فیس بک افتتاحی کے بارے میں تصاویر اور ویڈیوز کے لیے شناخت کی ڈگری کا تعین کرنے کے قابل، چاہے ان میں چھوٹی تبدیلیاں کی جائیں۔ سوشل نیٹ ورک بچوں کے استحصال، دہشت گردی کے پروپیگنڈے اور تشدد کی مختلف شکلوں سے متعلق مواد پر مشتمل مواد کا مقابلہ کرنے کے لیے ان الگورتھم کو فعال طور پر استعمال کرتا ہے۔ فیس بک نوٹ کرتا ہے کہ یہ پہلی بار ہے کہ اس نے اس طرح کی ٹیکنالوجی کا اشتراک کیا ہے، اور کمپنی کو امید ہے کہ اس کی مدد سے، دوسرے بڑے پورٹلز اور خدمات، چھوٹے سافٹ ویئر ڈویلپمنٹ اسٹوڈیوز اور غیر منافع بخش تنظیمیں زیادہ مؤثر طریقے سے نامناسب میڈیا کے پھیلاؤ کا مقابلہ کرنے کے قابل ہوں گی۔ ورلڈ وائڈ ویب پر مواد۔
فیس بک کے چیف سیکورٹی آفیسر اینٹیگون ڈیوس اور انٹیگریٹی کے نائب صدر گائے روزن نے پوسٹ میں لکھا، "جب ہمیں نامناسب مواد کا کوئی ٹکڑا ملتا ہے، تو ٹیکنالوجی ہمیں تمام ڈپلیکیٹس تلاش کرنے اور انہیں پھیلنے سے روکنے میں مدد کر سکتی ہے۔" چوتھے سالانہ فیس بک چائلڈ کے لیے وقف ہے۔ سیفٹی ہیکاتھون۔ "ان لوگوں کے لیے جو پہلے سے ہی اپنی یا دیگر مواد سے مماثل ٹیکنالوجی استعمال کر رہے ہیں، ہماری ٹیکنالوجیز تحفظ کی ایک اور تہہ فراہم کر سکتی ہیں، جس سے سیکیورٹی کے نظام کو بہت زیادہ طاقتور بنایا جا سکتا ہے۔"
فیس بک کا دعویٰ ہے کہ دو شائع شدہ الگورتھم - PDQ اور TMK+PDQ - کو بڑے ڈیٹا سیٹس کے ساتھ کام کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا تھا اور یہ موجودہ ماڈلز اور نفاذ پر مبنی ہیں، بشمول pHash، Microsoft کے PhotoDNA، aHash اور dHash۔ مثال کے طور پر، فوٹو میچنگ الگورتھم PDQ pHash سے متاثر تھا لیکن مکمل طور پر Facebook کے ڈویلپرز نے شروع سے تیار کیا تھا، جبکہ ویڈیو میچنگ الگورتھم TMK+PDQF کو Facebook کے مصنوعی ذہانت کے تحقیقی گروپ اور اٹلی کی یونیورسٹی آف موڈینا اور ریگیو ایمیلیا کے سائنسدانوں نے مشترکہ طور پر بنایا تھا۔ .
دونوں الگورتھم ان فائلوں کا تجزیہ کرتے ہیں جنہیں وہ مختصر ڈیجیٹل ہیشز، منفرد شناخت کاروں کا استعمال کرتے ہوئے تلاش کر رہے ہیں جو اس بات کا تعین کرنے میں مدد کرتے ہیں کہ آیا دو فائلیں ایک جیسی ہیں یا ملتی جلتی ہیں، یہاں تک کہ اصل تصویر یا ویڈیو کے بغیر۔ فیس بک نوٹ کرتا ہے کہ ان ہیشوں کو دوسری کمپنیوں اور غیر منافع بخشوں کے ساتھ ساتھ گلوبل انٹرنیٹ فورم ٹو کاؤنٹر ٹیررازم (GIFCT) کے ذریعے انڈسٹری پارٹنرز کے ساتھ باآسانی شیئر کیا جا سکتا ہے، اس لیے آن لائن سیکیورٹی میں دلچسپی رکھنے والی تمام کمپنیاں بھی ایسے مواد کو ہٹا سکیں گی جو فیس بک نے غیر محفوظ کے طور پر جھنڈا لگایا ہے۔ اگر یہ ان کی خدمات پر اپ لوڈ کیا گیا ہے۔
اس کے بعد PDQ اور TMK+PDQ کی ترقی ہوئی۔ مائیکروسافٹ کی طرف سے انٹرنیٹ پر چائلڈ پورنوگرافی کا مقابلہ کرنے کی کوشش میں 10 سال پہلے۔ Google نے حال ہی میں Content Safety API، ایک مصنوعی ذہانت کا پلیٹ فارم بھی لانچ کیا ہے جو انسانی ماڈریٹرز کو زیادہ موثر بنانے کے لیے آن لائن بچوں کے جنسی استحصال کے مواد کی شناخت کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔
اس کے نتیجے میں، فیس بک کے سی ای او مارک زکربرگ نے طویل عرصے سے یہ دلیل دی ہے کہ مستقبل قریب میں AI لاکھوں بے ایمان فیس بک صارفین کے ذریعہ کی جانے والی زیادتی کی مقدار کو نمایاں طور پر کم کرے گا۔ اور بے شک، مئی میں شائع کمپنی نے اطلاع دی کہ AI اور مشین لرننگ نے ایسے مواد کی نو میں سے چھ کیٹیگریز میں شائع ہونے والے ممنوعہ مواد کی تعداد کو نمایاں طور پر کم کرنے میں مدد کی۔
ماخذ: 3dnews.ru