本文作者結(jié)合Facebook和YouTube的案例，為我們介紹了今日頭條的內(nèi)容審核機制，以及未來相關(guān)技術(shù)的發(fā)展對審核的影響。

時間來到2019年年中，F(xiàn)acebook全球月活已經(jīng)突破22億，Youtube是19億，微信也超過10億，可以說互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)覆蓋了全球大部分人口，而隨著使用人口同步激增的還有用戶時長，以及內(nèi)容的生產(chǎn)消費量級也呈指數(shù)級井噴，這海量的內(nèi)容無論對大平臺還是小公司都形成了巨大的管理難度和審核挑戰(zhàn)。

2018年Facebook 上每天上傳的照片超過3億張，每分鐘發(fā)布51萬條評論，30萬條新狀態(tài)；每天在Instagram上的照片和視頻分享量為9500萬次；而在微信朋友圈，每天有10億張圖片被上傳。

截止 2018 年，每天約有2.5萬億字節(jié)的數(shù)據(jù)被創(chuàng)建，過去兩年里生成的數(shù)據(jù)占到了全球總數(shù)據(jù)的90%，而預(yù)計到 2022年，全球互聯(lián)網(wǎng)流量講達到每秒 7.2 PB。

在內(nèi)容數(shù)量井噴的同時，內(nèi)容的形式也在不斷變化。除了傳統(tǒng)的圖文類內(nèi)容，音頻、長視頻和短視頻，以及直播的比例在不斷增加，這對于那些那些既追求實時性（發(fā)布速度和用戶體驗）、又追求不出問題（舉報率和負面事件）的內(nèi)容平臺審核管理，提出了巨大而嚴峻的挑戰(zhàn)。

包括Facebook和Youtube在內(nèi)的國際頂級UGC平臺，如今在這類老生常談的問題上依然十分吃力，尤其是發(fā)達國家最為在意的低齡內(nèi)容、種族歧視和跨國文化/多語言等問題，它倆其實一直未能交出一份讓各方滿意的答卷。

而國內(nèi)今年比較知名的互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容社區(qū)類產(chǎn)品里，下架甚至關(guān)停的已經(jīng)不下于10余款，盡管它們各自都有各自的問題，比如色情內(nèi)容、微商、內(nèi)容涉政等等，但歸根結(jié)底，這還是用戶激增帶來的日益增長的內(nèi)容生產(chǎn)量和無法跟上的審核措施和效率之間的矛盾。

一、Facebook：用AI和算力應(yīng)對海量內(nèi)容

Facebook在整個2018年遭遇過巨大的信任危機，除了數(shù)據(jù)接口和用戶隱私的處理不當，平臺上的內(nèi)容審核政策也受到嚴重質(zhì)疑。

但其實，它背后的核心問題是，這家公司本就是世界互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容吞吐量最大的平臺。

而這些內(nèi)容并不只在Facebook app發(fā)布和消費，還在這家公司旗下月活15億的Whatsapp 、13億的Facebook Messenger和10億的Instagram上面?zhèn)鞑ズ屯茝V，所以這家公司承受的內(nèi)容審核壓力才會如此之大。

那么Facebook拿出的應(yīng)對措施是什么？

在去年那場著名的美國國會聽證會上，扎克伯格在一小時內(nèi)提及AI三十余次，堅稱AI是平臺內(nèi)容審核的答案，他的原話是：“未來的五到十年，AI將成為世界上最大的社交網(wǎng)絡(luò)的捍衛(wèi)者，在全球范圍內(nèi)解決其最緊迫的問題，同時也幫助公司回答有關(guān)審核、公平和人類無節(jié)制等棘手問題。”

小扎自稱，F(xiàn)acebook上99%有關(guān)ISIS和基地組織的內(nèi)容，都在人們看到之前被人工智能系統(tǒng)標記，并且被刪掉。

但AI想要和內(nèi)容審核結(jié)合并落地，必須拿出一些具體的手段來。Facebook現(xiàn)在的審核分為文字審核、圖片和視頻審核，以及大量的人工配合。

文字審核方面，F(xiàn)acebook推出了DeepText（深度文本）引擎，利用深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)去理解那些帖子的內(nèi)容，據(jù)稱它能夠以近乎人類的精確度、每秒同時理解數(shù)千篇文章的文本內(nèi)容。

相比國內(nèi)的各大平臺的審核體系來說，它的優(yōu)勢除了速度更快，另一方面是Facebook作為一個全球化的社區(qū)，DeepText能夠?qū)徍顺^20多種語言的文字。

