为什么人工智能在发现网络暴力方面仍然很糟糕

导读但由于每天都有大量的帖子出现在这些网站上，即便是这种人与机器的结合也很难跟上。人工智能要真正诸葛亮事迹检测出网络上的仇恨言论或暴力行为还有很

但由于每天都有大量的帖子出现在这些网站上，即便是这种人与机器的结合也很难跟上。人工智能要真正检测出网络上的仇恨言论或暴力行为还有很长的路要走。

机器学习, 科技公司依靠人工智能技术发现令人讨厌的内容，找出如何在大量数据中发现模式;它可以识别特定语境中的攻击性语言、视频或图片。这是因为这些帖子遵循人工智能可以训练的模式。例如，如果你给一个机器学习算法大量的枪支图像或书面的宗教诽谤，它可以学会在其他图像和文本中发现这些东西。

然而 在，人工智能并不擅长理解一些事情，比体虚怎么治疗如谁在写作或上传图片，或者在周围的社会或文化环境中什么可能是重要的。

俄勒冈大学(University of Oregon)研究人工智能和机器学习的副教授丹尼尔·洛德(Daniel Lowd)说，尤其是涉及到煽动暴力的言论时，语境“非常重要”。

评论可能表面上听起来很暴力，但实际上是对暴力的讽刺。或者，它们听起来可能无害，但对于了解最近的新闻或创建它们的当地文化的人来说，它们是危险的。

“几个字的影响很大程度上取决于文化背景，”洛德说。他指出，即使是人类版主也很难在社交网络上分析这一点。

识别暴力

即使暴力出现在视频中，它也不总是那么简单，人类——更不用说训练有素的机器——能够发现它或决定如何处理它。武器可能在视频或照片中看不到，或者看起来暴力的东西实际上可能是模拟的初中语文基础知识。

此外，灯光或背景图像等因素也会影响电脑。

加州大学洛杉矶分校(UCLA)研究内容适度和社交媒体的助理教授莎拉·t·罗伯茨(Sarah T. Roberts)说牙齿谜语，尤其在计算上，人工智能很难发现视频中的暴力行为。

她说:“这种媒体的复杂性，以及诸如每秒多少帧，以及如何将记录的内容赋予意义之类的细节，都是非常困难的。”

她说，使用人工智能从一个视频中收集意义并不简单。它是通过社交网络每天观看的大量视频来做到这一点的。例如，在YouTube上，用户上传 每分钟超过400小时的视频——每天超过576,000小时。

“这些公司交易的是数十万小时的视频，”罗伯茨说。“这实际上是他们恳求的，也是他们想要的。”谚语大全 小学二年级