Facebook オープニングについて 、たとえ小さな変更が加えられたとしても、写真やビデオの同一性の程度を判断できます。 ソーシャル ネットワークは、これらのアルゴリズムを積極的に使用して、児童搾取、テロリストのプロパガンダ、さまざまな形の暴力に関連する内容を含むコンテンツと闘います。 Facebookは、このようなテクノロジーを共有するのは今回が初めてであると述べており、Facebookの支援により、他の大規模なポータルやサービス、小規模なソフトウェア開発スタジオや非営利団体が、不適切なメディアの蔓延とより効果的に対抗できるようになることを期待しているとしている。 World Wide Web 上のコンテンツ。
Facebookの最高セキュリティ責任者であるアンティゴーン・デイビス氏と整合性担当副社長のガイ・ローゼン氏は、「不適切なコンテンツを見つけた場合、テクノロジーを使えばすべての重複を見つけて拡散を防ぐことができる」と投稿で述べた。安全ハッカソン。 「すでに独自のコンテンツ マッチング テクノロジーや他のコンテンツ マッチング テクノロジーを使用しているユーザーにとって、当社のテクノロジーは新たな保護層を提供し、セキュリティ システムをさらに強力にすることができます。」
Facebookは、公開されたXNUMXつのアルゴリズム（PDQとTMK+PDQ）は巨大なデータセットを扱うように設計されており、pHash、MicrosoftのPhotoDNA、aHash、dHashなどの既存のモデルと実装に基づいていると主張している。 たとえば、写真マッチング アルゴリズム PDQ は pHash からインスピレーションを受けて Facebook 開発者によって完全にゼロから開発されましたが、ビデオ マッチング アルゴリズム TMK+PDQF は Facebook の人工知能研究グループとイタリアのモデナ大学とレッジョ エミリア大学の科学者が共同で作成しました。 。
どちらのアルゴリズムも、元の画像やビデオがなくても、XNUMX つのファイルが同じか類似しているかを判断するのに役立つ一意の識別子である短いデジタル ハッシュを使用して、探しているファイルを分析します。 Facebook は、これらのハッシュは、Global Internet Forum to Counter Terrorism (GIFCT) を通じて他の企業や非営利団体、業界パートナーと簡単に共有できるため、オンライン セキュリティに関心のあるすべての企業も Facebook が提供するコンテンツを削除できることを指摘しています。サービスにアップロードされている場合、安全ではないというフラグが付けられています。
PDQ と TMK+PDQ の開発が続いた 10 年前、マイクロソフトがインターネット上の児童ポルノと闘う試みとして。 Google はまた、最近、人間のモデレーターをより効果的にするために、オンラインの児童性的虐待の内容を特定するように設計された人工知能プラットフォームである Content Safety API を立ち上げました。
一方、Facebook CEO のマーク・ザッカーバーグ氏は、AI によって近い将来、何百万もの悪質な Facebook ユーザーによる虐待が大幅に減少すると長らく主張してきました。 そして実際、XNUMX月に出版された 同社の報告によると、AI と機械学習により、XNUMX つのカテゴリーのうち XNUMX つのカテゴリーで、公開が禁止されているコンテンツの数が大幅に減少しました。
出所： 3dnews.ru