YouTube「违规影片收视率」大幅降低 透过 AI 人工智慧有效过滤违规影片

YouTube除了透过手动调整,以及使用者举报处理,绝大部分的违规影片都是透过人工智慧方式分析比对,并且判断是否需要下架处置,而从2017年至2019年间有明显数字落差,更凸显人工智慧辅助之下,大幅减少违规影片内容产生。但也说明违规内容有时

YouTube除了透过手动调整,以及使用者举报处理,绝大部分的违规影片都是透过人工智慧方式分析比对,并且判断是否需要下架处置,而从2017年至2019年间有明显数字落差,更凸显人工智慧辅助之下,大幅减少违规影片内容产生。

但也说明违规内容有时候难以透过机器学习判断轻重

从2018年开始公布社群规範违规处置报告后,YouTube都会透过各项数据说明在平台上如何处理各类违规情况。在稍早公布新一季的社群规範违规处置报告时,同时也增加一项名为「违规影片收视率」 (VVR,Violative View Rate)的全新指标,亦即在YouTube上的总观看次数中,有多少次数是来自违反规範影片,若此项数字越低,就代表YouTube阻止此类影片被播放成效越高。

从YouTube公布数据显示,违规影片收视率从2017年时的0.7%左右,到2019年第三季开始降至低于0.2%,而至今也一直维持在接近比例。

依照YouTube说明,除了透过手动调整,以及使用者举报处理,绝大部分的违规影片都是透过人工智慧方式分析比对,并且判断是否需要下架处置,而从2017年至2019年间有明显数字落差,更凸显人工智慧辅助之下,大幅减少违规影片内容产生,毕竟以目前YouTube每天增加影片数量来看,若是单纯透过人工分析比对的话,绝对是赶不上影片增加速度。

YouTube「违规影片收视率」大幅降低 透过 AI 人工智慧有效过滤违规影片

不过,YouTube方面也意识到透过机器学习等方式,让系统自动判断哪些内容有违规情况,可能也会出现误判,甚至有些内容虽然违反规範,但影片本身可能具有特定意义,例如作为新闻或历史事件纪录内容,其中可能会涉及暴力、血腥或不雅内容,但YouTube还是会让此类影片继续保留在服务平台上提供观看。

除此之外,YouTube也持续构思如何打造更合适的违规影片内容处置方式,例如违规影片在YouTube维持留存时间超过一天所产生影响,以及刚上架就吸引多人观看所产生影响显然不同,而使用者观看此类内容实际产生影响也很难被量化,再加上每个人对于影片内容是否有违规情况的看法也不尽相同,这部份对于创作者如何在影片内容作拿捏也会产生影响,毕竟拍摄、製作影片内容也必须花费不少心力,一旦被系统标上黄标,势必也会产生不少影响。

因此,近期在机制调整情况下,让创作者在实际上传影片前,就能先透过相关机制进行确认,避免在影片上传后才被认定侵权,显然也是可避免创作影片内容被系统判断违规的合适作法之一。

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