阉割视频_如何界定色情?AI“鉴黄师”:我太难了

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的全文有2877个单词。据估计,学习时间为6分钟。

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资料来源:pixabi

几天前,有一条新闻曝光了“在b站跳舞区脱衣和裸体的录像”尽管事后,B站发表声明称,大规模非法视频源自海外网站,但B站审核了“和谐删除版”,删除了相关视频,没有违规或涉及色情内容。然而,仍然很难抵制吃瓜人的流言蜚语,并且在各种平台上有很多讨论。

不仅有人发现了一段开头没有被“阉割”的小视频,而且网民“人肉”也陆续给出了舞女的详细情况、事件的前因后果及其发展。每个人都非常热情。在

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的时代,谈论性时颜色会发生变化,带有一点颜色的新闻总能吸引人们的注意力。越来越多的人在制作大量的“边缘球”,并在“色情”的边缘进行探索。“网络色情作家”的工作变得越来越困难...

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“色情作家”并不容易,

a Tumblr已经下跌,千千的一千万个推特站已经站了起来

2年12月17日018,世界上最大的光博客网站Tumblr禁止色情内容,这使得许多灵魂不安,无处可去。< br>

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此时,一些人发现推特可以继续他们的日常生理需求推特已经成为网络色情的新聚集地

一位在网上工作的女性说,在推特平台上,她的“朋友请求”收件箱里满是“嗨”的信息和一些过于私人的问题。有时候,一些更大胆的男人会直接给她发送阴茎照片。

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在推特上,许多女性说她们收到过类似的照片。尽管许多人对什么是网络骚扰及其细节有不同的看法,但有一点大家都同意:未经同意给某人发一张阳具照片是一种严重的不尊重和令人厌恶的行为,即使这并不是对当事人的完全虐待。

但是如果男人不在乎不尊重,他们应该如何处理这种骚扰?作为社交媒体的“拾荒者”,

网络“黄”给上亿网络用户带来了沉重的负担,屏蔽了世界上最肮脏、最恶心的信息。

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但是他们真的能扛得住吗?

今天的脸书用户已经达到23.2亿,推特的日常生活稳定在1.34亿左右。随着社交媒体的兴起和发展,互联网上暴力、冲突和色情的加速变得越来越激烈。血腥自残、虐待儿童、恐怖骚乱、淫秽色情和网络色情已经成为这个时代最可悲的职业。幸运的是,人工智能的出现让他们松了一口气。但是人工智能审计能做好一切吗?

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人工智能审计不是那么简单

这是最好的时候,信息和知识从来没有像今天这样容易,但这也是最糟糕的时候,因为信息从来没有像今天这样广泛和不系统自人工智能兴起以来,

一直在发展,自动化内容审计也在发展。该服务确实可以自动筛选陌生人发送的信息,隐藏图像和嵌入的推文(除非收件人选择查看),但该系统的广泛适用性也限制了其实用性。

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来源:人民网

小猫的照片和阴茎的照片也将被扫描。只有点击时,收到的色情推文才会不同。更有趣的是,英国警方想利用人工智能技术来发现和识别互联网上的色情内容,但他们总是把沙漠照片误认为裸体。

人喝茶降温的Tumblr,也在人工智能监控的道路上跌跌撞撞,造成用户大量流失,人工智能黄色检测技术困难重重。Tumblr首席执行官杰夫·多诺弗里奥(Jeff D'Onofrio)曾在一份声明中表示,Tumblr的人工智能黄色筛选计划并不意味着禁止裸体政治抗议或大卫雕像,而是希望人工智能具有强大的成人内容识别能力,并依靠人类的帮助来训练和控制系统。简而言之,Tumblr希望建立一个人工智能系统,能够识别裸体女性,而不会将裸体女性形象误认为成人内容虽然这对人们来说是一件简单的事情,但对人工智能来说就像“在鸡蛋里挑骨头”一样困难因此,当该系统投入使用时,4554亿个博客和1628亿个无辜的帖子被错误地识别,包括“花瓶”、“女巫”、“鱼”等。

