网易易盾:以人工智能技术提升UGC产品内容安全

本文涉及的产品
内容审核增强版开发者实践包,10万次资源包1年有效
简介:

【51CTO.com原创稿件】互联网发展至今,已经成为人们的必需品。我们无论是在工作还是生活中,都会使用互联网。在Web 2.0时代,用户原创内容UGC大量出现,然而,一些垃圾信息、广告、色情图片等内容,正破坏着互联网的纯净度。

过去,多数企业会采用人工进行内容审核,然而误报率较高,成本也很高,随着音频、视频等流媒体的出现,内容审核的难度也越来越大。适应这种需求,网易今年推出了内容反垃圾产品网易易盾,为当下解决互联网内容垃圾方面提供了新思路和新方法。

内容反垃圾的重要性:规避风险,提升体验

有数据显示,仅2016年上半年,我国网民平均每周收到垃圾邮件高达18.9封、垃圾短信数量约为20.6条、骚扰电话更是多达21.3个,紧跟其后的还有恶意电脑广告弹窗和APP推送。而这些只是在网民体验层面的影响,对互联网服务尤其是UGC类产品来说,网络垃圾的泛滥无疑加重了运营风险。

网易易盾总经理周森

网易易盾的总经理周森认为,网络垃圾带来的风险主要集中在两个方面,一是监管,政策法规的安全,如果UGC产生的内容违反了政策法规,企业就会面临关闭的风险;二是用户体验,如果UGC不审核,会出现很多广告、灌水、刷屏等现象,对于用户体验来说会造成极大的影响。

既然网络垃圾带来如此大的风险,什么样的企业需要进行内容反垃圾呢?周森表示,只要网站上有UGC,就需要审核,进行内容反垃圾。过去,由于政府的监管压力,大多数企业都是自己来做内容反垃圾,通过技术+人工审核的方式实现,成本也相对比较高。

但是,内容反垃圾不是三两个人就可以完成的。周森告诉笔者,内容反垃圾一般是通过技术手段以及运营的流程制度来保证的,需要一定规模的团队才能运转。通常情况下,审核团队最少需要7个人员,7*24小时运转才能保证内容审核工作完成。而如今,网络垃圾的形式也多种多样,除了基本的文本、图片,还有视频、音频等多媒体形式,内容审核的难度也会加大,因此,企业不得不重视内容反垃圾。

网易易盾的核心竞争力:人工智能+亿级特征库

过去,我们所理解的网易主要是门户网站、游戏、邮箱服务,以及网易云音乐、网易考拉等口碑产品,那么,为什么网易要做内容反垃圾的云服务呢?周森告诉笔者,基于网易十九年对互联网产品研发体系及运营模式的丰富经验和深入探索,网易自去年起,已经面向市场推出一系列场景化云服务,致力于更好更快地满足B端客户业务需求、帮助其解决业务痛点及实现业务目标。而网易易盾是其中的智能反垃圾云服务,是网易云计算的一部分,提供广告过滤、智能鉴黄、暴恐识别及谣言排查等反垃圾服务。

网易易盾的核心思想就是用人工智能的技术,来进行反垃圾过滤,减少企业的人工审核,降低人工运营成本,以此来规避企业的运营风险,提升产品的用户体验。

周森介绍了网易易盾的产品实力:首先是特征库,基于网易19年的技术沉淀,积累了亿级别的特征库,按照文本和图片分类形成不同类别的特征库,同时还针对每个行业设定专门的特征库。第二就是技术实力,网易拥有众多专业的技术人员,也在多年实践中积累下丰富的技术经验。

网易易盾的产品共分为四类反垃圾服务,首先是广告过滤,基于网易邮件反垃圾的智能过滤技术,以及亿级广告特征库,进行精准过滤;第二是智能鉴黄,基于智能识别及海量样本库、信用库,高效识别色情图片;第三是暴恐识别,结合暴恐敏感图像智能分析技术,快速识别定位暴恐目标图像;第四是谣言排查,基于样本库及专业运营经验,快速排查谣言等有害信息。

云服务模式:SaaS级产品,便捷调用

过去,互联网内容以文字为主,所以大家最常用的就是关键词匹配的方式进行内容识别。但是,关键词的方式极易产生误判,对于用户的体验也不好,所以,网易易盾进行了技术改进。在文字方面,通过关键词识别、规则引擎、自然语言处理三阶段的技术,来保证识别的准确度。周森表示,目前,自然语言处理技术相对使用比较多,毕竟汉语言博大精深,双关、同音字、多音字等都相对比较复杂,采用自然语言技术可以提高准确度。

网易易盾通过人工智能技术过滤掉垃圾信息,文本相对过滤速度比较快,图片与视频相对较慢,如果出现争议的判断,则由人工介入进行再次审核。那么,机器过滤的速度有多快呢?周森告诉笔者,依托于网易云计算资源,网易易盾可以支持单日亿级别数据的运算能力,快速响应,实时返回。目前,网易易盾的准确率已经达到了99.8%以上。