DeepText甚至能實時通過用戶發(fā)送的內(nèi)容分析用戶的想法，通過對意圖、情緒和實體（人物/地點/事件）的提取，結(jié)合文本、圖片，并自動移除垃圾信息的干擾，這一能力在Facebook Messenger上已經(jīng)被測試驗證。當然這個AI技術(shù)也并不只被用來審核一些可能發(fā)生的危險（針對青少年的犯罪），它還可以改進用戶體驗，幫助廣告商進行有目標的宣傳活動。

Facebook為這些實時而海量的信息編目錄、并讓其被搜索是件很困難的事情，所以他們才轉(zhuǎn)向了人工智能。

同時，News Feed做為短小而高頻的內(nèi)容素材，恰好就是眾多開展深度學(xué)習活動的有效場所之一，因為每個Feed的背后，包含了人們希望看到哪些與他們相關(guān)的內(nèi)容。

而Facebook的圖片和視頻審核系統(tǒng)名為Rosetta，利用光學(xué)字符識別系統(tǒng)來處理圖片和視頻內(nèi)容，每天可以實時地從超過10億張圖像和視頻幀中提取信息并識別多種語言背后的含義。

另外，F(xiàn)acebook在上周剛剛開源了它們在圖像識別及視覺領(lǐng)域的最新模型：ResNext101。這是一個在Instagram的圖片標簽上預(yù)訓(xùn)練，并在ImageNet上微調(diào)的模型。

ImageNet是由知名人工智能專家李飛飛教授團隊于2009年發(fā)布，包含了超過兩萬類物體共計一千四百多萬張圖片，后來的很多計算機視覺任務(wù)模型都以此為基礎(chǔ)進行訓(xùn)練。

而ResNext101更上一層樓，利用了Instagram上的35億張圖片（比 ImageNet的1400萬多了200多倍）進行了預(yù)訓(xùn)練，并以人們?yōu)閳D片添加的話題標簽（#hashtag）為類別，研發(fā)出來的有著超強特征提取能力的圖像識別模型。

在這兩大系統(tǒng)的背后，其實是Facebook的人工智能研究院FAIR（Facebook Artificial Intelligence Research）在發(fā)揮功勞。

比如其物體識別技術(shù)（Object recognition），以含有數(shù)十億參數(shù)和數(shù)百萬案例訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，給了挑戰(zhàn)最大的圖片和視頻審核有力的支持。

另外它們也使用自我監(jiān)督學(xué)習（SSL）探索大量數(shù)據(jù)，讓機器可以通過分析未標記的圖像、視頻或音頻來學(xué)習世界的抽象表達，這也是 FAIR 將 AI 能力規(guī)模化的努力之一。

FAIR 還在研究用戶頭像的面部識別、上傳照片的環(huán)境識別等，它承擔 Facebook 所有 AI 相關(guān)的基礎(chǔ)研究、應(yīng)用研究和技術(shù)開發(fā)。

比如它推出的剛剛獲得了國際視覺模型挑戰(zhàn)賽冠軍的Mask R-CNN ，這個系統(tǒng)可以將計算機視覺世界的物體檢測與語義分割結(jié)合到了一起，不但可以檢測劣質(zhì)視頻內(nèi)容，甚至可以幫助視障人士自動替代文字。

不過，你可千萬別以為世界上最大的社交網(wǎng)絡(luò)和內(nèi)容平臺，光靠AI和審核系統(tǒng)就搞定了一切。截止目前，F(xiàn)acebook聘請了超過2萬人（是的你沒看錯），來輔助內(nèi)容篩查，并配合監(jiān)測和刪除爭議內(nèi)容。

二、YouTube：版權(quán)審核系統(tǒng)的升級之路

YouTube的內(nèi)容審核系統(tǒng)名為Content ID，會監(jiān)測并直接刪除涉及色情、低俗和暴力等違規(guī)內(nèi)容。不過，這個系統(tǒng)的誕生一開始僅僅是為了解決YouTube上內(nèi)容的版權(quán)問題。

早年間YouTube以草根內(nèi)容起家，后來出現(xiàn)了大量的搬運號，主要以盜版電視臺的精品內(nèi)容為主。雖然平臺的數(shù)據(jù)因此飆漲，但也因此陷入了曠日持久的官司里。

2007 年至 2009 年，包括維亞康姆（美國第三大傳媒公司），Mediaset （意大利的傳媒集團）和英超聯(lián)賽（英國最大足球聯(lián)賽）等在內(nèi)的組織對 YouTube 提起訴訟，聲稱它在用戶上傳侵權(quán)內(nèi)容方面毫無作為。

