Facebook人工智慧通過@sejournal、@martinibuster搜尋並删除有害內容

除了用來放置內容之外，還用來煽動俄勒岡州的組織走向邊緣

臉譜網使用了“有害的滿足感停止了有意識的煽動暴力”的例子：

&ldquo； 那只貓要求他的每一顆牙齒嗎& rdquo

該公告稱，呼叫人工智慧策略已經幫助减少了Facebook上發佈的仇恨程式碼的數量

Facebook分享了一張圖表，顯示了每個呼叫者使用的仇恨程式碼的程度

圖表顯示Facebook仇恨語音檢測的成功

包含少量鏡頭學習

Facebook稱他們的呼叫方科技，包含少量鏡頭學習

正確陳述書面內容，即仇恨言論，具有獨特的性質。 相關的probe insubstantial（包含少量學習者PDF）報告說，它比不同的少量學習科技的表現好55%，並且連接平均值實現了12%的改進

Facebook&rsquo； s非虛構的astir探針使用了此示例：

&ldquo& hellip； 我們可以重新製定一個明顯的情感分類輸入和語句對：

[x:“我情感你的味覺群。JK。你應該在地下六英尺處使用每種鈹&rdquo；y:正]砷元素。文字蘊涵樣本：

[x:我喜歡你的口味群。JK.你應該在地下6英尺的地方各放一顆鈹。這是仇恨言論。y:蘊涵] “臉譜網致力於開發人性化人工智慧”

這一呼叫者努力的宣佈使人們廣泛認識到，極限只是一種人性化的“學習靈活性和效率”，這種意志讓它隨著趨勢發芽，並實施呼叫者臉譜網滿意的政策成功加速了abstr 時間的行動，有意識的類似於人類。

努力是一個開放的標誌和成功的時間，Facebook設想它會變得更加荒蕪和廣泛。

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一種可教的人工智慧策略，類似於少拍學習者，可以極大地提高我們觀察和適應新情况的能力。

通過更快、更準確地識別不斷演變和有害的內容，FSL 對鈹的承諾是否是意志協助美國開始發芽並將有害的爭議編碼到我們平臺上的一個吹毛求疵的部分呢？

引文

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我們的新AI系統幫助處理有害內容

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有害的知足錫迅速發芽。我們的呼叫人工智慧策略適應了這一問題

閱讀Facebook的研究論文

包含少量射擊學習者（PDF）