深度学习正在让用户隐私成为社交巨头的摇钱树

日期:2019-09-17编辑作者:威尼斯城所有登入网址

文本转录工具并不是什么新鲜事,但 Facebook 却面临着不同的挑战,因为其平台量级巨大,以及其上的图像种类繁多。根据官方说法,Rosetta 现在已经上线,每天会从 Facebook 和 Instagram 上抓取 10 亿个图像和视频帧文本进行转录。

Facebook采用它自行研发的一项名为DeepText的工具来学习分析用户所发帖子的语境,进而提取字词的意思。通过分析词语之间的关系,神经网络能够根据那些词语周围的词语理解它们的意思变化。由于这是一种半监督半非监督式的学习,那些算法不一定有解释每个词语意思的参考数据,比如字典。相反,DeepText是根据词语是如何被使用的来自学。

目前还不清楚 Facebook 正在对这些数据进行怎样的处理。文章指出,这对于照片搜索和屏幕阅读器等基本功能非常有用。但看起来 Facebook 也开始把它放在更大的目标上,比如弄清楚什么样的内容更吸引人,更重要的是,可以找出哪些表情包、图片或视频中存在仇恨、侮辱等不当言论。

深度学习很可能将会继续在Facebook的未来发展中扮演重要的角色。尽管它目前对潜在的新应用三缄其口,但它提出过的想法包括:自动生成图片的语音描述来辅助视觉障碍者,以及预测哪些地方需要更大范围的网络覆盖,履行将网络连接推向全球各地的使命。长期而言,他们实力雄厚的AI和深度学习实验室可能也将会让无数的机构组织获益,不管是通过直接使用他们的服务,还是间接得益于他们对开源的支持。

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以下几个特定的使用案例解释了深度学习如何被用来获得价值,帮助Facebook实现为用户带来更多便利,进而能够进一步了解他们的目标。

原标题:Facebook 利用 AI 识别表情包里的不当内容

Facebook采用名为DeepFace的深度学习应用程序,致力于教导它识别照片中的人。该公司表示,在识别两张不同照片中的人是否是同一个人上,其最先进图像识别工具比人类还要准确——DeepFace识别成功率达到97%,人类则是96%。

Facebook 的审查人员无法审核人们在平台上发布的每一张图片,因此 Facebook 希望通过人工智能来帮助他们。在一篇博客文章中,Facebook 介绍了一个名为 Rosetta 的系统,它可以利用机器学习来识别图像和视频中的文本,然后将其转录为机器可读的内容。特别地,Facebook 发现这个工具有助于在表情包上转录文本。

展望未来

Facebook 利用 AI 识别表情包里的不当内容动点科技。返回搜狐,查看更多

这种技术的使用显然存在争议。隐私拥护者们指出,这种工具做得过火了,它会让Facebook能够根据人群的高分辨率照片给很多的人脸打上名字,这显然会对我们在公众场所匿名行走的自由构成威胁。欧盟监管机构对此表示认同,2013年它说服Facebook将该项功能从欧洲公民的账号中撤除。当时,该社交媒体巨头使用的是一个人脸识别工具的早期版本,并没有采用深度学习技术。自该技术首次引起广泛关注以来,Facebook就一直没有透露它的进展。或许,它在等待一些隐私案件的裁决,想要在此之后再公布它的推出计划。

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随着该社交网络带给人们的通讯和对话交流方式被证明对我们很有价值,它成为了能够吸纳海量用户数据的“磁石”。那些数据涉及用户是谁、他们如何花费时间、他们喜欢什么等信息。对于Facebook从事数据挖掘工作的数据科学家们来说,挑战在于那些数据大部分都非常散乱,属于非结构化数据。

Facebook表示,文本提取和机器学习正在被用于“自动识别违反我们的仇恨言论政策的内容”,而且该系统还支持多语言。鉴于 Facebook 众所周知的内容审核问题,一个能够自动标记可能有问题的图像的功能,对于 Facebook 来说应该会很有用。

3. 定向广告

Facebook非常支持开源,其名为Facebook人工智能研究(FAIR)的AI实验室的大部分研究成果都免费提供给任何人使用或者修改。Facebook的深度学习技术主要基于Torch平台,该平台环境专注于深度学习技术和社交网络的开发。

Facebook是通过了解它的用户和为广告主“包装”用户数据来展开业务的。而它从业务运营赚到的钱会重新投入到给用户提供有用的新功能,目前来说主要是提供视频和购物功能。接着,它还会利用这些功能服务来进一步了解用户。

2. 人脸识别

福布斯近日撰文介绍了Facebook利用深度学习技术来全面了解用户的四种令人惊叹的方式,它们分别是文本分析、人脸识别、定向广告和设计AI应用程序。

这意味着DeepText不会被拼写的变化、俚语或者特别的语言运用难倒。事实上,Facebook称该技术“能够支持各种语言”——由于它给词语贴标签的形式,它能够轻松地在各种不同的语言当中切换,能够将它从一种语言中学到的东西应用于另一种语言。

近年来,媒体对机器学习、深度学习等人工智能技术进行过不少的基本介绍。展开相关研究的企业也不在少数,那企业们实际上又是如何应用它们的呢?

Facebook上分享的数据很大一部分还是文本。视频可能涉及更大量级的数据,但在获取洞察方面,文本仍能够带来同等的价值。一张图片可能含有1000个字,但如果你只想要回答一个简单的问题,你通常不需要回答1000个字。任何无助于回答你的问题的数据都是噪音,都会浪费用于存储和分析的资源。

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