維亞康姆要求其作出10 億美元賠償金，他們聲稱已經(jīng)在 YouTube上 發(fā)現(xiàn)超過 15 萬條版權(quán)內(nèi)容片段，累計播放量超過 15 億次。在耗時耗力的多年訴訟和公關(guān)戰(zhàn)之后，直到2014 年，雙方才最終協(xié)商解決了爭議，但具體條件并未公開。

所以當年在被Google收購之后，YouTube從2007年開始就逐步投入巨資建立起Content ID版權(quán)系統(tǒng)，慢慢幫助版權(quán)所有者能夠識別平臺上的侵權(quán)行為，并讓版權(quán)所有者在平臺上能夠獲直接獲得收入。截止 2018 年，谷歌為該技術(shù)研發(fā)共計投入超 1 億美元。

后來，Content ID的內(nèi)容監(jiān)測能力在不斷改進后，比如使用哈希算法標記有風險視頻，阻?它們被?次上傳，也獲得了顯著的成效。以2017年Q4為例，平臺刪除了800萬條“令人反感”的視頻，有670萬條都由監(jiān)測軟件自動標記。大約75%被標記的視頻，在被用戶觀看之前就被下架。

人性化的是，YouTube 于 2014 年 9 ?在前端增加了受限模式（Restricted Mode），用以過濾?情暴?內(nèi)容，但是?戶可以自己選擇開啟還是關(guān)閉。依據(jù)?戶舉報以及其它識別規(guī)則，受限模式可以直接為用戶過濾?部分不當內(nèi)容。

當然，YouTube的這些內(nèi)容審核能力有賴于谷歌的深度學(xué)習技術(shù)Google Brain作為支持。Google Brian擁有一個收集用戶信息（如觀看歷史和用戶反饋）的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)， 以及一個用于對所顯示部分視頻進行排列的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過引入機器學(xué)習工具，自動標記暴力、色情和低俗等極端視頻，并將違規(guī)內(nèi)容報告給人工審核員進行驗證。

和Facebook類似的是，就算有了Google多方面的技術(shù)支持（包括資金、人才、算法、云和服務(wù)器等），YouTube的AI標記、內(nèi)容審核與識別技術(shù)也并不完美。2018的時候YouTube CEO蘇珊·沃西基承諾，未來會雇傭至少一萬名人工審核員，以補足算法的局限。

因為更早之前英國政府和一些廣告公司發(fā)現(xiàn)，自己的廣告被推薦到了緊挨著極端主義分子上傳的視頻內(nèi)容的旁邊，造成了許多惡劣的影響，多方政府和廣告主們聯(lián)名宣布將因此撤下自己在YouTube賬號上的內(nèi)容。

不過，Google對 YouTube 的幫助也不會僅僅限于內(nèi)容審核，Google Brain的技術(shù)已經(jīng)被應(yīng)用在安卓系統(tǒng)的語音識別、Google+ 的圖片搜索、以及 YouTube 的智能推薦。

所以，現(xiàn)在的YouTube早已從一個視頻UGC社區(qū)，到慢慢成為擁有海量內(nèi)容、搜索驅(qū)動的視頻綜合網(wǎng)站，到擁有了視頻推送能力的應(yīng)用。如今，占據(jù)用戶在 YouTube 上觀看視頻總時長 70%的內(nèi)容 ，是由推薦算法引擎驅(qū)動的。

三、頭條：審核系統(tǒng)對外開放會帶來哪些變化？

如今的今日頭條已經(jīng)擁有海量的用戶和多種形式的UGC內(nèi)容，盡管體量上還頗有不如，但在內(nèi)容審核方面遭遇的挑戰(zhàn)同臉書和Youtube已經(jīng)十分類似。

頭條在這方面的一個創(chuàng)舉是，經(jīng)過多年的技術(shù)儲備和經(jīng)驗積累后，它開放了內(nèi)部反低俗系統(tǒng)的一個簡化版本“靈犬反低俗助手”，希望普通創(chuàng)作者、社會公眾更了解和關(guān)注反低俗。截至2019年6月，靈犬反低俗助手的外部使用人次已經(jīng)超過了300萬。

用戶只需要在靈犬的小程序內(nèi)輸入一段文字或文章鏈接，靈犬就可以幫助其檢測內(nèi)容健康指數(shù)，返回一個鑒定結(jié)果。對于用戶輸入的內(nèi)容（文字或者圖片），“靈犬”會先進行提取、分詞和語義識別，然后根據(jù)相關(guān)規(guī)則，輸出對應(yīng)的分數(shù)、評級和結(jié)論。

