Facebook正在使用人工智能來(lái)減少濫用和偏見(jiàn)

Face book首席執(zhí)行官馬克·扎克伯格(Mark Zuckerberg)經(jīng)常聲稱，人工智能將大幅減少數(shù)百萬(wàn)惡意Face book用戶的虐待行為。 今天，在舊金山舉行的F8開(kāi)發(fā)公司年度會(huì)議上，CTOMikeSchroepfer詳細(xì)介紹了其團(tuán)隊(duì)在實(shí)現(xiàn)這一宏偉目標(biāo)方面取得的進(jìn)展。

施羅德普表示：“我們面臨的挑戰(zhàn)包括選舉干預(yù)、錯(cuò)誤信息、仇恨言論等。 “我們必須致力于深入了解細(xì)節(jié)，處理這些問(wèn)題，日復(fù)一日，年復(fù)一年。

在一個(gè)季度內(nèi)，Schroepfer說(shuō)，F(xiàn)ace book擁有超過(guò)10億個(gè)垃圾賬戶、超過(guò)7億個(gè)假賬戶和數(shù)千萬(wàn)條包含裸體和暴力的內(nèi)容。 他說(shuō)，人工智能是所有這些類別中最重要的報(bào)告來(lái)源。

Face book人工智能在生產(chǎn)中的一個(gè)具體例子是一種新的“近鄰”算法，它比以前的版本更快8.5倍。 它補(bǔ)充了一個(gè)系統(tǒng)，它學(xué)習(xí)了Face book圖形中所有節(jié)點(diǎn)的深度圖嵌入-網(wǎng)絡(luò)上數(shù)據(jù)、故事、廣告和照片的收集-以找到相互關(guān)聯(lián)的濫用帳戶和頁(yè)面。

另一個(gè)例子是一個(gè)語(yǔ)言不可知的人工智能模型，在30個(gè)方言家族中對(duì)93種語(yǔ)言進(jìn)行了訓(xùn)練;它與其他分類器一起使用，一次解決多個(gè)語(yǔ)言問(wèn)題。 在等式的視頻方面，F(xiàn)ace book說(shuō)，它的突出采樣器模型-它快速掃描視頻并處理上傳剪輯的“重要”部分-使它能夠識(shí)別6500萬(wàn)個(gè)視頻中超過(guò)10,000個(gè)不同的操作。

事實(shí)上，在一個(gè)包含30萬(wàn)個(gè)視頻和400個(gè)動(dòng)作的流行基準(zhǔn)上，F(xiàn)ace book表示，它的計(jì)算機(jī)視覺(jué)堆?？梢砸?2.8%的準(zhǔn)確率對(duì)視頻進(jìn)行分類，與以前的領(lǐng)先模式25%相比，錯(cuò)誤率降低了.. “我想退一步說(shuō)，即使有了這些改進(jìn)，當(dāng)我們看到暴力視頻逃避我們的系統(tǒng)時(shí)，很明顯，視頻理解還處于起步階段，”Face book的AI Manohar Paluri主管說(shuō)。“[但是這樣的系統(tǒng)]允許我們今天主動(dòng)識(shí)別有問(wèn)題的內(nèi)容。

Face book正向一種名為自我監(jiān)督學(xué)習(xí)的人工智能培訓(xùn)技術(shù)邁進(jìn)，在這種技術(shù)中，未標(biāo)記數(shù)據(jù)與少量標(biāo)記數(shù)據(jù)一起使用，以提高學(xué)習(xí)精度。 在一個(gè)實(shí)驗(yàn)中，它的研究人員能夠訓(xùn)練一個(gè)語(yǔ)言理解模型，該模型只有80個(gè)小時(shí)的數(shù)據(jù)，而人工標(biāo)記的數(shù)據(jù)為12,000個(gè)小時(shí)。

帕魯里說(shuō)，像它這樣的人工智能模型被用來(lái)保護(hù)選舉的完整性，在，人們說(shuō)22種不同的語(yǔ)言，用13種不同的腳本寫(xiě)作。 他表示：“這種自我監(jiān)督技術(shù)正在跨越多種模式、文本、語(yǔ)言、計(jì)算機(jī)視覺(jué)視頻和語(yǔ)音。 “這是幾個(gè)數(shù)量級(jí)的工作縮減。

在公平和減少偏見(jiàn)的問(wèn)題上，F(xiàn)ace book應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)主管JoaquinQuinoneroCandela說(shuō)，F(xiàn)ace book正在使用錯(cuò)誤校準(zhǔn)等技術(shù)來(lái)檢測(cè)和解決算法不公平的問(wèn)題。 例如，它研究了網(wǎng)絡(luò)的公民內(nèi)容分類器-它檢測(cè)文本片段涉及公民問(wèn)題的可能性-是如何根據(jù)所使用的語(yǔ)言得出不同的結(jié)論的。