Facebook正在使用人工智能來減少濫用和偏見

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)百萬惡意Face book用戶的虐待行為。 今天，在舊金山舉行的F8開發(fā)公司年度會議上，CTOMikeSchroepfer詳細(xì)介紹了其團(tuán)隊在實現(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)，處理這些問題，日復(fù)一日，年復(fù)一年。

在一個季度內(nèi)，Schroepfer說，F(xiàn)ace book擁有超過10億個垃圾賬戶、超過7億個假賬戶和數(shù)千萬條包含裸體和暴力的內(nèi)容。 他說，人工智能是所有這些類別中最重要的報告來源。

Face book人工智能在生產(chǎn)中的一個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)充了一個系統(tǒng)，它學(xué)習(xí)了Face book圖形中所有節(jié)點的深度圖嵌入-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)的濫用帳戶和頁面。

另一個例子是一個語言不可知的人工智能模型，在30個方言家族中對93種語言進(jìn)行了訓(xùn)練;它與其他分類器一起使用，一次解決多個語言問題。 在等式的視頻方面，F(xiàn)ace book說，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-使它能夠識別6500萬個視頻中超過10,000個不同的操作。

事實上，在一個包含30萬個視頻和400個動作的流行基準(zhǔn)上，F(xiàn)ace book表示，它的計算機(jī)視覺堆?？梢砸?2.8%的準(zhǔn)確率對視頻進(jìn)行分類，與以前的領(lǐng)先模式25%相比，錯誤率降低了.. “我想退一步說，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，很明顯，視頻理解還處于起步階段，”Face book的AI Manohar Paluri主管說。“[但是這樣的系統(tǒng)]允許我們今天主動識別有問題的內(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。 在一個實驗中，它的研究人員能夠訓(xùn)練一個語言理解模型，該模型只有80個小時的數(shù)據(jù)，而人工標(biāo)記的數(shù)據(jù)為12,000個小時。

帕魯里說，像它這樣的人工智能模型被用來保護(hù)選舉的完整性，在，人們說22種不同的語言，用13種不同的腳本寫作。 他表示：“這種自我監(jiān)督技術(shù)正在跨越多種模式、文本、語言、計算機(jī)視覺視頻和語音。 “這是幾個數(shù)量級的工作縮減。

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