在文本識別領(lǐng)域，頭條同時應(yīng)用了“Bert”和半監(jiān)督技術(shù)，訓(xùn)練數(shù)據(jù)集包含920萬個樣本，準確率提升至91%。在圖片識別領(lǐng)域，“靈犬”采用深度學(xué)習作為解決方案，在數(shù)據(jù)、模型、計算力等方面均做了針對性優(yōu)化。

最近新版的靈犬3.0發(fā)布，重點拓展了反低俗識別類型和模型能力，現(xiàn)已覆蓋圖片識別和文本識別，后續(xù)，靈犬還將支持難度最大的語音識別和視頻識別。

不過，今日頭條的人工智能實驗室王長虎也提到，AI暫時還是有缺陷的，今日頭條現(xiàn)在有將近萬余人的審核團隊在輔助AI的審核。

比如對于低俗內(nèi)容，它的定義本來就相對籠統(tǒng)難以精確，這項工作即使對人來說也不容易，交給機器做更難實現(xiàn)。

比如世界名畫中常常出現(xiàn)裸體女子，如果完全交由機器判斷，機器通過識別畫中人物的皮膚裸露面積，就會認為這幅畫是色情低俗的；而某些拍攝芭蕾舞的圖片，以機器的視角來看，其實類似于裙底偷拍。

Facebook 曾經(jīng)因為“裸露”，誤刪了一張著名的越戰(zhàn)新聞?wù)掌瑑?nèi)容是一位小女孩遭到汽油彈炸傷、渾身赤裸奔跑，事件發(fā)生后引起了美國新聞界的巨大爭議。

但是，在當前內(nèi)容創(chuàng)作和消費規(guī)模海量增長的趨勢下，如果依然純靠人工去解決所有問題，那么必然效率低的同時還無法滿足用戶需求。

所以，AI+人工的內(nèi)容審核方式在相當長的時間內(nèi)都會是一種常規(guī)手段，這也是Facebook和YouTube等國際頭部內(nèi)容平臺采用的處理方式。

四、結(jié)語

未來，隨著用戶和內(nèi)容數(shù)量的繼續(xù)增長，內(nèi)容審核的挑戰(zhàn)會越來越嚴峻，政策相關(guān)的監(jiān)管也會越來越嚴格，圖文的內(nèi)容識別問題雖然逐步被克服，語音和視頻的內(nèi)容理解更加任重道遠，人工和機器檢測都更為不易，尤其是當需要聯(lián)系具體的用戶使用場景和政治社會語境時，難度會成倍提高。

比如鄧麗君的歌曲，早年被認為是低俗情色歌曲，如今早已被普遍接受并傳唱大街小巷；比如內(nèi)衣和內(nèi)衣模特出現(xiàn)在購物平臺上，會被默認為正常，但如果頻繁出現(xiàn)在新聞資訊平臺上，就可能被認為有低俗嫌疑；而正常的熱舞內(nèi)容，提供給成年人看，符合常規(guī)標準，但如果開啟了青少年模式，這些內(nèi)容就不應(yīng)該出現(xiàn)。

這就是由于時代背景、使用場景、用戶人群不同而導(dǎo)致審核標準可能大幅變動的案例。

海量數(shù)據(jù)的產(chǎn)生、不斷變化的標準，這都要求大公司在這方面的投入必須越來越多，而這本質(zhì)上就成了一場資本豐厚的對手之間的軍備競賽。

今年卡耐基梅隆大學(xué)（CMU）和 Google 合作研發(fā)的 XLNet 模型，在Bert模型的基礎(chǔ)上更進一步，在足足 512 塊 TPU 上訓(xùn)練了兩天半時間。以 Google Cloud的計價標準，只是訓(xùn)練一次XLNet 模型就需要人民幣一百六十多萬。

若再考慮上整個模型研發(fā)過程中的不斷試錯和調(diào)參驗證等過程，XLNet的開銷簡直天文數(shù)字。未來中小團隊將難以競爭，這就是一個巨頭獨霸的競技場。

不過好在，隨著人類進入社會的數(shù)字化程度越來越高，新一代的移動互聯(lián)網(wǎng)原住民們在享受技術(shù)帶來的便利的同時，也對技術(shù)可能的負面在耐受度和適應(yīng)性上不斷提高。

畢竟自工業(yè)革命之后起，就有無數(shù)人曾對技術(shù)會帶給社會的沖擊抱有極端負面和悲觀的預(yù)期，認為技術(shù)可能會加速崩壞我們數(shù)萬年來自然形成的人類社會結(jié)構(gòu)，但是哪一次，人類社會不又是順利轉(zhuǎn)型成功、發(fā)展出與技術(shù)相匹配的職業(yè)和生活模式、并且越走越好了呢？