Το περιεχόμενο που δημιουργείται από χρήστες (UGC) περιλαμβάνει περιεχόμενο για συγκεκριμένη επωνυμία που αναρτούν οι πελάτες σε πλατφόρμες κοινωνικών μέσων. Περιλαμβάνει όλους τους τύπους περιεχομένου κειμένου και πολυμέσων, συμπεριλαμβανομένων αρχείων ήχου που δημοσιεύονται σε σχετικές πλατφόρμες για σκοπούς όπως μάρκετινγκ, προώθηση, υποστήριξη, σχόλια, εμπειρίες κ.λπ.
Δεδομένης της πανταχού παρουσίας περιεχομένου που δημιουργείται από χρήστες (UGC) στον Ιστό, η εποπτεία περιεχομένου είναι απαραίτητη. Η UGC μπορεί να κάνει μια επωνυμία να φαίνεται αυθεντική, αξιόπιστη και προσαρμόσιμη. Μπορεί να βοηθήσει στην αύξηση του αριθμού των μετατροπών και να συμβάλει στη δημιουργία αφοσίωσης στην επωνυμία.
Ωστόσο, οι επωνυμίες έχουν επίσης αμελητέο έλεγχο στο τι λένε οι χρήστες για την επωνυμία τους στον Ιστό. Ως εκ τούτου, η εποπτεία περιεχομένου με AI είναι ένας από τους τρόπους παρακολούθησης του περιεχομένου που δημοσιεύεται στο διαδίκτυο σχετικά με μια συγκεκριμένη επωνυμία. Εδώ είναι όλα όσα πρέπει να γνωρίζετε για την εποπτεία περιεχομένου.
The Challenge of Moderating UGC
Μία από τις μεγαλύτερες προκλήσεις με την εποπτεία του UGC είναι ο τεράστιος όγκος περιεχομένου που απαιτεί μέτρο. Κατά μέσο όρο, 500 εκατομμύρια tweets δημοσιεύονται καθημερινά στο Twitter (Now X) και εκατομμύρια δημοσιεύσεις και σχόλια δημοσιεύονται σε πλατφόρμες όπως το LinkedIn, το Facebook και το Instagram. Το να παρακολουθείς κάθε κομμάτι περιεχομένου που αφορά την επωνυμία σου είναι σχεδόν αδύνατο για έναν άνθρωπο.
Ως εκ τούτου, η χειροκίνητη εποπτεία έχει περιορισμένο πεδίο εφαρμογής. Επιπλέον, σε περιπτώσεις όπου απαιτείται επείγουσα αντίδραση ή μετριασμός, ο χειροκίνητος έλεγχος δεν θα λειτουργήσει. Μια άλλη σειρά προκλήσεων προέρχεται από την επίδραση του UGC στη συναισθηματική ευημερία των συντονιστών.
Κατά καιρούς, οι χρήστες δημοσιεύουν άσεμνο περιεχόμενο που προκαλεί έντονο στρες στα άτομα και οδηγεί σε ψυχική εξάντληση. Επιπλέον, σε έναν παγκοσμιοποιημένο κόσμο, η αποτελεσματική μετριοπάθεια απαιτεί μια τοπική προσέγγιση ανάλυσης περιεχομένου, η οποία αποτελεί επίσης μεγάλη πρόκληση για τα άτομα. Η μη αυτόματη εποπτεία περιεχομένου μπορεί να ήταν δυνατή πριν από μια δεκαετία, αλλά δεν είναι ανθρωπίνως δυνατή σήμερα.
Ο ρόλος της τεχνητής νοημοσύνης στη διαχείριση περιεχομένου
Όπου η μη αυτόματη εποπτεία περιεχομένου είναι μια τεράστια πρόκληση, το μη εποπτευόμενο περιεχόμενο μπορεί να εκθέσει άτομα, επωνυμίες και οποιαδήποτε άλλη οντότητα σε προσβλητικό περιεχόμενο. Η εποπτεία περιεχομένου με Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) είναι ένας εύκολος τρόπος για να βοηθήσετε τους ανθρώπινους συντονιστές να ολοκληρώσουν τη διαδικασία εποπτείας με ευκολία. Είτε πρόκειται για μια ανάρτηση που αναφέρει την επωνυμία σας είτε για μια αμφίδρομη αλληλεπίδραση μεταξύ ατόμων ή ομάδων, απαιτείται αποτελεσματική παρακολούθηση και εποπτεία.
