每经编辑｜陈春梅    

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AI的“火眼金(jin)睛”：鉴(jian)黄师2.02版(ban)本(ben)如何(he)炼成

在信息爆炸的(de)时(shi)代，互联(lian)网(wang)内(nei)容泥(ni)沙俱(ju)下，如(ru)何(he)有效识(shi)别并(bing)过滤不良(liang)信息(xi)，特别(bie)是涉(she)及色情(qing)、暴(bao)力等内(nei)容，成为了维(wei)护网络(luo)健(jian)康(kang)生(sheng)态的(de)关键挑(tiao)战(zhan)。传统的(de)内容审(shen)核方(fang)式，依靠人(ren)工审核，不(bu)仅效(xiao)率低下(xia)、成(cheng)本(ben)高(gao)昂，而(er)且极易受到情绪、主观(guan)判(pan)断等因素(su)的(de)影(ying)响(xiang)，难(nan)以应对(dui)海(hai)量(liang)且快速(su)增长(zhang)的(de)网(wang)络内容(rong)。

正(zheng)是在这(zhe)样的背(bei)景下，“鉴(jian)黄师2.02版(ban)本”应运(yun)而生，它(ta)并非(fei)指代某个(ge)具体(ti)的(de)产品型(xing)号(hao)，而是(shi)代表着(zhe)当前AI在内容识别领域，尤其是(shi)“鉴黄”任务(wu)上的(de)一个高(gao)度成熟(shu)和智(zhi)能(neng)化的阶(jie)段性(xing)成(cheng)果，而“知(zhi)了(le)爱学”正(zheng)是这(zhe)一技术浪(lang)潮中的积极探(tan)索者(zhe)和实践者(zhe)。

“鉴黄(huang)师2.02版(ban)本”的(de)核(he)心(xin)竞争(zheng)力(li)在(zai)于其(qi)强大的AI算(suan)法(fa)。这背(bei)后，是一系列(lie)先进(jin)的(de)机器学(xue)习和深(shen)度学习技术的融(rong)合应(ying)用。深度卷积神(shen)经网络（CNN）是图(tu)像识别(bie)的基础。通过对海量(liang)标注(zhu)数据(ju)进行训练(lian)，CNN能够自动学(xue)习(xi)图像中的低级(ji)特征（如边(bian)缘、纹理）和(he)高级特征(zheng)（如(ru)物体形状、人(ren)脸），从(cong)而能(neng)够识(shi)别出图像中的(de)关(guan)键元素(su)。

在鉴黄场(chang)景下，这意(yi)味着AI能够“看到(dao)”并理解图像(xiang)或视频(pin)中的(de)人脸(lian)、人体关(guan)键(jian)部位(wei)、衣着(zhe)暴露程度(du)、以及一些具有暗(an)示(shi)性的场景元(yuan)素。

循环(huan)神经网络（RNN）和(he)长短期(qi)记(ji)忆(yi)网络（LSTM）等序(xu)列模(mo)型(xing)在(zai)视(shi)频(pin)内容(rong)分(fen)析中(zhong)扮(ban)演着(zhe)重(zhong)要(yao)角色(se)。视频是由(you)连续(xu)的帧组成(cheng)的，仅(jin)仅分析单帧图(tu)像不足以全面(mian)理解(jie)其内容。RNN和(he)LSTM能够捕(bu)捉(zhuo)视频(pin)帧与帧之(zhi)间的(de)时序关(guan)联(lian)，理(li)解(jie)动作、场景的(de)动(dong)态变化(hua)。例(li)如，一(yi)段视(shi)频中的某(mou)些画面(mian)可能在(zai)单独观(guan)看(kan)时并(bing)不违(wei)规，但其(qi)连(lian)续(xu)的播放和特定的动作组合(he)，则可能构成违(wei)规内容。

AI通过(guo)分(fen)析这些时序信息，能够更精准(zhun)地(di)判(pan)断(duan)视(shi)频的整(zheng)体性(xing)质。

再者(zhe)，自然语言处理(li)（NLP）技术(shu)也至关重(zhong)要(yao)。尽管“鉴黄”主(zhu)要侧重于(yu)视觉(jue)内容(rong)，但文(wen)字描(miao)述、评论(lun)、弹幕等(deng)伴随内容往往能提(ti)供(gong)重(zhong)要的(de)上下(xia)文(wen)信(xin)息，帮(bang)助AI做(zuo)出(chu)更准确的判断。例(li)如，一(yi)段模糊(hu)的图像如果伴(ban)随着露(lu)骨(gu)的(de)文字描(miao)述(shu)，AI可以通(tong)过NLP技(ji)术关联这两者，从(cong)而提升(sheng)鉴别准确率(lv)。

