用户生成内容 (UGC) 包括客户在社交媒体平台上发布的品牌特定内容。 它包括所有类型的文本和媒体内容，包括在相关平台上发布的用于营销、促销、支持、反馈、体验等目的的音频文件。
鉴于用户生成内容 (UGC) 在网络上无处不在，内容审核至关重要。 UGC 可以让品牌看起来真实、值得信赖且适应性强。 它可以帮助增加转化次数并帮助建立品牌忠诚度。
然而，品牌对用户在网络上对其品牌的评价的控制也微乎其微。 因此，利用人工智能进行内容审核是监控特定品牌在线发布内容的方法之一。 以下是您需要了解的有关内容审核的所有信息。
调节 UGC 的挑战
审核 UGC 的最大挑战之一是需要审核的内容数量巨大。 Twitter（现在 X）上平均每天发布 500 亿条推文，LinkedIn、Facebook 和 Instagram 等平台上发布数百万条帖子和评论。 对于人类来说，关注特定于您的品牌的每一条内容几乎是不可能的。
因此，手动审核的范围有限。 另外，在需要紧急反应或缓解的情况下，手动审核将不起作用。 另一组挑战来自 UGC 对版主情感健康的影响。
有时，用户发布露骨的内容会给个人带来极大的压力并导致精神倦怠。 此外，在全球化的世界中，有效的审核需要本地化的内容分析方法，这对个人来说也是一个巨大的挑战。 手动内容审核在十年前可能是可能的，但今天这已经不可能了。
人工智能在内容审核中的作用
手动内容审核是一项巨大的挑战，未经审核的内容可能会使个人、品牌和任何其他实体面临攻击性内容。 人工智能 (AI) 内容审核是帮助人类审核员轻松完成审核过程的简单方法。 无论是提及您的品牌的帖子，还是个人或团体之间的双向互动，都需要有效的监控和审核。
在撰写本文时，OpenAI 公布了利用 GPT-4 LLM 彻底改变内容审核系统的计划。 人工智能为内容审核提供了解释和调整各种内容和内容政策的能力。 实时了解这些政策可以让人工智能模型过滤掉不合理的内容。 有了人工智能，人类就不会直接暴露于有害内容； 他们可以快速、可扩展地工作，并且还可以调节实时内容。
[另请阅读： 5 种内容审核类型以及如何使用 AI 进行扩展？]
审核各种内容类型
鉴于在线发布的内容种类繁多，每种类型的内容的审核方式都不同。 我们必须使用必要的方法和技术来监控和过滤每种内容类型。 让我们看看文本、图像、视频和语音的人工智能内容审核方法。
5 种内容审核类型以及如何使用 AI 进行扩展？
基于文本的内容
人工智能程序将采用自然语言处理（NLP）算法来理解在线发布的文本。 它不仅会读文字，还会解读文字背后的含义，揣摩个人的情绪。 人工智能将使用文本分类技术根据文本和情感对内容进行分类。 除了这种简单的分析之外，人工智能程序还实现了实体识别。 它在审核时提取人名、地名、地点、公司等。
语音内容
人工智能程序使用语音分析来审核以此格式发布的内容。 这些解决方案使用人工智能将语音转换为文本格式，然后运行 NLP 和情感分析。 这有助于主持人快速获得声音背后的语气、情绪和情感的结果。
图片内容
计算机视觉用于使人工智能程序理解世界并创建所有事物的视觉表示。 对于图像审核，人工智能程序会检测有害和淫秽图像。 它使用计算机视觉算法来过滤掉不健康的图像。 更详细地说，这些程序可以检测图像中有害元素的位置。 程序可以根据分析对图像的每个部分进行分类。
视频内容
对于视频内容审核，人工智能程序将使用我们上面讨论的所有技术和算法。 它将成功过滤掉视频中的有害内容，并将结果呈现给人工审核员。
利用人工智能改善人类主持人的工作条件
并非所有发布在网络上的内容都是安全和友好的。 任何接触仇恨、恐怖、淫秽和成人内容的人都会在某些时候感到不舒服。 但是，当我们使用人工智能程序来管理社交媒体和其他平台上的内容时，它将保护人类免受此类暴露。
它可以快速检测内容违规并保护人工审核者访问此类内容。 由于这些解决方案经过预先编程，可以过滤掉包含某些文字和视觉内容的内容，因此人类主持人可以更轻松地分析内容并做出决定。
除了减少接触之外，人工智能还可以保护人类免受精神压力和决策偏差的影响，并在更短的时间内处理更多的内容。
人工智能与人类干预之间的平衡
当人类无法快速处理大量信息时，人工智能程序的决策效率就不那么高。 因此，人类和人工智能之间的协作对于准确、无缝的内容审核至关重要。
人在环 (HITL) 审核使个人更容易参与审核过程。 人工智能和人类在调节过程中是相辅相成的。 人工智能程序需要人类创建审核规则，添加术语、短语、图像等以进行检测。 此外，人类还可以帮助人工智能更好地进行情感分析、情商和决策。
[另请阅读： 自动内容审核：主要优点和类型]
人工智能审核的速度和效率
内容审核的准确性取决于人工智能模型训练，而人工智能模型训练由人类专家注释的数据集提供信息。 这些注释者可以辨别说话者话语背后的微妙意图。 当他们对数据进行标记和分类时，他们将对上下文和细微差别的理解嵌入到模型中。 如果这些注释遗漏或误解了细微差别，人工智能也可能会这样做。 因此，人类捕捉复杂语音的精确度直接影响人工智能的审核能力。 这就是 Shaip 可以 处理数千份文档 通过人机交互 (HITL) 有效训练 ML 模型。 Shaip 在提供人工智能培训数据来处理和过滤信息方面的专业知识可以帮助组织增强内容审核能力，并帮助品牌维持其在行业中的声誉。
