Facebook-ის ალგორითმები დაეხმარება ინტერნეტ კომპანიებს მოძებნონ დუბლიკატი ვიდეოები და სურათები არასათანადო კონტენტის წინააღმდეგ საბრძოლველად

Facebook გამოაცხადა გახსნის შესახებ ორი ალგორითმის წყარო კოდი, შეუძლია განსაზღვროს ფოტოებისა და ვიდეოების იდენტურობის ხარისხი, თუნდაც მცირე ცვლილებები განხორციელდეს მათში. სოციალური ქსელი აქტიურად იყენებს ამ ალგორითმებს ბავშვების ექსპლუატაციასთან, ტერორისტულ პროპაგანდასთან და ძალადობის სხვადასხვა ფორმებთან დაკავშირებული მასალების შემცველ კონტენტთან საბრძოლველად. ფეისბუქი აღნიშნავს, რომ პირველად აზიარებს მსგავს ტექნოლოგიას და კომპანია იმედოვნებს, რომ მისი დახმარებით სხვა დიდი პორტალები და სერვისები, პროგრამული უზრუნველყოფის განვითარების მცირე სტუდიები და არაკომერციული ორგანიზაციები შეძლებენ უფრო ეფექტურად ებრძოლონ შეუსაბამო მედიის გავრცელებას. კონტენტი მსოფლიო ქსელში.

„როდესაც ჩვენ აღმოვაჩენთ შეუსაბამო შინაარსს, ტექნოლოგია დაგვეხმარება ყველა დუბლიკატის პოვნაში და მათი გავრცელების თავიდან აცილებაში“, - წერენ ფეისბუქის უსაფრთხოების მთავარი ოფიცერი ანტიგონე დევისი და კეთილსინდისიერების ვიცე პრეზიდენტი გაი როზენი პოსტში. უსაფრთხოების ჰაკათონი. „მათთვის, ვინც უკვე იყენებს საკუთარ ან სხვა კონტენტის შესატყვის ტექნოლოგიას, ჩვენს ტექნოლოგიებს შეუძლია უზრუნველყოს დაცვის კიდევ ერთი ფენა, რაც უსაფრთხოების სისტემებს ბევრად უფრო მძლავრს გახდის“.

Facebook ამტკიცებს, რომ ორი გამოქვეყნებული ალგორითმი - PDQ და TMK+PDQ - შექმნილია მონაცემთა უზარმაზარ კომპლექტებთან მუშაობისთვის და დაფუძნებულია არსებულ მოდელებსა და დანერგვაზე, მათ შორის pHash, Microsoft-ის PhotoDNA, aHash და dHash. მაგალითად, ფოტოების შესატყვისი ალგორითმი PDQ იყო შთაგონებული pHash-ით, მაგრამ სრულიად ნულიდან შეიქმნა Facebook-ის დეველოპერების მიერ, ხოლო ვიდეოს შესატყვისი ალგორითმი TMK+PDQF შეიქმნა ერთობლივად Facebook-ის ხელოვნური ინტელექტის კვლევით ჯგუფთან და მეცნიერთა მიერ იტალიაში, მოდენას და რეჯო ემილიას უნივერსიტეტიდან. .

ორივე ალგორითმი აანალიზებს ფაილებს, რომლებსაც ისინი ეძებენ, მოკლე ციფრული ჰეშების, უნიკალური იდენტიფიკატორების გამოყენებით, რომლებიც გვეხმარება იმის დადგენაში, არის თუ არა ორი ფაილი ერთნაირი ან მსგავსი, თუნდაც ორიგინალური სურათის ან ვიდეოს გარეშე. Facebook აღნიშნავს, რომ ამ ჰეშების ადვილად გაზიარება შესაძლებელია სხვა კომპანიებთან და არაკომერციულ ორგანიზაციებთან, ასევე ინდუსტრიის პარტნიორებთან ტერორიზმის წინააღმდეგ ბრძოლის გლობალური ინტერნეტ ფორუმის (GIFCT) მეშვეობით, ასე რომ, ონლაინ უსაფრთხოებით დაინტერესებულ ყველა კომპანიას ასევე შეეძლება წაშალოს Facebook-ის შინაარსი. მონიშნულია, როგორც არაუსაფრთხო. თუ ის აიტვირთება მათ სერვისებში.

მოჰყვა PDQ და TMK+PDQ განვითარება ზემოაღნიშნული ფოტოდნმ-ის გამოშვება 10 წლის წინ Microsoft-ის მიერ ინტერნეტში ბავშვთა პორნოგრაფიასთან ბრძოლის მცდელობისას. Google-მა ასევე ახლახან გამოუშვა Content Safety API, ხელოვნური ინტელექტის პლატფორმა, რომელიც შექმნილია ბავშვთა სექსუალური ძალადობის მასალის იდენტიფიცირებისთვის, რათა მოდერატორები უფრო ეფექტური გახადონ.

თავის მხრივ, Facebook-ის აღმასრულებელი დირექტორი მარკ ცუკერბერგი დიდი ხანია ამტკიცებს, რომ AI უახლოეს მომავალში მნიშვნელოვნად შეამცირებს შეურაცხყოფის რაოდენობას, რომელიც ჩადენილია ფეისბუქის მილიონობით არაკეთილსინდისიერი მომხმარებლის მიერ. და მართლაც, მაისში გამოქვეყნდა Facebook საზოგადოების სტანდარტების შესაბამისობის ანგარიში კომპანიამ იტყობინება, რომ ხელოვნური ინტელექტისა და მანქანური სწავლების წყალობით მნიშვნელოვნად შემცირდა აკრძალული კონტენტის რაოდენობა, რომელიც გამოქვეყნდა ასეთი შინაარსის ცხრა კატეგორიიდან ექვსში.

წყარო: 3dnews.ru