原標題：百度又一個黑科技：AI內(nèi)容風控了解一下？

2018年上半年，內(nèi)容領(lǐng)域的違規(guī)監(jiān)管收緊，很多企業(yè)都如履薄冰。

今日頭條、抖音、快手等明星企業(yè)都因涉嫌推送低俗色情內(nèi)容開始整改，關(guān)停了一些流量巨大的板塊和產(chǎn)品。各家也紛紛開始加大審核員招聘，動輒就要4000、5000人的規(guī)模。

對于內(nèi)容產(chǎn)業(yè)來說，機器學習算法的極高分發(fā)效率為其打開了一扇全新的大門，這讓信息流、短視頻等發(fā)展如火如荼。但當海量內(nèi)容出現(xiàn)，內(nèi)容上的不可控已經(jīng)成為內(nèi)容產(chǎn)業(yè)當前最大的問題。

原因很簡單。

全新分發(fā)邏輯下的誕生海量內(nèi)容，人工審核的效率又非常低，風險在所難免，一旦監(jiān)管收緊，風險劇增?？梢哉f，內(nèi)容產(chǎn)業(yè)就像握著半個羅盤，機器學習帶來的高分發(fā)效率讓他們不斷靠近目的地，可對于內(nèi)容的不可控又讓他們不斷偏離開了航線。

違規(guī)內(nèi)容收緊，“AI內(nèi)容風控”應(yīng)運而生

不過這種現(xiàn)狀，不一定非要靠成千上萬的人工來做。

最近，百度提出了“AI內(nèi)容風控”概念。說起風控，通常大家會條件反射地聯(lián)想到金融行業(yè)。實際上金融風控和內(nèi)容風控的確有異曲同工之處，風控能力差時，“老賴”產(chǎn)生的壞賬會破壞一個金融服務(wù)上的整體收益，就像內(nèi)容創(chuàng)作者鉆空子產(chǎn)生的低質(zhì)量內(nèi)容會破壞整個內(nèi)容分發(fā)平臺的聲譽和用戶體驗一樣。而金融服務(wù)的風控過去耗費大量人力，今天卻可以依靠人工智能建立模型來實現(xiàn)，在這一點上，內(nèi)容風控也是一樣。

而百度在內(nèi)容分發(fā)方面一直是集大成者，在內(nèi)容產(chǎn)業(yè)火熱之前，百度以搜索引擎為立足點、以百度貼吧、空間等產(chǎn)品為沉淀，已經(jīng)開始和大量圖片、文字和視頻打交道。何況不得不說一句，相比那些品類化的內(nèi)容平臺，百度產(chǎn)品定位是最大眾化的，自然也會比其他內(nèi)容平臺更容易遇到不當內(nèi)容。

不管從企業(yè)自身的發(fā)展來看，還是從行業(yè)整體走向來看，AI內(nèi)容風控都是一條必經(jīng)之路。

針對這一問題，我們聯(lián)系到百度內(nèi)容風控專家，專家告訴我們，百度內(nèi)容風控的范疇分為三部分，包含了違法違規(guī)、垃圾信息、內(nèi)容質(zhì)量差等情況，同時包括了圖像、富媒體、文字等多種內(nèi)容形式。

而想要實現(xiàn)對多種內(nèi)容的風控，自然離不開豐富的AI技術(shù)構(gòu)件。粗略的說，在整個內(nèi)容風控體系上，百度至少應(yīng)用上了圖像識別、富媒體識別、NLP、分類/聚類、關(guān)聯(lián)挖掘、機器學習方案六大類算法能力。

例如當內(nèi)容創(chuàng)作者發(fā)布色情圖片時，可以通過分類器發(fā)現(xiàn)圖片的不當性。而如果發(fā)布的圖片中含有商標、水印等等侵權(quán)問題，可以利用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進行命令實體識別。同時內(nèi)容分發(fā)平臺上還會經(jīng)常出現(xiàn)大量注冊賬號，大量發(fā)布不當內(nèi)容的行為，這時百度的內(nèi)容風控體系就可以通過構(gòu)建圖模型挖掘這些賬戶之間的關(guān)聯(lián)，將其“一網(wǎng)打盡”。

在2017年全年，百度處置的有害信息高達451.2億余條，其中99%的信息在上線前就已經(jīng)被自動攔截，大大減少了人工勞動。有了這一AI風控體系，就好像掌握了羅盤的另一半，可以更加高效地回歸航線，減少因為內(nèi)容審核造成航行失控的可能性。

AI平衡術(shù)

其實用AI進行內(nèi)容審核對于我們來說并不陌生，可在實際應(yīng)用中，我們遇到的情況大多都是正常內(nèi)容被莫名其妙地下線或限流，連人工編輯自己都不知道原因是什么。

