反低俗是世界難題，今日頭條“靈犬”的嗅覺憑什么那么靈？

最近看到一個消息，今日頭條對旗下的靈犬反低俗助手(以下簡稱“靈犬”)進行了一次升級，能夠同時支持對文本和圖片內(nèi)容的低俗信息檢測。

也就是說，無論是輸入文字還是上傳圖片，“靈犬”都能夠進行低俗色情、暴力謾罵、標題黨等相關低俗低質(zhì)元素的檢測，并給出相應的健康度鑒定結果。

無論是長達數(shù)千字的文本，還是信息含量更加豐富的圖片，“靈犬”都能夠在短短幾秒鐘檢測完畢，并且據(jù)說綜合準確率高達85%以上。這只“狗子”不僅能識文斷字，更能獨自進行看圖理解。

表面上，“靈犬”只是今日頭條旗下的一款小產(chǎn)品，以小程序的形態(tài)出現(xiàn)在今日頭條和微信里。內(nèi)容創(chuàng)作者們可以用它來檢測自己創(chuàng)作的內(nèi)容是否包含低俗信息，普通用戶也可以參與到“打擊低俗”這項看似復雜的工作中來。

事實上，“靈犬”在做的是一件全球內(nèi)容平臺共同在面對的難題：在內(nèi)容創(chuàng)作如井噴一樣增長的環(huán)境下，如何在既追求內(nèi)容發(fā)布速度、又追求內(nèi)容質(zhì)量的前提下，平臺方如何做好內(nèi)容的審核管理工作?

“靈犬”初體驗：小程序如何反低俗？

在體驗“靈犬”的檢測功能時，我們發(fā)現(xiàn)這只“靈犬”可以用喜、怒、哀、樂等各個不同的表情來和你對視。

如果上傳的內(nèi)容不健康，“靈犬”肯定會怒氣沖沖地看著你，給你一份健康概率極低的鑒定結果;如果上傳的內(nèi)容是健康的，“靈犬”會”微贈送微笑一枚，并給你一份健康概率正常甚至健康概率頗高的鑒定結果。

靈犬所認為的“不健康”大致可以分為幾個方面： 低俗色情、暴力謾罵或者標題黨。相反，不包含這些元素的信息，則有理由被“靈犬”認定為健康的。

我們從網(wǎng)上找了一些網(wǎng)絡低俗話語和一些正常語句，準備試試靈犬能否準確地分辨出來。

我們首先測試了這一句”你說的都是一堆廢話?我完全可以無視你那垃圾語言。“靈犬”的檢測結果顯示：健康概率為67%。

這句低俗語句帶有“廢話”和“垃圾”這兩個字眼，但在“靈犬”看來，這類語言其實并沒有到達底線，健康度仍處于可接受的范圍內(nèi)。

接著，我們選擇了“從前車馬很慢，書信很遠，一生只夠愛一個人”這句詩人木心的經(jīng)典情句，“靈犬”的鑒定結果為：健康概率達到了63%，成功通過健康度測試。

接著，我們決定找一些更敏感的文字來檢測。“想跟老子比速度?老子在渝北出了名的飆車，老子看到紅燈從來都是闖，我一個電話就可以全改”，這是摘自最近社會新聞的一段話，我們輸入“靈犬”后，靈犬依舊表示“我覺得ok”。

借鑒前段時間“B站被曝低俗內(nèi)容泛濫”的事件，我們將一位家長對B站的看法也進行了檢測。當“靈犬”接收到“該網(wǎng)站動漫作品中竟充斥著大量令人擔憂的低俗內(nèi)容,穿著暴露的少女，曖昧的語言和動作，甚至涉及兄妹戀等亂倫內(nèi)容”這句更加直白的話后，他終于“變臉”了。一臉憤怒地表示，“嗅到了不好的味道，健康概率只有8%。”

這樣看來，“靈犬”反低俗、反暴力謾罵、反標題黨的能力并非虛傳，大體上還是能夠分辨清楚的。

文本識別之后，我們又重點測試了下新版“靈犬”新增的圖片識別功能，據(jù)說運用了更難的技術，能夠識別圖片中的低俗色情、甚至暴力血腥的元素。

我們先測試的是一位微博紅人身著露臍裝和短褲的照片。圖片的低俗色情相對容易理解，果然，這張照片靈犬給出的健康概率只有22% ，并對圖片自動打上了馬賽克。

露膚之外，圖片里的動態(tài)行為是否能檢測到?我們將影視劇里吻戲場景放入了“靈犬”，這次“靈犬”給出的檢測結果為“成功通過健康度測試，健康概率為82%。”

Bert+深度學習雙重保險，讓“靈犬”搖身變“警犬”

語義識別也好、圖片識別也好，所涉及到的相關技術都是非常前沿的。那到底是什么技術附身在“靈犬”身上，讓“靈犬”有了這番本領?

