在當今動態的商業世界中，對使用者產生資料的需求不斷增加，內容審核也得到了足夠的關注。
無論是社群媒體貼文、產品評論或部落格評論，用戶產生的數據通常提供了一種更具吸引力和真實性的品牌推廣方式。 不幸的是，這些用戶產生的數據並不總是符合最高標準，並且帶來了有效內容審核的挑戰。
AI 內容審核可確保您的內容符合公司的預期目標，並為使用者創造安全的線上環境。 因此，讓我們看看內容審核的多樣化前景，並探討其類型和在優化品牌內容方面的作用。
人工智慧內容審核：富有洞察力的概述
人工智慧內容審核是一種有效的數位流程，利用人工智慧技術來監控、過濾和管理各種數位平台上的使用者生成內容。
內容審核旨在確保使用者發布的內容符合社群標準、平台指南和法律規定。
內容審核涉及篩選和分析文字、圖像和視頻，以識別和解決關注的領域。
內容審核過程可以解決多種目的，例如
- 過濾掉不適當或有害的內容
- 最小化法律風險
- 維護品牌安全
- 提高速度、一致性和業務可擴展性
- 提升用戶體驗
讓我們更深入地研究並更生動地探討內容審核的不同類型及其在其中的作用：
[另請閱讀： 了解自動內容審核]
內容審核之旅一瞥：5 個關鍵階段
以下是資料在形成正確的形狀和形式之前要經歷的五個關鍵階段：
預審核
它涉及在平台上發佈內容之前對其進行審查和批准。 此方法提供了對內容的嚴格控制，並確保只有符合特定業務準則的內容才會上線。 儘管這種方法在產生高品質內容方面非常有效，但它可能會減慢內容分發速度，因為它需要一致的人工審核和批准。
現實世界的例子：
Amazon 是一個受歡迎的品牌，它使用內容審核來確保其內容的適當性。 由於亞馬遜定期提供數千個產品圖像和視頻，其 Amazon Rekognition 工具可確保內容得到驗證。 它使用預先審核方法來檢測超過 80% 的可能損害公司聲譽的露骨內容。
審核後
與預審核相比，後審核允許使用者即時提交內容，而無需事先審核。 這意味著內容會立即部署在即時伺服器上，但需要進一步審查。 這種方法使內容能夠更快地分發。 然而，後審核也帶來了發布不當或有害內容的風險。
現實世界的例子：
YouTube 就是一個典型的例子。 它允許用戶首先發布和發佈內容。 隨後，它會審查這些影片並報告其是否存在不當或版權問題。
反應適度
這是一些線上社群採用的一項偉大技術，可以標記任何不當內容。 反應式審核通常與預審核或後審核方法一起使用，並依賴使用者報告或自動標記系統來識別和審查內容違規行為。 線上社群利用多個主持人來評估並採取必要的行動來消除已識別的不當數據。
現實世界的例子：
Facebook 使用反應式審核方法來篩選其平台上存在的內容。 它允許用戶標記任何不當內容，並根據集體審查進一步實施所需的行動。 最近，Facebook 開發了一種用於內容審查的人工智慧，其標記內容的成功率超過 90%。
分佈式審核
這種方法依賴於用戶的參與來對內容進行評分並確定其是否適合該品牌。 用戶對任何建議的選擇進行投票，平均評分決定發布哪些內容。
使用分散式審核的唯一缺點是將這種機制整合到品牌中非常具有挑戰性。 信任用戶來審核內容會帶來許多品牌風險和法律風險。
現實世界的例子：
維基百科 利用分發審核機制來維持準確性和內容品質。 透過整合各種編輯和管理員，維基百科團隊確保只有正確的資料才能上傳到網站。
自動審核
這是一種簡單而有效的技術，它使用高級過濾器從列表中捕獲單詞，並進一步按照預設規則過濾掉內容。 該過程中使用的演算法可識別通常會產生潛在有害內容的模式。 這種方法可以有效地發布經過微調的內容，從而產生更高的參與度和網站流量。
現實世界的例子
自動審核被各種使用 遊戲平台，包括 Playstation 和 Xbox。 這些平台採用自動化方法來偵測和懲罰違反遊戲規則或使用作弊代碼的玩家。
內容審核中人工智慧驅動的用例
內容審核允許刪除以下類型的資料：
- 露骨 18+ 內容： 它是包含裸露、粗俗或性行為的露骨色情內容。
- 攻擊性內容： 該內容構成威脅、騷擾或包含有害語言。 它還可能包括針對個人或團體，並且經常違反社區準則。
- 含有不當語言的內容： 包含冒犯性、粗俗或不恰當語言的內容，例如可能傷害某人情緒的髒話和誹謗性語言。
- 欺騙性或虛假內容： 它是故意傳播的虛假訊息，以誤導或操縱受眾。
AI 內容審核可確保獲取並消除所有這些內容類型，以提供更準確、更可靠的內容。
使用內容審核解決資料多樣性問題
內容以各種類型和形式出現在數位媒體中。 因此，每種類型都需要專門的調節方法才能獲得最佳結果：
[另請閱讀： 5 種內容審核類型以及如何使用 AI 進行擴展?]
文本數據
對於文字數據，內容審核是使用 NLP 演算法完成的。 這些演算法使用 情感分析 辨識給定內容的語氣。 他們分析書面內容並檢測任何垃圾郵件或不良內容。
此外，它還使用實體識別，利用公司人口統計資料來預測內容的虛假性。 根據識別的模式，內容被標記為安全或不安全，並且可以進一步發布。
語音數據
隨著語音助理和聲控設備的興起，語音內容審核最近獲得了巨大的價值。 為了成功調節語音內容，需要利用稱為語音分析的機制。
語音分析由人工智慧提供支持，並提供：
- 將語音翻譯成文字。
- 內容的情感分析。
- 語氣的解釋。
圖片資料
當涉及到圖像內容的審核時，文字分類、影像處理和基於視覺的搜尋等技術會派上用場。 這些強大的技術徹底分析影像並檢測影像中的任何有害內容。 如果圖像不包含有害內容，則該圖像將被發送以進行發布，或者在其他情況下會被標記為關閉。
視頻數據
視訊審核需要對視訊中的音訊、視訊畫面和文字進行分析。 為此，它利用與上述文字、圖像和語音相同的機制。 影片審核可確保快速識別並刪除不當內容，以建立安全的線上環境。
結論
人工智慧驅動的內容審核是維護各種資料類型的內容品質和安全的有效工具。 隨著用戶生成的內容不斷增長，平台必須適應新的有效的審核策略，以擴大其商業信譽和成長。 您可以 聯絡我們的 Shaip 團隊 如果您對您的企業的內容審核感興趣。