“知了(le)爱学(xue)”在“鉴黄师2.02版(ban)本(ben)”的实(shi)现上(shang)，很可(ke)能(neng)构(gou)建了(le)一套(tao)多模(mo)态(tai)融合(he)的(de)识别体系(xi)。这意(yi)味着(zhe)它(ta)不仅依(yi)赖单(dan)一的图像识(shi)别能力，而是(shi)将视(shi)觉(jue)信(xin)息(xi)、文(wen)本信(xin)息(xi)，甚至音频信息(xi)（如果(guo)视(shi)频包含(han)语音）进(jin)行综(zong)合(he)分析(xi)。通(tong)过这(zhe)种(zhong)方式(shi)，AI能(neng)够更全面(mian)地理解内容的(de)意图(tu)和性质，大大降低误(wu)判率。

例如(ru)，AI可以识别(bie)出图(tu)像中(zhong)存在裸(luo)露(lu)，同(tong)时分(fen)析(xi)相(xiang)关(guan)的文(wen)字描述是(shi)否(fou)具(ju)有(you)色情含(han)义，以及(ji)视(shi)频中(zhong)的(de)动(dong)作是否(fou)具有(you)挑(tiao)逗(dou)性，从而(er)进行更(geng)严(yan)谨的(de)判断。

训练(lian)数(shu)据(ju)的质量(liang)和数(shu)量(liang)是AI模型成功的(de)基石。“知了爱学(xue)”在(zai)研(yan)发过程中(zhong)，必然(ran)投入(ru)了巨(ju)大的精力(li)进行(xing)高质量数(shu)据标(biao)注。这(zhe)包括海量(liang)的图(tu)像、视频片段，并由专业人(ren)员对(dui)其进(jin)行精(jing)准的(de)分类(lei)标注(zhu)，区分(fen)出正常内(nei)容、低(di)俗(su)内容(rong)、色情(qing)内容等不同等级(ji)。AI模(mo)型还(hai)需要具备一(yi)定的(de)泛(fan)化(hua)能(neng)力，能够(gou)识别出(chu)在(zai)训练(lian)集中未曾(ceng)出现(xian)过(guo)的新型(xing)违规(gui)内容(rong)，这(zhe)需要模型具备(bei)一(yi)定的“举一反三(san)”的能(neng)力(li)，能够从已(yi)有(you)的知识中(zhong)推断(duan)出新的规则。

对(dui)抗性学习等技(ji)术(shu)也(ye)可能(neng)被应(ying)用于(yu)“鉴黄师(shi)2.02版(ban)本”的(de)训练中。这(zhe)种(zhong)技(ji)术可以帮(bang)助AI识别(bie)出那些试图(tu)规避检测的“对(dui)抗性(xing)样本(ben)”，例如(ru)通过模(mo)糊(hu)、打码、添加水印(yin)等(deng)方式来隐藏违规(gui)内(nei)容(rong)。通过模拟(ni)这些攻击(ji)方式并(bing)训练AI识(shi)别，可以不(bu)断提(ti)升AI对抗恶意规(gui)避的(de)能力，使其(qi)“火眼(yan)金(jin)睛(jing)”更(geng)加(jia)难以被蒙蔽(bi)。

“鉴(jian)黄师(shi)2.02版(ban)本”的(de)出现，标(biao)志(zhi)着(zhe)内容(rong)审核(he)正从“人(ren)海战术(shu)”转(zhuan)向(xiang)“智能(neng)主导”。它(ta)不仅能够大(da)规模、快速(su)地处理内容，更(geng)重(zhong)要的(de)是，能够(gou)提供比(bi)人工审(shen)核更稳定、更客(ke)观的判断(duan)标准(zhun)。这对于净(jing)化网(wang)络(luo)环(huan)境(jing)、保(bao)护未成年(nian)人、维护社(she)会公(gong)序良(liang)俗具(ju)有深远的(de)意义(yi)。而“知了爱(ai)学”作(zuo)为这(zhe)一技(ji)术(shu)的推(tui)动者，正以其(qi)专业(ye)实力(li)，为构(gou)建(jian)一个更(geng)清朗(lang)的网络空间贡(gong)献着(zhe)力量(liang)。