據(jù)了解，在文本識別領域，新版“靈犬”同時應用的是“Bert”和半監(jiān)督技術，在不犧牲效果的情況下調(diào)整了模型結構，使得計算效率能達到實用水平;而在圖片識別領域，“靈犬”運用了深度學習的解決方案，相當于它在短時間內(nèi)學會了人類需要上百年甚至更長時間才能掌握的知識。這也就是我們現(xiàn)在所看到的，“靈犬”可以直接通過文字和圖片來檢測健康概率。

“Bert”其實是當前世界最先進的自然語言處理技術，也可以說是近年來自殘差網(wǎng)絡最優(yōu)突破性的一項技術。它被稱為AI領域的明珠，可以接收100多種語言，處理閱讀理解、常識推理和機器翻譯等任務。

有一句這樣的流行語，“Bert在手，天下我有”。目前，IBM、谷歌、微軟等世界頂尖公司都在運用這項技術，還有百度、阿里、騰訊、科大訊飛等國內(nèi)知名公司都在運用這項技術。

不過，可別以為這個技術離我們的日常生活很遙遠。

“Bert”已經(jīng)應用在了知識圖譜、情報檢測以及法律文書等方面。知識圖譜是人工智能研究中的核心問題，它能夠賦予機器精準查詢、理解與邏輯推理等能力。以《紅樓夢》來說，我們可以利用Bert搭建起知識提取的機器學習模型提取紅樓夢中的人物，并分析人物與人物之間的關系，這對我們快速了解小說人物結構非常有幫助。

在情報檢測方面，傳統(tǒng)的災難信息檢測方法已經(jīng)不能滿足當前迅速發(fā)展的互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境。而基于Bert的機器學習模型可以迅速對情報信息中的災難信息進行處理，比如爆炸檢測、情感分析、危害評估等，這是人工無法達到的效果。

在法律文書方面，最近，清華大學人工智能學院發(fā)布了民事文書和刑事文書Bert，這對法律行業(yè)來說是一大福音。對于法律行業(yè)來說，擁有高質(zhì)量的文本數(shù)據(jù)至關重要。因為法律文書、合同等文本的質(zhì)量高低與相關人員的利益密切關聯(lián)。民事文書和刑事文書Bert可以反復檢查文書內(nèi)容，確保文書質(zhì)量。

不同于文本識別，“靈犬”圖片識別的技術難點主要在于三方面：網(wǎng)絡上的低俗圖片占整體圖片內(nèi)容的比例較低;低俗種類非常豐富和繁雜;低俗圖片的內(nèi)容特征千差萬別。換句話來說，現(xiàn)在一百萬張圖片里面可能只有兩三張圖片是低俗的，低俗種類有幾十種甚至更多，比如性暗示、性器官、內(nèi)衣等，甚至還涉及不同的場景。

為了解決這個問題，我們也了解到，今日頭條人工智能實驗室分別在數(shù)據(jù)、模型、計算力等方面做了很多優(yōu)化。數(shù)據(jù)層面，“靈犬”累積了上千萬級別的訓練數(shù)據(jù)。模型層面，“靈犬”針對許多困難樣本做了模型結構調(diào)優(yōu)，嘗試解決多尺寸、多尺度、小目標等復雜問題。計算力層面，“靈犬”利用分布式訓練算法以及GPU訓練集群，加速了模型的訓練和調(diào)試。

技術與人工結合 助力反低俗

雖然，目前“靈犬”已經(jīng)能夠同時支持文本識別和圖片識別，但是無論“靈犬”也好，F(xiàn)acebook和 YouTube 也好，技術都還無法百分之百地解決問題。比如一些存在歧義的句子和詞匯，就不能完全準確地判斷出健康程度。而這些技術難以搞定的問題，現(xiàn)階段還有賴于人工判斷。

機器通常是“就事論事”，考慮不到藝術作品的的人文價值。比如世界名畫中常常出現(xiàn)裸體女子，如果完全交由機器判斷，機器通過識別畫中人物的皮膚裸露面積，就會認為這幅畫是色情低俗的;某些拍攝芭蕾舞的圖片，以機器的視角來看，其實類似于裙底偷拍。

內(nèi)衣和內(nèi)衣模特出現(xiàn)在購物平臺上，我們?nèi)祟悤J為正常，但如果頻繁出現(xiàn)在新聞資訊平臺上，就可能被認為有低俗嫌疑;正常的熱舞內(nèi)容，提供給成年人看，是符合常規(guī)標準的，但如果開啟了青少年模式，這些內(nèi)容就不應該出現(xiàn)。

同一句話在不同的語境下面會有不同的意思。比如“菊花”、“我下面給你吃”在正常環(huán)境和網(wǎng)絡環(huán)境下就會出現(xiàn)不同的意思。還有“寒暄”、“安撫”、“諷刺”這種言語修辭行為，“靈犬”也難以準確判斷健康概率。

針對這些低俗問題評判的復雜性和不同判斷方式的局限性，看來靈犬還有很大的進步空間。而就目前來說，想要應對反低俗這項大挑戰(zhàn)，一方面需要不斷進化靈犬的技術模型，另一方面則是需要有效結合技術和人工判斷兩種方式，通過人機協(xié)作來共同完成。

不過，值得注意的是，“靈犬”目前已經(jīng)建設了比較完善的模型迭代系統(tǒng)。通過“數(shù)據(jù)收集—數(shù)據(jù)標注—數(shù)據(jù)清洗—模型訓練—模型評估—badcase分析”這一套完整的流程，持續(xù)做優(yōu)化。

在信息大爆炸時代，低俗的定義相對籠統(tǒng)，很難完全精確地定義出來，反低俗這項工作對人類來說也不容易。“靈犬”的出現(xiàn)，恰恰能彌補這一不足。在技術與人工的結合下，我們相信反低俗這條路會越走越遠。

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