每個(gè)月都有超過19億的用戶登錄YouTube，他們每天觀看超過10億小時(shí)的視頻。每分鐘，創(chuàng)作者上傳300小時(shí)的視頻到這個(gè)平臺(tái)。鑒于如此驚人的用戶數(shù)量、活躍度和內(nèi)容數(shù)量，YouTube利用人工智能的力量來幫助運(yùn)營(yíng)可謂意義重大。
以下是YouTube借助人工智能來助力運(yùn)營(yíng)的幾種方式。
自動(dòng)刪除不良內(nèi)容
今年第一季度，多達(dá)830萬條視頻從YouTube上被刪除，其中76%是由人工智能分類器自動(dòng)識(shí)別和標(biāo)記出來的。當(dāng)中超過70%還沒被用戶觀看過就被識(shí)別出來了。雖然這些算法不是萬無一失的，但它們?cè)谇謇韮?nèi)容方面要比人工單獨(dú)監(jiān)控平臺(tái)快速得多。
事實(shí)上，據(jù)YouTube的EMEA區(qū)負(fù)責(zé)人塞西爾·弗洛特-庫(kù)塔茲(Cecile Frot-Coutaz)稱，YouTube的“首要任務(wù)”是保護(hù)用戶免受有害內(nèi)容的侵害。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，該公司不僅投資于人力專家，還投資于機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。人工智能極大地提高了YouTube快速識(shí)別不良內(nèi)容的能力。在使用人工智能之前，只有8%的不良視頻在觀看量達(dá)10次之前被標(biāo)記并刪除；但在使用機(jī)器學(xué)習(xí)之后，刪除的視頻中有一半以上的觀看量不到10次。
該公司還使用“垃圾視頻分類器”來掃描YouTube主頁(yè)和“接著播放”展板。它會(huì)關(guān)注來自觀眾的反饋，他們可能會(huì)舉報(bào)誤導(dǎo)性的標(biāo)題、不宜或其他不良的內(nèi)容。
視頻特效
谷歌的人工智能研究人員訓(xùn)練了一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使其能夠在不需要借助專門設(shè)備的情況下更換視頻背景。雖然這一點(diǎn)幾十年來都是能夠做到的——想想綠色背景被數(shù)字效果所替代——但這是一個(gè)復(fù)雜而耗時(shí)的過程。研究人員用經(jīng)過仔細(xì)標(biāo)記的圖像訓(xùn)練了一種算法，使得它能夠?qū)W習(xí)模式，由此創(chuàng)造出一個(gè)能夠跟上視頻進(jìn)度的快速系統(tǒng)。
“接著播放”（Up Next）功能
由于YouTube上的數(shù)據(jù)集因?yàn)槊糠昼姸加杏脩舨粩嗌蟼饕曨l而不斷變化，驅(qū)動(dòng)其內(nèi)容推薦引擎的人工智能需要不同于Netflix或Spotify的推薦引擎。它必須能夠在用戶不斷添加新數(shù)據(jù)的同時(shí)處理實(shí)時(shí)推薦。YouTube得出的解決方案是一個(gè)由兩部分構(gòu)成的系統(tǒng)。第一部分是生成候選內(nèi)容，讓算法評(píng)估用戶的YouTube觀看歷史。第二部分是給每個(gè)視頻打分的排名系統(tǒng)。
前谷歌員工吉拉姆·查斯洛特(Guillaume Chaslot)說，這對(duì)平臺(tái)和廣告商來說都是好事，但對(duì)用戶來說就不那么好了。這種推薦機(jī)制可能會(huì)“強(qiáng)化”那些稀奇古怪的視頻，人們觀看的時(shí)間越多，那種內(nèi)容就被推薦的越多。
深度預(yù)測(cè)訓(xùn)練
由于數(shù)據(jù)如此之多，YouTube視頻為人工智能算法提供了肥沃的訓(xùn)練土壤。谷歌人工智能研究人員利用平臺(tái)上發(fā)布的2000多個(gè)“人體模型挑戰(zhàn)”視頻，創(chuàng)建了一個(gè)能夠識(shí)別視頻景深的人工智能模型。在“人體模型挑戰(zhàn)”中，一群人在視頻中站著一動(dòng)不動(dòng)，就像被凍住了一樣，讓一個(gè)人給它們拍攝視頻。最終，這種深度預(yù)測(cè)技術(shù)將有助于推動(dòng)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)體驗(yàn)的發(fā)展。（樂邦）
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