互聯(lián)網(wǎng)上每天都會(huì)生成大量?jī)?nèi)容。對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)公司而言，由于監(jiān)管人力問題，基于內(nèi)容的服務(wù)在審計(jì)方面可能存在風(fēng)險(xiǎn)。截至今年5月，中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會(huì)報(bào)告中心在20114年獲得互聯(lián)網(wǎng)訪問報(bào)告淫穢色情網(wǎng)站。 12321報(bào)告中心已要求應(yīng)用程序商店處理337個(gè)不良應(yīng)用程序。

政府對(duì)互聯(lián)網(wǎng)公司的監(jiān)管不斷加強(qiáng)，開發(fā)商需要花費(fèi)大量的審計(jì)人力來規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)。自建信息過濾或增加審計(jì)人員將增加產(chǎn)品和服務(wù)之外的支出，給開發(fā)前帶來額外壓力。

傳統(tǒng)的內(nèi)容審查依賴于大量的手工工作。大多數(shù)現(xiàn)有的信息過濾系統(tǒng)也保持在關(guān)鍵字程序匹配級(jí)別。隨著閱讀圖片時(shí)代的到來，信息的傳遞更多地依賴于圖像和視頻，而簡(jiǎn)單的文本過濾不能滿足內(nèi)容審查的需要。

隨著近年來計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的突破性發(fā)展，基于深度學(xué)習(xí)的圖像識(shí)別技術(shù)已經(jīng)開始成熟，使得機(jī)器可以代替手動(dòng)執(zhí)行大部分信息審查工作。

然而，計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域是一個(gè)非常高科技領(lǐng)域。它不僅對(duì)技術(shù)水平有嚴(yán)格的要求，而且還需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)積累，復(fù)雜的圖像識(shí)別算法，昂貴的硬件系統(tǒng)和相應(yīng)的工程開發(fā)支持。盡管谷歌，F(xiàn)acebook和百度在中國(guó)都擁有自主開發(fā)的機(jī)器智能系統(tǒng)，但它們尚未公開發(fā)布。

特別是對(duì)于中小型開發(fā)團(tuán)隊(duì)或個(gè)人開發(fā)人員，他們往往沒有人工智能的工程和技術(shù)能力，但也需要處理大量的圖像數(shù)據(jù)。這個(gè)矛盾怎么能打破？人工智能專注于圖像識(shí)別和視覺檢測(cè)Enterprise——圖普科技利用他們的技術(shù)很好地解決了這個(gè)問題。

基于深度學(xué)習(xí)理論，Tuptech創(chuàng)建了業(yè)界首個(gè)內(nèi)容審查云平臺(tái)。通過創(chuàng)建圖像識(shí)別云，現(xiàn)有的違規(guī)圖像由材料庫(kù)和專門針對(duì)目標(biāo)特征訓(xùn)練的識(shí)別模型識(shí)別。借助開放的云API平臺(tái)填補(bǔ)市場(chǎng)空白，企業(yè)無需聘請(qǐng)人工智能來識(shí)別專家，通過訪問API呼叫識(shí)別服務(wù)來建立研發(fā)團(tuán)隊(duì)。這大大降低了行業(yè)應(yīng)用圖像識(shí)別服務(wù)的門檻，使更多的互聯(lián)網(wǎng)公司可以使用人工智能圖像識(shí)別技術(shù)。

在調(diào)用Tupu云API之后，用戶可以在登錄審計(jì)云平臺(tái)后查看圖片，以便機(jī)器可以學(xué)習(xí)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)并返回越來越符合個(gè)性化標(biāo)準(zhǔn)的結(jié)果。同時(shí)，Tup打開模型訓(xùn)練界面，允許用戶重新定義分類標(biāo)準(zhǔn)，在通過數(shù)據(jù)注釋完成機(jī)器訓(xùn)練后，產(chǎn)生新的分類結(jié)果。

與傳統(tǒng)的人工審查方法相比，機(jī)器歧視的最大問題是“誤報(bào)”。如何使機(jī)器識(shí)別低于人工誤報(bào)率，實(shí)現(xiàn)“誤判判斷”是機(jī)器可靠性的考驗(yàn)。 Tuptech采用的方法是將問題分為兩部分，確定性和不確定性。確定的部分被移交給機(jī)器，并且不確定的部分被移交給勞動(dòng)者。機(jī)器確認(rèn)部件的準(zhǔn)確度為99.5％，超出了手冊(cè)的范圍，可以完全取代人工而無需檢查。對(duì)于可疑部件，機(jī)器根據(jù)可能性進(jìn)行分類。疑似部分僅占總數(shù)的5％-15％。這部分可以根據(jù)從高到低的概率進(jìn)行審計(jì)，即使需要人力，也可以大大提高審查效率。

對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)，其整體性能的主要影響取決于三個(gè)要素：算法，GPU計(jì)算能力和海量數(shù)據(jù)的培訓(xùn)。教堂計(jì)算機(jī)了解世界需要大量的圖像數(shù)據(jù)。 Tupper Technology與中國(guó)頂級(jí)云存儲(chǔ)提供商Qi Niuyun以及中國(guó)最大的即時(shí)通訊云服務(wù)提供商合作，并可以訪問它。迅雷，花瓣網(wǎng)，酷狗，鄰居等平臺(tái)都有大量的樣本積累和實(shí)際應(yīng)用基礎(chǔ)。目前，Tuptech的樣本數(shù)量已超過1億，樣本庫(kù)每周升級(jí)一次，以添加新發(fā)現(xiàn)的樣本。隨著數(shù)據(jù)庫(kù)的增長(zhǎng)，Tup的機(jī)器學(xué)習(xí)算法將更加準(zhǔn)確。

目前，Tuptech已經(jīng)在各個(gè)領(lǐng)域創(chuàng)建了原創(chuàng)識(shí)別技術(shù)，包括色情圖片和視頻驗(yàn)證，小型廣告過濾，場(chǎng)景和字符識(shí)別以及暴力內(nèi)容過濾（即將推出）。百樂機(jī)器人可以處理高達(dá)數(shù)億美元的圖像和視頻，幫助運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)節(jié)省超過90％的人工成本。

人工智能總是給人太多的想象力。隨著納米技術(shù)和生物技術(shù)的加速發(fā)展，科幻電影中的場(chǎng)景越來越接近我們，人機(jī)交互和人機(jī)共存的時(shí)代已經(jīng)來臨。作為著名的大學(xué)校長(zhǎng)Ray· Ray Kurzweil說：“這是一個(gè)人與機(jī)器共存的時(shí)代，但機(jī)器比人類好得多，而且它們具有強(qiáng)大的人工智能。足以完成許多以前必須由人類完成的任務(wù)。 ”的

內(nèi)容審查的云時(shí)代已經(jīng)到來。我們正在跨越人工智能的奇點(diǎn)，以滿足圖像識(shí)別技術(shù)為工作和生活帶來的變化。

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