网易易盾是SaaS级产品,而且使用的门槛也相对较低。主要是调用网易易盾的几个接口,将内容传送给网易易盾就可以实时返回内容的等级,例如垃圾、疑似、正常等。企业的运营人员就很容易的来判别哪些内容是有问题的,并且进行处理。

周森透露,未来,网易易盾将会继续深耕在网络安全方面,会在近几个月推出验证码,保护产品的登录注册过程。


本文作者:鸢玮

来源:51CTO

相关文章
|
22天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
AI技术深度解析:从基础到应用的全面介绍
人工智能(AI)技术的迅猛发展,正在深刻改变着我们的生活和工作方式。从自然语言处理(NLP)到机器学习,从神经网络到大型语言模型(LLM),AI技术的每一次进步都带来了前所未有的机遇和挑战。本文将从背景、历史、业务场景、Python代码示例、流程图以及如何上手等多个方面,对AI技术中的关键组件进行深度解析,为读者呈现一个全面而深入的AI技术世界。
99 10
|
15天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 物联网
AI赋能大学计划·大模型技术与应用实战学生训练营——湖南大学站圆满结营
12月14日,由中国软件行业校园招聘与实习公共服务平台携手魔搭社区共同举办的AI赋能大学计划·大模型技术与产业趋势高校行AIGC项目实战营·湖南大学站圆满结营。
AI赋能大学计划·大模型技术与应用实战学生训练营——湖南大学站圆满结营
|
7天前
|
数据采集 人工智能 运维
从企业级 RAG 到 AI Assistant,阿里云Elasticsearch AI 搜索技术实践
本文介绍了阿里云 Elasticsearch 推出的创新型 AI 搜索方案
101 3
从企业级 RAG 到 AI Assistant,阿里云Elasticsearch AI 搜索技术实践
|
2天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
AI写作新时代:自然语言生成技术与写作助手的结合
AI写作新时代:自然语言生成技术与写作助手的结合
33 16
|
19天前
|
人工智能 安全 算法
深度剖析 打造大模型时代的可信AI:技术创新与安全治理并重
2024年12月11日,由中国计算机学会计算机视觉专委会主办的“打造大模型时代的可信AI”论坛在上海举行。论坛汇聚了来自多家知名学术机构和企业的顶尖专家,围绕AI的技术风险与治理挑战,探讨如何在大模型时代确保AI的安全性和可信度,推动技术创新与安全治理并行。论坛重点关注计算机视觉领域的最新进展,提出了多项技术手段和治理框架,为AI的健康发展提供了有力支持。
62 8
深度剖析 打造大模型时代的可信AI:技术创新与安全治理并重
|
19天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 运维
阿里云技术公开课直播预告:基于阿里云 Elasticsearch 构建 AI 搜索和可观测 Chatbot
阿里云技术公开课预告:Elastic和阿里云搜索技术专家将深入解读阿里云Elasticsearch Enterprise版的AI功能及其在实际应用。
123 2
阿里云技术公开课直播预告:基于阿里云 Elasticsearch 构建 AI 搜索和可观测 Chatbot
|
4天前
|
数据采集 人工智能 运维
从企业级 RAG 到 AI Assistant,阿里云Elasticsearch AI 搜索技术实践
本文介绍了阿里云 Elasticsearch 推出的创新型 AI 搜索方案。
|
27天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 物联网
AI赋能大学计划·大模型技术与应用实战学生训练营——电子科技大学站圆满结营
12月05日,由中国软件行业校园招聘与实习公共服务平台携手阿里魔搭社区共同举办的AI赋能大学计划·大模型技术与产业趋势高校行AIGC项目实战营·电子科技大学站圆满结营。
AI赋能大学计划·大模型技术与应用实战学生训练营——电子科技大学站圆满结营
|
5天前
|
人工智能 供应链 安全
面向高效大模型推理的软硬协同加速技术 多元化 AI 硬件引入评测体系
本文介绍了AI硬件评测体系的三大核心方面:统一评测标准、平台化与工具化、多维度数据消费链路。通过标准化评测流程,涵盖硬件性能、模型推理和训练性能,确保评测结果客观透明。平台化实现资源管理与任务调度,支持大规模周期性评测;工具化则应对紧急场景,快速适配并生成报告。最后,多维度数据消费链路将评测数据结构化保存,服务于综合通用、特定业务及专业性能分析等场景,帮助用户更好地理解和使用AI硬件。
|
8天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
人工智能平台年度技术趋势
阿里云智能集团研究员林伟在年度技术趋势演讲中,分享了AI平台的五大方面进展。首先,他介绍了大规模语言模型(LLM)训练中的挑战与解决方案,包括高效故障诊断和快速恢复机制。其次,探讨了AI应用和服务的普及化,强调通过优化调度降低成本,使AI真正惠及大众。第三,提出了GreenAI理念,旨在提高AI工程效率,减少能源消耗。第四,讨论了企业级能力,确保数据和模型的安全性,并推出硬件到软件的全面安全方案。最后,介绍了整合多项核心技术的Pai Prime框架,展示了阿里云在自主可控AI核心框架下的整体布局和发展方向。