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大数据是怎么发现你嫖娼的?

来源:163.com/dy/article/HF5UJGGH05319928.html





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在诸多审查工具中,“AI 鉴黄”是最新也最高效的一种。

简单来说,“AI 鉴黄”就是通过深度神经网络,按照各种描述特征来提取图像中的关键点,比如是否出现皮肤裸露等等,将色情图片与正常图片进行分类。

读到这里,大家可能会发现,“AI 鉴黄”还存在一些严峻的挑战,比如:

1.色情图像和正常图像有很多相似之处,判断非常复杂。游泳、比基尼等图片中同样也有大量裸露皮肤,被错误地归类为色情并删除,很可能影响用户网上冲浪的体验。

2.判断色情的标准不同。法官斯图尔特曾有句名言,我无法定义色情,但当我看到它时,我就知道了。对色情内容的监测也有一定的主观性,AI 往往会根据特征对裸露身体的大卫塑像而“痛下杀手”,却对部分软色情轻松放过。

3.依赖训练数据带来的风险。那么,是不是给 AI 尽可能多地语料就能帮助它提升识别的准确率呢?答案也不行。基于深度学习的黑箱性,攻击者如果知道 AI 鉴黄是根据哪些数据训练出来的,就可以有针对性地攻击、对抗这个模型,使其很快失效。

这也是为什么,人工鉴黄师,即人类审查员,依然还需要兢兢业业地在岗位上为冲浪护航。

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