Meta它們在Facebook等平臺上部署新的交叉問題系統能夠更好地處理三種不同但相關的違規行為分別是仇恨言論、霸凌騷擾以及暴力和煽動。Meta透過將原本用於審查言論的多個模型收斂集中成更加強大的人工智慧系統以降低系統複雜度以及維護的困難度。
Meta花了大量的心力在開發人工智慧系統以偵測平臺上的違規內容官方解釋人工智慧系統通常是單一用途每個系統都針對特定的內容類型、語言和問題設計像是偵測誤導資訊和標記仇恨言論的系統就需要不同的訓練資料和不同的基礎設施因此需要分開各自獨立。
眾多專屬的系統最終導致大量的計算資源消耗也提高了系統維護複雜度進而降低系統的更新速度最終導致跟不上不斷變化的挑戰。因此Meta認為對於整體的工作來說最大的挑戰並非開發更多解決特定問題的系統而是建構更少且更強大的人工智慧系統。
Meta以交叉問題系統來解決這個問題由於跨多個系統訊號的人工智慧模型能夠建立新的連結提高對內容的理解並且提高運算資源的使用效率同時也增加了對於新挑戰的回應速度。
Meta提到有一些問題是重疊的像是霸凌通常和暴力、煽動有關同時也涉及仇恨言論透過讓人工智慧能夠概括處理這三種違規行為系統對於三個獨立的問題都能有更廣泛地理解表現比之前個別分類器更好。
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這項新方法有助於Meta應付不同語言的需求官方提到過去他們通常需要數個月才能替每個市場創建單獨的分類器但是現在只要數周就可以更換大部分市場的跨問題系統也不需要增加額外的硬體來執行新的進階模型。
官方將幾十個模型整合成少數幾個模型系統反而能夠從所有問題的訓練資料中學習而這有助於彌補單一用途模型間可能存在的差距像是特別擅長偵測西班牙語仇恨言論的模型但是霸凌和騷擾的西班牙語訓練資料較少借助多語言理解方面的進步就能夠將西班牙語霸凌內容翻譯成為其他支援霸凌偵測的語言進一步偵測西班牙語中的霸凌行為而不需要額外對其進行訓練。
之所以Meta能夠整合多個獨立模型成一個大模型這項工作建立在Meta多模態完整性系統的基礎上該系統能夠跨語言、模態和違規類型的系統以更深層次地了解有害內容。
Meta強調在過去幾年建立通用模型是無法想像的。特別是文字、視覺和聲音訊號都由不同的訓練資料和架構來處理而在Meta創建了FAIM（Facebook AI Multimodal）框架函式庫後開始能夠支援跨文字、圖像和音訊的多模態內容理解Meta更進一步開發了WPIE（Whole Post Integrity Embeddings）以辨識跨類型的違規內容。
透過折疊任務、領域和語言成單一更強大的系統Meta得以跨多個維度改進系統包括提高效能、降低系統複雜度同時提高迭代速度Meta認為泛化讓模型模仿人類學習的方式是開發更聰明人工智慧的途徑。
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