用戶生成內容 (UGC) 包括客戶在社交媒體平台上發布的品牌特定內容。 它包括所有類型的文本和媒體內容，包括在相關平台上發布的用於營銷、促銷、支持、反饋、體驗等目的的音頻文件。
鑑於用戶生成內容 (UGC) 在網絡上無處不在，內容審核至關重要。 UGC 可以讓品牌看起來真實、值得信賴且適應性強。 它可以幫助增加轉化次數並幫助建立品牌忠誠度。
然而，品牌對用戶在網絡上對其品牌的評價的控制也微乎其微。 因此，利用人工智能進行內容審核是監控特定品牌在線發佈內容的方法之一。 以下是您需要了解的有關內容審核的所有信息。
調節 UGC 的挑戰
審核 UGC 的最大挑戰之一是需要審核的內容數量巨大。 Twitter（現在 X）上平均每天發布 500 億條推文，LinkedIn、Facebook 和 Instagram 等平台上發布數百萬條帖子和評論。 對於人類來說，關注特定於您的品牌的每一條內容幾乎是不可能的。
因此，手動審核的範圍有限。 另外，在需要緊急反應或緩解的情況下，手動審核將不起作用。 另一組挑戰來自 UGC 對版主情感健康的影響。
有時，用戶發布露骨的內容會給個人帶來極大的壓力並導致精神倦怠。 此外，在全球化的世界中，有效的審核需要本地化的內容分析方法，這對個人來說也是一個巨大的挑戰。 手動內容審核在十年前可能是可能的，但今天這已經不可能了。
人工智能在內容審核中的作用
手動內容審核是一項巨大的挑戰，未經審核的內容可能會使個人、品牌和任何其他實體面臨攻擊性內容。 人工智慧 (AI) 內容審核是幫助人類審核員輕鬆完成審核過程的簡單方法。 無論是提及您的品牌的帖子，還是個人或團體之間的雙向互動，都需要有效的監控和審查。
在撰寫本文時，OpenAI 公佈了利用 GPT-4 LLM 徹底改變內容審核系統的計劃。 人工智能為內容審核提供了解釋和調整各種內容和內容政策的能力。 實時了解這些政策可以讓人工智能模型過濾掉不合理的內容。 有了人工智能，人類就不會直接暴露於有害內容； 他們可以快速、可擴展地工作，並且還可以調節實時內容。
[另請閱讀： 5 種內容審核類型以及如何使用 AI 進行擴充？]
審核各種內容類型
鑑於在線發布的內容種類繁多，每種類型的內容的審核方式都不同。 我們必須使用必要的方法和技術來監控和過濾每種內容類型。 讓我們看看文本、圖像、視頻和語音的人工智能內容審核方法。
5 種內容審核類型以及如何使用 AI 進行擴充？
基於文本的內容
人工智能程序將採用自然語言處理（NLP）算法來理解在線發布的文本。 它不僅會讀文字，還會解讀文字背後的含義，揣摩個人的情緒。 人工智能將使用文本分類技術根據文本和情感對內容進行分類。 除了這種簡單的分析之外，人工智能程序還實現了實體識別。 它在審核時提取人名、地名、地點、公司等。
語音內容
人工智能程序使用語音分析來審核以此格式發布的內容。 這些解決方案使用人工智能將語音轉換為文本格式，然後運行 NLP 和情感分析。 這有助於主持人快速獲得聲音背後的語氣、情緒和情感的結果。
圖片內容
計算機視覺用於使人工智能程序理解世界並創建所有事物的視覺表示。 對於圖像審核，人工智能程序會檢測有害和淫穢圖像。 它使用計算機視覺算法來過濾掉不健康的圖像。 更詳細地說，這些程序可以檢測圖像中有害元素的位置。 程序可以根據分析對圖像的每個部分進行分類。
視頻內容
對於視頻內容審核，人工智能程序將使用我們上面討論的所有技術和算法。 它將成功過濾掉視頻中的有害內容，並將結果呈現給人工審核員。
利用人工智能改善人類主持人的工作條件
並非所有發佈在網絡上的內容都是安全和友好的。 任何接觸仇恨、恐怖、淫穢和成人內容的人都會在某些時候感到不舒服。 但是，當我們使用人工智能程序來管理社交媒體和其他平台上的內容時，它將保護人類免受此類暴露。
它可以快速檢測內容違規並保護人工審核者訪問此類內容。 由於這些解決方案經過預先編程，可以過濾掉包含某些文字和視覺內容的內容，因此人類主持人可以更輕鬆地分析內容並做出決定。
除了減少接觸之外，人工智能還可以保護人類免受精神壓力和決策偏差的影響，並在更短的時間內處理更多的內容。
人工智能與人類干預之間的平衡
當人類無法快速處理大量信息時，人工智能程序的決策效率就不那麼高。 因此，人類和人工智能之間的協作對於準確、無縫的內容審核至關重要。
人在環 (HITL) 審核使個人更容易參與審核過程。 人工智能和人類在調節過程中是相輔相成的。 人工智能程序需要人類創建審核規則，添加術語、短語、圖像等以進行檢測。 此外，人類還可以幫助人工智能更好地進行情感分析、情商和決策。
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人工智能審核的速度和效率
內容審核的準確性取決於人工智能模型訓練，而人工智能模型訓練由人類專家註釋的數據集提供信息。 這些註釋者可以辨別說話者話語背後的微妙意圖。 當他們對數據進行標記和分類時，他們將對上下文和細微差別的理解嵌入到模型中。 如果這些註釋遺漏或誤解了細微差別，人工智能也可能會這樣做。 因此，人類捕捉複雜語音的精確度直接影響人工智能的審核能力。 這就是 Shaip 可以 處理數千份文檔 通過人機交互 (HITL) 有效訓練 ML 模型。 Shaip 在提供人工智能培訓數據來處理和過濾信息方面的專業知識可以幫助組織增強內容審核能力，並幫助品牌維持其在行業中的聲譽。