Τη στιγμή της συγγραφής αυτής της ανάρτησης, το OpenAI αποκάλυψε σχέδια για την επανάσταση στο σύστημα εποπτείας περιεχομένου με το GPT-4 LLM. Το AI παρέχει εποπτεία περιεχομένου με τη δυνατότητα ερμηνείας και προσαρμογής όλων των ειδών περιεχομένου και πολιτικών περιεχομένου. Η κατανόηση αυτών των πολιτικών σε πραγματικό χρόνο επιτρέπει σε ένα μοντέλο AI να φιλτράρει το παράλογο περιεχόμενο. Με την τεχνητή νοημοσύνη, οι άνθρωποι δεν θα εκτίθενται ρητά σε επιβλαβές περιεχόμενο. μπορούν επίσης να λειτουργήσουν με ταχύτητα, επεκτασιμότητα και μέτριο ζωντανό περιεχόμενο.
[Διαβάστε επίσης: 5 τύποι εποπτείας περιεχομένου και πώς να κλιμακωθείτε χρησιμοποιώντας AI;]
Εποπτεία διάφορων τύπων περιεχομένου
Δεδομένης της μεγάλης ποικιλίας περιεχομένου που δημοσιεύεται στο διαδίκτυο, ο τρόπος με τον οποίο εποπτεύεται κάθε τύπος περιεχομένου είναι διαφορετικός. Πρέπει να χρησιμοποιήσουμε τις απαραίτητες προσεγγίσεις και τεχνικές για την παρακολούθηση και το φιλτράρισμα κάθε τύπου περιεχομένου. Ας δούμε τις μεθόδους εποπτείας περιεχομένου AI για κείμενο, εικόνες, βίντεο και φωνή.
5 τύποι εποπτείας περιεχομένου και πώς να κλιμακωθείτε χρησιμοποιώντας AI;
Περιεχόμενο βασισμένο σε κείμενο
Ένα πρόγραμμα AI θα χρησιμοποιεί αλγόριθμους επεξεργασίας φυσικής γλώσσας (NLP) για την κατανόηση του κειμένου που δημοσιεύεται στο διαδίκτυο. Όχι μόνο θα διαβάσει τις λέξεις, αλλά θα ερμηνεύσει επίσης το νόημα πίσω από το κείμενο και θα καταλάβει τα συναισθήματα του ατόμου. Το AI θα χρησιμοποιήσει τεχνικές ταξινόμησης κειμένου για να κατηγοριοποιήσει το περιεχόμενο με βάση το κείμενο και τα συναισθήματα. Εκτός από αυτή την απλή ανάλυση, ένα πρόγραμμα τεχνητής νοημοσύνης εφαρμόζει την αναγνώριση οντοτήτων. Εξάγει ονόματα ανθρώπων, τοποθεσιών, τοποθεσιών, εταιρειών κ.λπ., ενώ εποπτεύει.
Φωνητικό περιεχόμενο
Τα προγράμματα τεχνητής νοημοσύνης χρησιμοποιούν φωνητική ανάλυση για την εποπτεία του περιεχομένου που δημοσιεύεται σε αυτήν τη μορφή. Αυτές οι λύσεις χρησιμοποιούν τεχνητή νοημοσύνη για να μεταφράσουν τη φωνή σε μορφή κειμένου και στη συνέχεια να εκτελέσουν NLP συν την ανάλυση συναισθήματος. Αυτό βοηθά τους συντονιστές να έχουν γρήγορα αποτελέσματα σχετικά με την τονικότητα, το συναίσθημα και το συναίσθημα πίσω από τη φωνή.
Περιεχόμενο εικόνων
Η όραση υπολογιστή χρησιμοποιείται για να κάνει ένα πρόγραμμα AI να κατανοήσει τον κόσμο και να δημιουργήσει μια οπτική αναπαράσταση όλων των πραγμάτων. Για τον έλεγχο εικόνων, τα προγράμματα AI ανιχνεύουν επιβλαβείς και άσεμνες εικόνες. Χρησιμοποιεί αλγόριθμους όρασης υπολογιστή για να φιλτράρει ανθυγιεινές εικόνες. Προχωρώντας σε περισσότερες λεπτομέρειες, αυτά τα προγράμματα εντοπίζουν τη θέση των επιβλαβών στοιχείων στην εικόνα. Τα προγράμματα μπορούν να κατηγοριοποιήσουν κάθε τμήμα της εικόνας σύμφωνα με την ανάλυσή της.
Περιεχόμενο βίντεο
Για την εποπτεία περιεχομένου βίντεο, ένα πρόγραμμα AI θα χρησιμοποιήσει όλες τις τεχνικές και τους αλγόριθμους για τους οποίους μιλήσαμε παραπάνω. Θα φιλτράρει επιτυχώς το επιβλαβές περιεχόμενο στο βίντεο και θα παρουσιάσει αποτελέσματα στους ανθρώπινους επόπτες.