可有害信息僅需要很簡單的處理，例如（奧…&夜￥美#！女！&）這樣的形式，就能出現(xiàn)在我們眼前。這是因為很多內(nèi)容分發(fā)平臺應(yīng)用的AI審核機制過于粗放，沒有能力應(yīng)對海量內(nèi)容，更沒有能力應(yīng)對越來越豐富的內(nèi)容形式。

百度內(nèi)容風控專家告訴我們，在這一系列的技術(shù)研發(fā)中，百度注重的是解決那些以往的AI審核機制無法解決的問題。

例如同一內(nèi)容的跨場景判斷，就是困擾平臺已久的問題。打個比方說，一張美麗的少女照片如果出現(xiàn)在時尚、美妝類的內(nèi)容場景中就沒有問題。但如果搭配上“溫柔少婦、青春少女”、“按摩保健、同城交友”這樣的上下文，相信大家都能明白這是在暗示些什么了。

在百度內(nèi)容風控的解決方案中，為了在不同場景中尋找共性，引入了包含圖片+文字的跨模態(tài)深度學習模型，以便可以對內(nèi)容進行綜合識別。同時為了保證模型在不同內(nèi)容形式中重復可用，百度采用了遷移學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行樣本訓練，從而增加模型的通用可遷移。

另一大難題，則是內(nèi)容審核之后的處理機制。作為創(chuàng)作者，有時用了一張侵權(quán)圖片，或者是因為手誤打了一些病句、錯別字、敏感詞等等，只是無心之失。就如同有時忘記還信用卡一樣，并非刻意逾期。但有些人卻會故意不斷發(fā)布不當內(nèi)容，甚至注冊多個小號以逃避審核封號。

應(yīng)對這種情況，百度在AI內(nèi)容風控上提出了分階段的處理手段。如果只是低危風險的無心之失，風控系統(tǒng)通常是以內(nèi)容線下、自動下線等等方式進行處理。但如果進一步發(fā)展到中、高危風險，就會對賬戶進行整改、甚至下線作為懲罰。

解決了這些問題后，百度正在讓AI在內(nèi)容風控上發(fā)揮更大的效用，使其更加接近人類編輯。

全球大勢之下，AI內(nèi)容風控正在成為必備品

從全球內(nèi)容產(chǎn)業(yè)的發(fā)展來看，內(nèi)容風控機制的發(fā)展僅僅是內(nèi)容產(chǎn)業(yè)整體進化重要一步。內(nèi)容風控可以通過減少人工審核來提升內(nèi)容分發(fā)的商業(yè)效率，讓內(nèi)容產(chǎn)業(yè)重量變得更“輕”——輕人力、輕成本、輕流程，讓AI來解決更多問題。

在海外， Facebook這類與內(nèi)容打交道的企業(yè)每年都耗費大量技術(shù)投入在解決假新聞和低俗內(nèi)容。谷歌也深受其害，曾經(jīng)因在平臺上發(fā)現(xiàn)涉及到恐怖主義的廣告而陷入信任危機。目前谷歌正在利用人力對視頻數(shù)據(jù)進行標注，從而訓練出自動識別惡意視頻的AI模型。

從百度內(nèi)容風控展示出的六大體系來看，和專注文字、圖片審核的Facebook以及專注建立視頻識別模型的谷歌不同，能應(yīng)對跨場景和富媒體識別的百度在技術(shù)完成度上已經(jīng)走在了世界前列。

同時，這樣的AI內(nèi)容風控體系，也可以在其他領(lǐng)域發(fā)揮作用。比如虛假信息泛濫的醫(yī)療廣告，一直是違規(guī)內(nèi)容的重災(zāi)區(qū)，通過AI風控體系，百度2017年打擊虛假醫(yī)療廣告6000萬條，在醫(yī)療廣告整治方面，百度風控系統(tǒng)全年屏蔽了近23萬個非法醫(yī)療類詞匯，大大減少了非法醫(yī)療保健廣告的危害。

而且我們也能夠發(fā)現(xiàn)，隨著各種新技術(shù)的發(fā)展，出產(chǎn)低質(zhì)量內(nèi)容的成本也越來越低，甚至可以通過幾張照片、一段音頻就能為造出惟妙惟肖的虛假視頻。

在這樣的前提下，利用AI進行內(nèi)容風控的重要性只會不斷提高，我們未來需要應(yīng)對的不僅僅是不當內(nèi)容和低質(zhì)量內(nèi)容，很可能還會有人類都難以分辨的虛假內(nèi)容。這樣看來，AI內(nèi)容風控不僅僅是一項增益技術(shù)，而是駛向內(nèi)容產(chǎn)業(yè)金銀島保駕護航的必由之路。

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