अनुचित सामग्री से निपटने के लिए फेसबुक एल्गोरिदम इंटरनेट कंपनियों को डुप्लिकेट वीडियो और छवियों की खोज करने में मदद करेगा

फेसबुक की घोषणा की उद्घाटन के बारे में दो एल्गोरिदम का स्रोत कोड, तस्वीरों और वीडियो के लिए पहचान की डिग्री निर्धारित करने में सक्षम, भले ही उनमें छोटे बदलाव किए गए हों। सोशल नेटवर्क सक्रिय रूप से बच्चों के शोषण, आतंकवादी प्रचार और हिंसा के विभिन्न रूपों से संबंधित सामग्रियों से निपटने के लिए इन एल्गोरिदम का उपयोग करता है। फेसबुक नोट करता है कि यह पहली बार है जब उसने ऐसी तकनीक साझा की है, और कंपनी को उम्मीद है कि इसकी मदद से, अन्य बड़े पोर्टल और सेवाएं, छोटे सॉफ्टवेयर विकास स्टूडियो और गैर-लाभकारी संगठन अनुचित मीडिया के प्रसार का अधिक प्रभावी ढंग से मुकाबला करने में सक्षम होंगे। वर्ल्ड वाइड वेब पर सामग्री.

फेसबुक के मुख्य सुरक्षा अधिकारी एंटीगोन डेविस और इंटीग्रिटी के उपाध्यक्ष गाय रोसेन ने पोस्ट में लिखा, "जब हमें अनुचित सामग्री का एक टुकड़ा मिलता है, तो तकनीक हमें सभी डुप्लिकेट ढूंढने और उन्हें फैलने से रोकने में मदद कर सकती है।" चौथे वार्षिक फेसबुक चाइल्ड को समर्पित सुरक्षा हैकथॉन. "उन लोगों के लिए जो पहले से ही अपनी या अन्य सामग्री मिलान तकनीक का उपयोग कर रहे हैं, हमारी प्रौद्योगिकियां सुरक्षा की एक और परत प्रदान कर सकती हैं, जिससे सुरक्षा प्रणाली अधिक शक्तिशाली हो जाएगी।"

फेसबुक का दावा है कि दो प्रकाशित एल्गोरिदम - PDQ और TMK+PDQ - विशाल डेटा सेट के साथ काम करने के लिए डिज़ाइन किए गए थे और मौजूदा मॉडल और कार्यान्वयन पर आधारित हैं, जिनमें pHash, Microsoft का PhotoDNA, aHash और dHash शामिल हैं। उदाहरण के लिए, फोटो मिलान एल्गोरिदम पीडीक्यू पीएचएश से प्रेरित था लेकिन पूरी तरह से फेसबुक डेवलपर्स द्वारा स्क्रैच से विकसित किया गया था, जबकि वीडियो मिलान एल्गोरिदम टीएमके + पीडीक्यूएफ फेसबुक के कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुसंधान समूह और इटली में मोडेना और रेजियो एमिलिया विश्वविद्यालय के वैज्ञानिकों द्वारा संयुक्त रूप से बनाया गया था। .

दोनों एल्गोरिदम छोटे डिजिटल हैश, अद्वितीय पहचानकर्ताओं का उपयोग करके उन फ़ाइलों का विश्लेषण करते हैं जो वे ढूंढ रहे हैं जो यह निर्धारित करने में मदद करते हैं कि मूल छवि या वीडियो के बिना भी दो फाइलें समान या समान हैं या नहीं। फेसबुक नोट करता है कि इन हैश को अन्य कंपनियों और गैर-लाभकारी संस्थाओं के साथ-साथ ग्लोबल इंटरनेट फोरम टू काउंटर टेररिज्म (जीआईएफसीटी) के माध्यम से उद्योग भागीदारों के साथ आसानी से साझा किया जा सकता है, इसलिए ऑनलाइन सुरक्षा में रुचि रखने वाली सभी कंपनियां फेसबुक की सामग्री को हटाने में भी सक्षम होंगी। इसे असुरक्षित के रूप में चिह्नित किया गया है। यदि इसे उनकी सेवाओं पर अपलोड किया जाता है।

इसके बाद PDQ और TMK+PDQ का विकास हुआ उपरोक्त PhotoDNA का विमोचन 10 साल पहले माइक्रोसॉफ्ट द्वारा इंटरनेट पर बाल पोर्नोग्राफ़ी से निपटने के प्रयास में। Google ने हाल ही में कंटेंट सेफ्टी एपीआई भी लॉन्च किया है, जो एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्लेटफ़ॉर्म है जिसे मानव मॉडरेटर को अधिक प्रभावी बनाने के लिए ऑनलाइन बाल यौन शोषण सामग्री की पहचान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

बदले में, फेसबुक के सीईओ मार्क जुकरबर्ग ने लंबे समय से तर्क दिया है कि एआई निकट भविष्य में लाखों बेईमान फेसबुक उपयोगकर्ताओं द्वारा किए गए दुर्व्यवहार की मात्रा को काफी कम कर देगा। और वास्तव में, मई में प्रकाशित हुआ फेसबुक सामुदायिक मानक अनुपालन रिपोर्ट कंपनी ने बताया कि एआई और मशीन लर्निंग ने ऐसी सामग्री की नौ में से छह श्रेणियों में प्रकाशित निषिद्ध सामग्री की संख्या को काफी कम करने में मदद की।

स्रोत: 3dnews.ru