视频时代已然拉开帷幕。
根据2019年公布的数据，youtube全球月活已经突破19亿，微信也超过了10亿，可以说，视频产业已经关联到了全球的大部分人口。而随着这种使用人数的激增，用户时长和内容生产消费量级也呈现出了一个指数级的上升。在这海量的内容面前，无论是大平台还是小公司都面临着巨大的管理难度和审核挑战。毕竟在大量视频内容涌现的同时，暴力、色情内容也会随之进入互联网，成为用户视频浏览中的“定时炸弹”。
而这些大公司们自然也早有准备。2018年，facebook推出deeptext，利用深层神经网络架构理解内容。而youtube早就推出了content id，监测并删除涉及色情和暴力等违规视频，多年来总计在该技术上花费了超过1亿美元。在这个ai赋能一切的时代，人工智能似乎正在视频内容的审核中大展拳脚。甚至不少媒体都预言，ai将凭借着其对海量数据的组织能力，不久后会取代人工审核。
然而事实上，人工审核是很难被机器完全替代的。
ai审核存在两个技术难点，一个是算法准确率问题。在业内有句话，“脱离数据集来谈准确率都是耍流氓”，这就是说，用数据集训练出来的ai模型并不都能匹配实际行为，还存在用户行为偏差等诸多影响因素，即使ai审核的准确率达到了99%，考虑到用户上传的视频量，剩下1%的累计量也是惊人的。
另一个难关就是对内容的主观判断。简单来说，不是所有露骨的内容都是色情，也不是所有色情视频都有裸露，再加上视频内容中涉及到的文字、语音等多方面情景混杂，对人来说较容易判断，但对机器而言需要多个算法叠加。
要知道，ai参与视频审核并非近几年才有。早在2000年左右，就有公司在做这方面的尝试。但那时，视频审核需要人为设定特征和规则，一直等到深度学习得到发展后，视频审核才终于变得“灵活”了。但是，在视频审核上，目前业内普遍采用的仍然是“人机结合”的方式，并且人工在其中占据着重要比例。
youtube的算法工程师便曾表示，目前youtube上大部分视频仍需要经过人工审核，被审核视频一部分是ai检测出来，一部分是用户举报的，但最终都需要专业的审核师把关决定是否违规。
此外，在利用ai进行内容审核时还要注意以下三点：
一是对内容的审核需要文化意识和对相关社区标准的语境理解。尽管ai可以执行预调节，帮助减少人工审核的工作量，但人工参与仍是不可缺少的环节。
二是ai面临着公众不信任，特别是可能存在无意识的人类或技术偏见。此外，算法可能对违规内容起不到检测作用。针对此，一方面要定期分析并调整算法，利益相关者也应保证ai的透明度。
三是由于格式多样性和内容复杂度，用户生成的视频内容越来越难以分析，它们需要被解释为一个整体，以此来鉴定是否违规。为了更好地了解用户行为，及时更新违规有害内容的定义，平台和服务提供商之间最好能够共享数据集，这有利于利益相关者获得更好的文化意识和语境理解。
也正因此，目前业内有两种比较常见的“人机配合”审核方式——一种是ai将相对确定的视频进行分类，然后对部分用户做出推荐，观察用户反应，其中高热视频会人工率先审核；另一种则是ai将视频标记为“good”或“bad”，当审核师遇到标注有“bad”视频时再细致地审核，这也提高了审核效率。
比如说今日头条采取的是第一种模式。视频再得到大量推荐之前，会被机器试着推荐给首批用户，根据他们的反映，来判断你这条视频是不是值得更多的推荐。如果数据是正向的，则会被推荐给更多的人；如果数据是负向的，则会减少或者停止推荐。
而极链科技video++采取的则是第二种模式，针对目前行业面临的主要问题，结合人工智能技术，打造全栈式智能内容安全审核引擎——神眼系统，用ai技术帮助平台方减轻内容审核压力、降低内容审核成本，为客户提供一站式的智能内容安全解决方案。
未来，随着用户和内容数量的继续增长，内容审核的挑战会越来越严峻，政策相关的监管也会越来越严格，语音和视频的内容理解更加任重道远。作为时代洪流的见证者，且让我们拭目以待。

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