知了(le)爱学(xue)：AI鉴黄的应(ying)用落地与行业(ye)革新

“鉴黄师2.02版(ban)本”所代(dai)表(biao)的AI内(nei)容(rong)审核(he)技(ji)术，其(qi)价值(zhi)并(bing)不(bu)仅(jin)仅(jin)停留(liu)在技术理(li)论层面，更在于其广泛(fan)的应用(yong)落地(di)和对(dui)整个(ge)行业(ye)的深刻变(bian)革。知了爱(ai)学（此(ci)处为(wei)基(ji)于主题(ti)推测的(de)品(pin)牌定(ding)位，实(shi)际(ji)应用可能(neng)有所不同）正是在这一技(ji)术(shu)浪潮中，将AI的(de)“火(huo)眼(yan)金(jin)睛”转化为(wei)解决(jue)实际问题的强(qiang)大武器，为(wei)内容(rong)平台(tai)、社(she)交媒体、短(duan)视(shi)频应(ying)用等(deng)各类(lei)场景提供高(gao)效(xiao)、精准(zhun)的(de)内容(rong)安(an)全解(jie)决方(fang)案。

在内(nei)容(rong)平(ping)台和(he)社交媒(mei)体领域(yu)，海(hai)量的(de)用户生成(cheng)内容(rong)（UGC）是其生命(ming)线(xian)，但(dan)同时(shi)也(ye)带(dai)来(lai)了(le)巨大(da)的审核压(ya)力(li)。知了爱(ai)学提供的(de)AI鉴(jian)黄解决(jue)方案，能够(gou)对上(shang)传的图片、视频(pin)、直播内(nei)容(rong)进行(xing)实(shi)时(shi)或(huo)准(zhun)实(shi)时(shi)检测。当用(yong)户发(fa)布内(nei)容(rong)时，AI模型(xing)会立刻对(dui)其(qi)进(jin)行分(fen)析，一旦(dan)发(fa)现疑似(shi)违(wei)规内(nei)容，便(bian)会(hui)标记出(chu)来，交(jiao)由人(ren)工进行二(er)次复(fu)核，或(huo)者直接根(gen)据预(yu)设规则(ze)进行拦(lan)截、删(shan)除。

这种“AI+人工”的(de)协(xie)同模式(shi)，极大(da)地提升了(le)审核效率(lv)，将(jiang)人(ren)工(gong)审(shen)核员从繁(fan)重(zhong)、重复的(de)初(chu)筛(shai)工作(zuo)中(zhong)解放出(chu)来(lai)，使(shi)其(qi)能(neng)够专(zhuan)注于更复(fu)杂、更具争(zheng)议性(xing)的内(nei)容判(pan)断(duan)，以及对AI模型(xing)的(de)优化(hua)和(he)迭代(dai)。

对(dui)于短(duan)视(shi)频和(he)直播平台(tai)而言，时(shi)效性是(shi)关键(jian)。知了爱学利用其(qi)先进(jin)的(de)视频(pin)分析技术(shu)，能够快速(su)识别(bie)直播(bo)过程中的(de)违规画面(mian)，甚至(zhi)能够(gou)针对一些(xie)具有(you)暗(an)示性(xing)、擦边球性质的内(nei)容进行(xing)预(yu)警，有(you)效防(fang)止(zhi)不良信(xin)息在传(chuan)播过程(cheng)中扩大影响(xiang)。在(zai)直播结束后，AI还可以(yi)对(dui)直播回(hui)放进(jin)行(xing)深度扫(sao)描，确(que)保(bao)内容合(he)规。

这不仅(jin)有(you)助(zhu)于(yu)平台规(gui)避政策风(feng)险(xian)，更(geng)能维(wei)护平(ping)台的品牌(pai)形(xing)象(xiang)和用(yong)户体验(yan)。

在(zai)在线教(jiao)育(yu)和知识分(fen)享平(ping)台，“鉴(jian)黄(huang)师(shi)2.02版本(ben)”同样有着重要的意(yi)义。虽然这(zhe)类平台主(zhu)要以(yi)知识内容(rong)为主(zhu)，但(dan)用户(hu)在评(ping)论区、问(wen)答区、社区(qu)论(lun)坛等互动环节，仍有可能产(chan)生不当言(yan)论或(huo)发布(bu)不适(shi)宜的(de)图片。知(zhi)了爱(ai)学(xue)能够(gou)帮助这些(xie)平台(tai)过滤(lv)掉(diao)低(di)俗、色(se)情、暴(bao)力等(deng)垃圾信(xin)息，营造一个(ge)更加(jia)纯净(jing)、专注(zhu)的(de)学(xue)习环(huan)境，保(bao)护(hu)青(qing)少(shao)年(nian)用户的身(shen)心健(jian)康。