笔记本电脑的人工智能审计也漏洞百出例如,在1973年获得普利策奖的《来自天空的火》中,一张裸体小女孩在越南战争期间逃离汽油弹袭击的照片被人工智能算法标记,被认为是儿童色情,并被脸书管理员删除。尽管脸书立即恢复了这些照片,并在事后进行了澄清,但我们仍然可以看到机器和人之间的区别。虽然小女孩是裸体的,但没有人会认为这幅反映战争残酷的图片有一点色情味道,而机器虽然聪明,却仍然缺乏理解人类细微差别的能力。

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的各种现象表明,尽管人工智能技术已经实现了对毒品、枪支、硬币等物品的有效识别,但在面对裸照时仍然不可靠。

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色情:你知道当你盯着他的时候,但人工智能知道吗?

考虑到现代人工智能和机器学习的进步,过滤器自动区分一种公鸡和另一种完全不同种类的公鸡似乎很容易。事实上,卡耐基梅隆大学人机交互研究所的简弘亦教授说,机器学习对于解决这些问题非常有用。他指出,这将是“目前最先进的方法”在许多方面,它类似于电子邮件的垃圾邮件过滤器“

但与垃圾邮件过滤器不同,垃圾邮件过滤器可以通过文本中嵌入的关键词来识别有问题的内容,而阴茎图片过滤器需要处理照片,这比前者复杂得多为了创建能够准确识别攻击性内容的程序,有必要提供大量的材料来训练深度学习分类器以识别阴茎图片,考虑图片的大小、形状、颜色或角度等。

洪教授指出,这种训练过程可以与现有的报告方法相匹配,即根据社区用户报告的攻击性内容,例如,作者报告某用户发送了一张阴茎图片,这将作为数据点输入算法来训练算法,以满足社区的需要。

,但这种收集数据的方法可能需要一些时间。相反,程序员可以简单地自己编译一个训练数据库,但是他们必须弄清楚真正的违规是什么。

培训计划是识别勃起的人类阴茎的一件事,但其他成人内容可能会被用来骚扰用户,如同性恋色情?一幅画的强烈味道在多大程度上被认为是冒犯性的?它必须包括阴茎的照片吗,还是同性恋色情也被认为是冒犯性的?如果你把网撒得太窄,程序就会失败。如果网络传播得太广,用户可能会抱怨他们的数据库管理系统(DMs)受到了严格的审查,就像Instagram最近推出第一个成人内容过滤器后发生的那样。如何界定

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色情?

的问题可以追溯到1896年左右,当时美国最高法院大法官波特·斯图尔特在著名的雅各布斯诉俄亥俄州一案中,对如何定义“色情”颇有微词。最后,他只能绝望地说:“这些材料是赤裸裸的色情,但我不想再费神去定义它们了。恐怕我这辈子很难做到这一点。”然而,只要我看到它,我就会知道它是否是色情的。“

艾黄健,路长其修远Xi

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班布尔私人测试可能是目前最好的选择

尽管我们向人工智能提供了大量色情作品并教会他们如何识别色情,但最终所有的选择仍然取决于人们。

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并非所有的生殖器图像都有问题。虽然这些图片是骚扰,但也有一些用户同意接受它们,有些场合需要它们,比如性教育。因此,在不考虑上下文的情况下自动将这些图片标记为非法或阻止它们被接收的系统不能满足所有用户的需求。

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在这方面,Bumble(一家在线约会网站)最近推出的私人检测功能可能是目前可以预期的最佳系统。该功能声称能够通过人工智能识别成人内容,从而改善用户体验。班布尔团队表示,私人探测器识别违规图像的准确率可以达到98%。它让用户决定他们是否愿意冒看到阴茎图像的风险,而不是镶嵌所有图像。它只会镶嵌确认包含成人内容的图像,但用户仍然可以选择观看此类图像。

这可能不是一个完美的算法,它不能在人们打开收件箱之前自动删除不需要的生殖器照片,但这是一个最有可能满足最广泛人群需求的系统,为用户提供了选择的能力,同时尽可能防止骚扰,以防用户真的需要照片。在人们停止发送不合适的成人内容之前,

可能是最好的选择。

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