ميتا يخلق الذكاء الاصطناعي الأكثر اختلافا، يمكن الكشف بسرعة المحتوى الخبيث

جاكرتا - تدعي ميتا أنها ابتكرت تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي) التي يمكنها الكشف بسرعة أكبر عن أنواع جديدة من المحتوى الضار، بما في ذلك التحميلات التي تحظر التطعيمات من COVID-19.

وتذكر الشركة أن نظام الذكاء الاصطناعي الخاص بها مختلف تماما ، حيث عادة ما يتعلم نظام الذكاء الاصطناعي مهاما جديدة من الأمثلة ، ولكن عملية جمع وتصنيف كميات كبيرة من البيانات عادة ما تستغرق شهورا.

ومع ذلك ، باستخدام تقنية ميتا يطلق عليها اسم المتعلم قليل اللقطة (FSL) ، يتطلب نظام الذكاء الاصطناعي الجديد القليل جدا من بيانات التدريب حتى يتمكن من التكيف لمكافحة أنواع جديدة من المحتوى الضار في غضون أسابيع بدلا من أشهر.

هذا النظام الذكاء الاصطناعي سيكون مفيدا في الحالات التي يكون فيها للشبكة الاجتماعية قواعد ضد تحميل معلومات خاطئة حول لقاح COVID-19 خطير ، بما في ذلك الادعاءات الكاذبة بأن اللقاح يغير الحمض النووي.

لكن المستخدمين في بعض الأحيان عبارة تصريحاتهم مثل "لقاح أو معدل الحمض النووي؟" أو حتى استخدام كلمات أخرى ورموز في محاولة للتهرب من الكشف. ستساعد هذه التقنية الجديدة الشركات على التقاط المحتوى الذي قد تكون فاتتها.

"إذا كان رد فعلنا أسرع، عندها يمكننا إطلاق التدخل والاعتدال في المحتوى في الوقت المناسب. في نهاية المطاف ، فإن الهدف هنا هو الحفاظ على سلامة المستخدمين " ، قالت مديرة منتجات ميتا ، كورنيليا كارابسيا ، كما نقلت CNET ، الخميس 9 ديسمبر.

وقالت ميتا إنها اختبرت النظام الجديد وتمكنت من تحديد المحتوى المسيء الذي قد لا تلتقطه أنظمة الذكاء الاصطناعي التقليدية. بعد إطلاق النظام الجديد على فيسبوك وخدمة الصور على Instagram، انخفضت نسبة مشاهدات المحتوى الضار الذي يراه المستخدمون.

سوف يعمل المتعلم قليل اللقطة بأكثر من 100 لغة. لا تدرج الشركة اللغات المدرجة ، ولكن Carapcea تقول إن التكنولوجيا الجديدة يمكن أن تضرب لكمة في مكافحة المحتوى الضار باللغات خارج اللغة الإنجليزية ، والتي قد يكون لديها عينات أقل للتدريب الذكاء الاصطناعي الأنظمة.

مع تركيز فيسبوك بشكل أكبر على بناء metaverse ، وهو مساحة افتراضية حيث يمكن للناس الاختلاط والعمل ، سيصبح اعتدال المحتوى أكثر تعقيدا. وقال كاراpcea انه يعتقد ان عدد قليل من اطلاق النار المتعلم يمكن تطبيقها في نهاية المطاف على محتوى الواقع الافتراضي.

"في نهاية المطاف ، قليلة بالرصاص المتعلم هو قطعة من التكنولوجيا المستخدمة خصيصا للنزاهة. لكن تدريس أنظمة التعلم الآلي بعدد أقل من الأمثلة هو موضوع يتم دفعه في طليعة الأبحاث".