除了直(zhi)接(jie)的(de)内容审核(he)，知了(le)爱(ai)学(xue)提供的AI鉴(jian)黄技术还(hai)能在(zai)内容(rong)风控和安(an)全(quan)管理(li)方(fang)面发(fa)挥作(zuo)用(yong)。通(tong)过对(dui)海量数(shu)据(ju)的分析(xi)，AI可(ke)以(yi)帮(bang)助平(ping)台识别(bie)出潜在(zai)的风险(xian)账号、异常(chang)内容(rong)发(fa)布模(mo)式(shi)，甚至预警新(xin)型的违(wei)规(gui)内(nei)容(rong)形(xing)式。这有助于(yu)平(ping)台提(ti)前(qian)部署(shu)，构(gou)建更具(ju)前瞻性的(de)内(nei)容安全(quan)防护体系，而(er)非(fei)被(bei)动地(di)应(ying)对已(yi)发生的(de)问题。

“鉴黄师(shi)2.02版(ban)本”的技(ji)术突破，也(ye)为游(you)戏行业带(dai)来(lai)了(le)新(xin)的可能性。部(bu)分游戏内容可(ke)能涉(she)及(ji)暴(bao)力(li)、血(xue)腥等元素(su)，AI可以(yi)通(tong)过精(jing)准的图(tu)像和场景识别，帮助(zhu)游戏开(kai)发者(zhe)和(he)发行商更好地进行(xing)内容(rong)分级，确(que)保(bao)游戏内容符合(he)不同地区和年龄(ling)段(duan)用(yong)户(hu)的接(jie)受标准，规避(bi)潜(qian)在的法律风险。

知了(le)爱学在实(shi)践(jian)中(zhong)，也(ye)必然会(hui)关注算法(fa)的公(gong)平性(xing)与可(ke)解释(shi)性。尽(jin)管(guan)AI在效率(lv)上(shang)远(yuan)超(chao)人(ren)类，但我们(men)也(ye)需要(yao)警惕(ti)算(suan)法可(ke)能(neng)存在的(de)“偏见”。例如，过度(du)训练可能导致(zhi)AI对某(mou)些(xie)正(zheng)常内(nei)容产(chan)生误判，或(huo)者在识别(bie)特定(ding)人(ren)群或场景时(shi)存(cun)在不公平性(xing)。知了(le)爱学作为(wei)技术(shu)提(ti)供商，需(xu)要不(bu)断优(you)化模型，引入更先进(jin)的算法(fa)，例(li)如可解释AI（XAI）技术(shu)，来理(li)解AI做出(chu)判断的(de)依据(ju)，从而不断修正(zheng)和完善模(mo)型，确保其(qi)判断的准(zhun)确(que)性(xing)和公(gong)正性(xing)。

从(cong)长(zhang)远来看，“鉴(jian)黄师(shi)2.02版本(ben)”及其代表的AI内(nei)容(rong)审核技术(shu)，正(zheng)在深刻地(di)重塑(su)互联网(wang)的内容(rong)生态(tai)。它(ta)使得(de)平(ping)台(tai)能够以更低(di)的成(cheng)本、更(geng)高的效率(lv)、更(geng)低(di)的误(wu)判率来(lai)管(guan)理内容，这(zhe)对(dui)于(yu)行业(ye)的健康发展至(zhi)关重要(yao)。知了爱(ai)学通过提(ti)供领先的AI解决方(fang)案(an)，不仅仅是提供一项技术(shu)，更是(shi)为构(gou)建一(yi)个更(geng)安全(quan)、更健康(kang)、更(geng)有序的(de)网(wang)络世(shi)界(jie)贡(gong)献(xian)着自己(ji)的力(li)量。

这(zhe)是一种对技术(shu)负责(ze)任的态度(du)，也(ye)是一种对社(she)会(hui)价(jia)值(zhi)的(de)追(zhui)求(qiu)。未来(lai)，随着AI技术的不(bu)断(duan)演进，我(wo)们可(ke)以期(qi)待更(geng)加智(zhi)能、更加(jia)人(ren)性化(hua)的内容审(shen)核体(ti)系，为所有互联(lian)网用户(hu)带(dai)来更(geng)优质(zhi)、更安(an)全的(de)使(shi)用体(ti)验。

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图片来源：每经记者 闻莺 摄

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