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Twitter正在尝试新的解决方案以降低毒性

发布时间:2020/01/15 新闻 浏览:774

 
Twitter目前面临的最大挑战之一是减少其平台上的滥用和欺凌行为。上周,在拉斯维加斯举行的消费电子展(CES)上,该公司的产品负责人Kayvon Beykpour与Wired主编Nicholas Thompson坐下来讨论了平台的毒性,对话的健康性等等。在采访中,他透露了Twitter处理虐待和令人反感内容的工作的某些方面。
Beykpour表示,该公司减少毒性的步骤之一是使用机器学习对滥用回复进行排名:
我认为,越来越多的人利用机器学习尝试对我们认为在该领域最合适的行为进行建模。因此,例如,我们希望显示最有可能被回复的回复。这可能是您要优化的一个属性,而无论如何都不是唯一的属性。您将不希望强调可能被阻止或报告滥用的回复。
他补充说,Twitter优化了更容易获得反应或答复的答复。但是,它对算法进行了调整,以降低有价值的,但令人反感的答复的排名。
当汤普森向他询问公司如何控制系统以使其不会激发毒性时,贝克普尔说,社交网络严格训练其AI模型以了解其规则和规定:
如今,我们利用AI来确定毒性的一种非常杰出的方式基本上是对我们的规则有一个很好的定义,然后围绕着违反规则的推文收集大量样本数据,并以此为基础建立模型。
基本上,我们正在尝试预测可能违反我们规则的推文。那只是人们可能会滥用的一种形式,因为您可能会认为滥用的内容可能并不违反我们的政策,这就是棘手的地方。
最后一行很有趣,很可能是围绕Twitter引发的许多争议的核心。被禁止的用户经常抱怨Twitter的审核不够细微,无法理解使他们陷入困境的推文的背景。另一方面,某些帐户在发布有争议或滥用内容时不会被禁止。
当汤普森开玩笑地问推特是否计划给滥用者一个“红色勾号”或推出毒性分数以消除他们的激励时,贝克普尔挥了挥手,并表示该公司正在其Beta版应用程序中尝试更细微的功能,例如隐藏例如计数和转发计数。
Twitter在培训其AI和审核团队方面面临的挑战是考虑不同地区不断变化的社会和政治环境。几年前已标准化的某些术语或声明在当前情况下可能是滥用的。因此,公司需要不断审查和完善其政策。