Це було вже давно, але останнім часом загальнодоступні технології та соціальні медіа зайняли набагато більш узгоджену позицію проти порнографії - засвідчіть жорсткі стандарти Facebook проти наготи та сексуального вмісту, видалення Google результатів помсти з пошуку та тепер придбання в Twitter штучних розвідувальна компанія Madbits, яка розпізнає і позначає порнографію, щоб зробити ваш канал у Twitter безпечнішим для роботи.
Це перша велика віха проекту, яку Madbits досягла з моменту приєднання до гіганта соціальних мереж у 2014 році, але вона є важливою. Зараз система здатна ідентифікувати порнографічний вміст із приголомшливо високою точністю і має значний потенціал у зменшенні кількості годин, витрачених на перегляд, та видаленні графічного вмісту з таких сайтів, як Twitter, Facebook, Google+ тощо.
Підприємство розпочато у 2013 році як проект Клемента Фарабета, наукового співробітника з університету Нью-Йорка. Протягом року, як незалежний суб’єкт, Madbits «створив технологію візуального інтелекту, яка автоматично розуміє, упорядковує та витягує відповідну інформацію із необроблених носіїв». Разом із співзасновником Луї-Александром Етезад-Гейдарі, Фарабет і команда Madbits створили свою "технологію, засновану на глибокому навчанні, підході до статистичного машинного навчання, що включає складання простих проекцій для формування потужних ієрархічних моделей сигналу".
Природно, що це дуже складне програмне забезпечення привернуло увагу деяких досить важких нападників, і хоча ніхто інший не здавався цілком впевненим у тому, як застосувати цю революційну нову технологію, Twitter негайно випробував команду Madbits, попросивши їх визначити невідповідні та порнографічні зображення що часто з’являється на платформі. Як сказав Алекс Реттер, інженерний спеціаліст у Twitter, Wired: "Коли ви робите придбання, - хоча вони приходять, щоб зробити щось широке, - ви хочете дати їм щось конкретне, щоб ви пізнали один одного і переконалися, придбання працює. Тож ми поставили їм проблему NSFW ".
І тепер це придбання, безумовно, дало свої результати. Як повідомляв Wired минулого року, сотні тисяч зарубіжних робітників виконують належну ретельність і брудну роботу, що дозволяє нашим платформам соціальних мереж функціонувати на відносно звичному нам рівні PG-13. Вони проводять години, переконуючись, що графічний вміст - сексуальний, насильницький чи інший - не зачіпає наш захищений погляд на світ, можливо, ціною їх власного психічного та психологічного благополуччя (розгляньте необхідність розглядати нещодавно в Instagrammed Джастіна Бейбера як умова ваш працевлаштування).
Але за допомогою Madbits, який може ідентифікувати зображення NSFW лише з 7-відсотковою похибкою, ці працівники можуть бути звільнені від деяких з цих похмурих обов'язків.
Все підприємство проливає нове світло на можливості машинного навчання та те, як ШІ може допомогти подальшим технологічним прогресам. Як зазначає Реттер, “Вам, як правило, потрібні люди, щоб маркувати дані. Але згодом модель застосовується до випадків, яких ви ніколи раніше не бачили, тому ви різко скорочуєте потребу в людях. І це, звичайно, менша затримка, оскільки модель може це робити в режимі реального часу ".
І в міру того, як машини покращуватимуть позначення цього вмісту, сподіваємось, потреба в людській взаємодії з таким приводом продовжуватиме зменшуватися.
