Sociālo mediju velcēšana: kā A.I. Vai kļūst labāka, lai paredzētu šitos punktus

Internets ir trolls, un to pārvalda bezjēdzīgi Facebook argumenti vai sliktāk. Un, lai gan sociālo mediju giganti visā tīmeklī beidzot ir begrudging, sākuši veidot spēcīgākus centienus, lai mēģinātu atturēt nožēlojamo dialogu, šie risinājumi parasti ir reaktīvi, citiem vārdiem sakot, nāk pēc tam, kad kaitējums jau ir izdarīts.

Tāpēc nevajadzētu pārsteigt, ka mākslīgā intelekta pētnieki vēlas attīstīt sistēmas, kas spēj paredzēt tiešsaistes argumentu, pirms tas notiek. Bet, tā kā Kornela universitātes pētnieku komanda nesen paskaidroja Apvērsts, šis steidzami vajadzīgais jauninājums nav tik tālu no mēģinājuma pateikt nākotni.

“Agrāk ir strādāts pie tā, lai noteiktu, vai konkrēts komentārs ir toksisks,” saka datorzinātne Ph.D. Jonathan Chang. „Mūsu mērķis ir nedaudz atšķirīgs, mēs vēlamies uzzināt, vai ir iespējams paredzēt, vai kādreiz patlaban civilā saruna kļūs roku. Lai izpētītu šo jautājumu, mēs skatāmies uz sarunām starp Vikipēdijas redaktoriem, no kuriem daži paliek civilie un no kuriem citi paliek rokās. ”

Čangs un viņa kolēģi analizēja simtiem ziņojumu, kas tika nosūtīti starp dažreiz viegli aizkaitinātiem Vikipēdijas kuratoriem. Pēc tam viņi izmantoja 1270 sarunas, kurās bija aizskarošs pagrieziens, lai apmācītu mašīnmācīšanās modeli, mēģinot automatizēt šāda veida mērenību. Viņu rezultāti tika publicēti rakstā, kas tika prezentēts Computational Linguistics asociācijas gada sanāksmē 15. jūlijā.

Tātad, kā tas notika ar “pieņemsim visu nomierināties”? Par laimi, nav pārāk noplucis. Tas bija 65% precīzs, nedaudz zemāks par 72% panākumu līmeni. Pētnieki atklāja šo statistiku, izveidojot tiešsaistes viktorīnu, kurā cilvēki varēja pārbaudīt savu komentāru saudzēšanas prasmes. Izrādās, ka ir grūti noskaidrot, vai sociālo mediju lietotāji vai nu aizraut vai paliks civilie.

"Ideja ir parādīt, ka uzdevums ir grūti, bet ne neiespējams - ja cilvēki, piemēram, iegūst tikai 50% precizitāti, tas nebūtu labāks par izlases guessing, un nebūtu iemesla domāt, ka mēs varētu apmācīt mašīnu, lai to izdarītu labāk, ”saka Chang. „Salīdzinot mūsu modeli ar cilvēku reakcijām, mēs esam guvuši zināmu ieskatu par to, cik līdzīga vai atšķirīga ir mūsu skaitļošanas pieeja cilvēka intuīcijai.”

Chang neuzskata, ka tas atbrīvos no miskastes sarunu interneta, bet viņš to uzskata par veidu, kā palīdzēt cilvēku sociālo mediju moderatoriem. Tā vietā, lai pievērstu uzmanību miljoniem komentāru, ko var ievietot dienā, to algoritms var identificēt simtiem no tiem, kam draud risks pārvērsties par argumentu.

Lai gan varētu domāt, ka ķemmēšana ar visiem šiem potenciāli neparedzamajiem strīdiem dos Changam skumjas, zinātnieks saka, ka pieredze ir devusi viņam cerību uz cilvēci.

“Šajās dienās tiešsaistes sarunās ir daudz pesimisma, bet šeit mēs redzam, ka pat gadījumos, kad saruna sākas nedraudzīgā veidā, dalībniekiem vēl ir iespēja iegūt otras domas, mainīt viņu tonis un sarunāties uz ceļa, lai iegūtu gaišāku rezultātu, ”viņš saka. „Nākotne nav akmens.”

Varbūt varbūt ir cerība uz internetu.