Βελτίωση των συνθηκών εργασίας των συντονιστών με τεχνητή νοημοσύνη
Δεν είναι όλο το περιεχόμενο που δημοσιεύεται στον ιστό ασφαλές και φιλικό. Κάθε άτομο που εκτίθεται σε περιεχόμενο μίσους, φρικιαστικό, άσεμνο και ενήλικο περιεχόμενο θα αισθανθεί άβολα κάποια στιγμή. Αλλά όταν χρησιμοποιούμε προγράμματα τεχνητής νοημοσύνης για την εποπτεία περιεχομένου στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης και σε άλλες πλατφόρμες, θα προστατεύει τους ανθρώπους από τέτοια έκθεση.
Μπορεί να εντοπίσει γρήγορα παραβιάσεις περιεχομένου και να προστατεύσει τους ανθρώπινους συντονιστές από την πρόσβαση σε τέτοιο περιεχόμενο. Καθώς αυτές οι λύσεις έχουν προγραμματιστεί εκ των προτέρων για να φιλτράρουν περιεχόμενο με συγκεκριμένες λέξεις και οπτικό περιεχόμενο, θα είναι ευκολότερο για έναν ανθρώπινο συντονιστή να αναλύσει το περιεχόμενο και να λάβει μια απόφαση.
Εκτός από τη μείωση της έκθεσης, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί επίσης να προστατεύσει τους ανθρώπους από ψυχικό στρες και μεροληψία αποφάσεων και να επεξεργαστεί περισσότερο περιεχόμενο σε λιγότερο χρόνο.
Η ισορροπία μεταξύ τεχνητής νοημοσύνης και ανθρώπινης παρέμβασης
Όπου οι άνθρωποι δεν είναι σε θέση να επεξεργαστούν τους τόνους πληροφοριών γρήγορα, ένα πρόγραμμα τεχνητής νοημοσύνης δεν είναι τόσο αποτελεσματικό στη λήψη αποφάσεων. Ως εκ τούτου, η συνεργασία μεταξύ ανθρώπων και τεχνητής νοημοσύνης είναι απαραίτητη για την ακριβή και απρόσκοπτη μετριοπάθεια του περιεχομένου.
Η εποπτεία Human in the Loop (HITL) διευκολύνει ένα άτομο να συμμετάσχει στη διαδικασία εποπτείας. Τόσο η τεχνητή νοημοσύνη όσο και οι άνθρωποι αλληλοσυμπληρώνονται στη διαδικασία μετριοπάθειας. Ένα πρόγραμμα τεχνητής νοημοσύνης θα χρειαστεί ανθρώπους να δημιουργήσουν κανόνες μετριοπάθειας, προσθέτοντας όρους, φράσεις, εικόνες κ.λπ., για ανίχνευση. Επιπλέον, οι άνθρωποι μπορούν επίσης να βοηθήσουν ένα AI να γίνει καλύτερο στην ανάλυση συναισθημάτων, στη συναισθηματική νοημοσύνη και στη λήψη αποφάσεων.
[Διαβάστε επίσης: Αυτοματοποιημένη εποπτεία περιεχομένου: Κορυφαία οφέλη και τύποι]
Η ταχύτητα και η αποτελεσματικότητα του AI Moderation
Η ακρίβεια της εποπτείας περιεχομένου εξαρτάται από την εκπαίδευση μοντέλων AI, η οποία ενημερώνεται από σύνολα δεδομένων που σχολιάζονται από ειδικούς σε ανθρώπους. Αυτοί οι σχολιαστές διακρίνουν τις λεπτές προθέσεις πίσω από τα λόγια των ομιλητών. Καθώς προσθέτουν ετικέτες και κατηγοριοποιούν δεδομένα, ενσωματώνουν την κατανόησή τους για το πλαίσιο και τις αποχρώσεις στο μοντέλο. Εάν αυτοί οι σχολιασμοί χάνουν ή παρερμηνεύουν αποχρώσεις, το AI μπορεί επίσης. Ως εκ τούτου, η ακρίβεια με την οποία οι άνθρωποι αποτυπώνουν τις περιπλοκές της ομιλίας επηρεάζει άμεσα τις δυνατότητες μετριοπάθειας του AI. Εδώ μπορεί ο Shaip επεξεργάζεται χιλιάδες έγγραφα με το human-in-the-loop (HITL) για την αποτελεσματική εκπαίδευση των μοντέλων ML. Η τεχνογνωσία της Shaip στην παροχή δεδομένων εκπαίδευσης τεχνητής νοημοσύνης για την επεξεργασία και το φιλτράρισμα πληροφοριών μπορεί να βοηθήσει τους οργανισμούς να ενισχύσουν την εποπτεία περιεχομένου και να βοηθήσουν τις επωνυμίες να διατηρήσουν τη φήμη τους στον κλάδο.
