пользователя, опубликовавшего этот контент. Остальные случаи попадают в очередь для последующей более детальной проверки модераторами.
Сейчас в Facebook работают около 15 тыс. модераторов по всему миру. Соцсеть неоднократно критиковали за то, что администрация платформы недостаточно их поддерживает и не нанимает большее количество персонала. Задача модераторов заключается в сортировке постов с жалобами, а также принятии решения о том, нарушают ли они правила соцсети или нет.
Ранее модераторы рассматривали посты по мере публикации. Facebook решил изменить подход для того, чтобы в первую очередь рассматривать публикации, которые набирают больший охват и, соответственно, способны нанести больше вреда. Модель искусственного интеллекта (ИИ) будет использовать три критерия для отбора наиболее вредоносных публикаций: вирусность, сюжет публикации и вероятность того, что она нарушает правила. После этого ИИ будет помечать такие публикации, чтобы они поднимались выше по очереди рассмотрения модераторами.
«Весь нарушающий правила соцсети контент будет по-прежнему рассматриваться людьми, однако использование новой системы позволит более эффективно расставлять приоритеты в этом процессе», — прокомментировали в Facebook.
По мнению соцсети, новый подход поможет быстрее реагировать и разбираться с нарушающими правила публикациями, имеющими широкий охват.
Источник: