谷歌有一個雄心勃勃的計劃，那就是利用人工智能刪除侮辱性評論，防御網(wǎng)絡(luò)暴民。雖然目前的技術(shù)無法應對這樣的挑戰(zhàn)，但它有助于改善那些已經(jīng)標準化的互聯(lián)網(wǎng)社區(qū)。
【資料圖】
人類已經(jīng)摧毀了互聯(lián)網(wǎng)。網(wǎng)絡(luò)欺凌、騷擾言論、社會羞辱和惡心言論在推特和紅迪網(wǎng)等網(wǎng)站上像瘟疫一樣傳播，尤其是當你碰巧得到了錯誤的關(guān)注時。
提供在線服務(wù)的公司正被指控無視騷擾言論和壓制言論自由。然而，谷歌現(xiàn)在認為，人工智能可以用來減少這種數(shù)字評論造成的悲劇。該公司的技術(shù)孵化器Jigsaw(原名谷歌智庫Google Ideas)正計劃通過自動化程序“對話AI”識別和刪除數(shù)字騷擾信息。
正如Jigsaw負責人賈里德科恩(Jared Cohen)所說，“我想用我們擁有的最好的技術(shù)來應對那些戰(zhàn)爭哨所和不公平的戰(zhàn)術(shù)(這些不公平的手段讓那些敵對的聲音占據(jù)了不成比例的比例)，并盡最大努力提供一個公平的環(huán)境”。
谷歌此舉顯示了它的大膽，這個計劃與Jigsaw之前的工作不同。Jigsaw此前的工作包括推出Project Shield(免費開放的DDoS攔截服務(wù))，旨在保護新聞網(wǎng)站和促進言論自由的網(wǎng)站免受拒絕服務(wù)攻擊。Jigsaw的另一個成就，密碼警報，是一個Chrome插件，旨在確保用戶的密碼免受網(wǎng)絡(luò)釣魚攻擊。
這些曾經(jīng)是主要的技術(shù)挑戰(zhàn)，但戰(zhàn)爭帖子和網(wǎng)絡(luò)暴民的話題已經(jīng)成為一個社會學問題。
對話AI是谷歌“月球拍攝”項目中最成功的項目之一，也是“谷歌大腦”的一個分支。一方面，Conversation AI通過大規(guī)模的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)給機器學習領(lǐng)域帶來了革命性的發(fā)展，同時也讓谷歌擁有了更多的優(yōu)勢，比如在圖像識別領(lǐng)域比人類更加熟練。但是對話人工智能對網(wǎng)上的辱罵言論無能為力。
雖然Jigsaw的目標是“對抗網(wǎng)絡(luò)暴民的崛起”，但目前程序本身過于溫和，所以距離Jigsaw成為合格項目還有很長的路要走。對話AI將主要用于簡化社區(qū)評論流程(這個流程目前主要是人類完成的)，所以即使不能根除那些不良的網(wǎng)絡(luò)行為，也能為一些網(wǎng)站積累更多更好的評論。
暗示性言語的檢測
幾個月后，Jigsaw將率先將Conversation AI應用到《紐約時報》網(wǎng)站，幫助公司管理其在線評論。目前，《紐約時報》的所有者幾乎必須審查他們網(wǎng)站上發(fā)布的每一條評論。
現(xiàn)在，Conversation AI正在閱讀1800萬條評論，并學習如何檢測被拒絕的評論，包括沒有實質(zhì)性內(nèi)容的評論、跑題的評論、垃圾郵件、煽動性和攻擊性的評論、包含淫穢信息的評論等。
《紐約時報》的目標不是盡量減少其評論中的辱罵性言論，因為這個問題現(xiàn)在已經(jīng)得到控制；相反，《紐約時報》希望減少人工版主的工作量?！拔覀冾A計不會有全自動系統(tǒng)?！薄都~約時報》社區(qū)團隊項目經(jīng)理Erica Greene說。
《紐約時報》社區(qū)編輯Bassey Etim估計，大約有50% ~ 80%的評論可以自動評論，從而使手動版主能夠?qū)⒏嗑ν度氲狡渌糠帧?/p>
與實時免費網(wǎng)站Twitter和Reddit不同，《紐約時報》網(wǎng)站面臨其他問題?？紤]到目前機器學習的局限性，會話人工智能無法有效對抗網(wǎng)絡(luò)空間中存在的辱罵言論。
盡管機器學習取得了輝煌的成就，但它仍然沒有破解人類語言。
。人類語言中的那些類似于圍棋或者圖像中的圖案的部分，證明了語言的難以捉摸。辱罵性言論檢測中的語言難題是語言的語境。Conversation AI的評論分析并不適用于一個完整的討論過程，因為它只可以將單個的評論和學習模式中的評論來進行匹配，從而識別哪些是好評論或者壞評論。
例如，如果評論傾向于包含常用詞匯、短語和其他特征時，這些評論就會被認為是可接受的。但據(jù)Greene介紹，谷歌的系統(tǒng)經(jīng)常會將關(guān)于唐納德·特朗普（Donald Trump）的文章中的評論視為辱罵性的言論，因為他們會引用特朗普的一些言論，而這些言論如果出現(xiàn)在讀者的評論中通常都會被屏蔽。對于這些類型的文章，《紐約時報》將會選擇關(guān)閉自動審核機制。
因此，期望Conversation AI在開放的網(wǎng)站（例如Twitter）中有良好的表現(xiàn)，幾乎是癡人說夢。
Conversation AI如何檢測那些發(fā)送給猶太記者的辱罵性言論中關(guān)于大屠殺的暗示？對這些辱罵性言論的檢測是建立在機器學習算法能夠檢測的歷史知識和文化背景基礎(chǔ)之上的，而這些只有在機器學習算法接受過類似的訓練之后才能實現(xiàn)。
即便如此，如果有人發(fā)送“如果特朗普贏了，我就會買這個”并附上相同的圖片，Conversation AI又如何能夠?qū)⑵渑c辱罵性言論進行區(qū)分？
事實上，這個過程所需要的語義和實踐知識，甚至已經(jīng)超出了目前機器學習所希望達到的目標。
因此，毫無疑問，專門的引戰(zhàn)帖將會找到一種新的方法來發(fā)布辱罵性言論，而這種方式可以避開類似于Conversation AI這樣的系統(tǒng)。如果目標是阻止評論者用侮辱性稱呼例如“同志”等稱呼對方的話，那么機器學習通過屏蔽一些評論可以很好地實現(xiàn)這一點。但是機器學習無法識別隱喻，例如說某人是“彎”的來隱喻某人不正常。
換句話說，對于那些已經(jīng)非常規(guī)范的社區(qū)來說，Conversation AI將會使得審核任務(wù)完成得更有效率。
但如果想要根除那些我們聽到的最糟糕的辱罵性言論（這些言論通常出現(xiàn)在那些審核標準最低的網(wǎng)站上)，Conversation AI則顯得無能為力。
除非改變Twitter和Reddit這些平臺的性質(zhì)，否則想要管理存在于這些網(wǎng)站的辱罵性言論幾乎不可能。
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