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首席产品官员Neal Mohan是YouTube高管,他与这项服务的巨大规模所带来的挑战相抗衡。

在YouTube上,每次用户上传一些令人震惊的内容时,都会开始进行猫捉老鼠寻找和清除有害生物。

现在想象一下,这只猫必须每分钟处理400个小动物才能找到这个有问题的啮齿动物。

首席产品官Neal Mohan在CES 2018的独家采访中说,每60秒就有400小时的视频上传到YouTube,该网站具有“荒谬”的规模。而且,根除YouTube上承认的最糟糕的内容更好。

“这是我非常认真对待的事情,球队非常重视,”Mohan说,在拉斯维加斯的Aria酒店的临时会议室里,在CES的媒体行业活动举行的地方举行。 “我们真的关心这个社区,它是一个安全的地方,我们了解这个平台可以产生的社会影响。”

YouTube的2017年被指责该网站上的冒犯性内容的头条新闻撼动。这种情况危及公司与提供收入的广告商和视频创作者社区之间的关系,他们使用剪辑填充YouTube。

去年春天,关于在进攻性视频旁边播放的商业广告的抗议激起了广告商的抵制。当YouTube以更积极的方式回应敏感片段的广告时,它最终导致了上传视频和失去赚钱能力的人的愤怒 - 这个事件被称为“Adpocalypse”。

YouTube一直在抱怨报告称它在其儿童安全应用中出现了恶梦般的剪辑,并且一些YouTube频道似乎正在通过剥削儿童和虐待来赚钱。最近,一个由明星个性Logan Paul制作的视频展示了一个自杀受害者的图像,引发了一场激烈的反应,促使YouTube在发布后一周多的时候就谴责了这个视频。

没有解决这些具体的例子,莫汉说,头条新闻丢失的是需要消除的东西和好的东西之间的灰色区域。引导反对意见中的细微差别需要对上下文有深入的了解。然后是YouTube的纯粹规模。

鉴于这些考虑因素,仅仅依靠人类用户标记不良材料进行审查是不够的,Mohan说。无论是电脑还是人类本身都不够用,因此YouTube认为机器学习和人类评论者相结合可以解决令人反感的视频。

机器学习涉及识别模式以指导其任务的软件,而不是依赖于程序化指令。 Mohan的团队建立了一个“地面真相训练集”:一套帮助系统理解和学习视频中什么是好和坏的例子。 YouTube使用该套装来缩小其内容的广度,因为人类 - 像处理400只老鼠的小猫一样 - 无法全部审查。

Mohan表示,他在机器学习方面的策略是让机器能够善于覆盖YouTube上的整个视频语料库,即使这意味着他们有时会建议人们检查无害的视频。

在人类方面,YouTube上个月表示将增加大量新评论者,今年将达到10,000人。但莫汉说,人的因素不仅仅是由一群训练有素的人组成,还涉及向专家提供特定种类的危险内容,如恐怖主义或恋童癖。为此,该公司正在寻找这些研究领域的合作伙伴。

据推测,一个成功的设置意味着一个拥有更少的行为不端的老鼠和更多的猫的YouTube。在这种情况下,每个人都可以同意,如果YouTube有更多的猫,这将是一件好事。

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