該公司表示，這兩項(xiàng)工具可用來減少垃圾消息的數(shù)量，同時(shí)屏蔽內(nèi)容和視頻中的攻擊性評(píng)論。

　　自動(dòng)評(píng)論過濾器自去年9月就一直存在，用戶可以選擇自動(dòng)啟動(dòng)該程序。該程序可利用機(jī)器學(xué)習(xí)來識(shí)別可能引人反感的評(píng)論。如果在評(píng)論過濾器開啟的情況下仍然出現(xiàn)攻擊性評(píng)論，那么用戶可以像以往一樣直接向Instagram報(bào)告。Instagram表示，評(píng)論過濾器目前僅支持英語，不過未來將支持其他語言。

　　另一方面，垃圾消息過濾器自去年10月上線以來就一直處于對(duì)外界保密的狀態(tài)。而上線9月有余都未被用戶發(fā)現(xiàn)，于 Instagram 而言已經(jīng)說不準(zhǔn)是好事還是壞事。目前該功能可以自動(dòng)清除英語、西班牙語、葡萄牙語、阿拉伯語、法語、德語、俄語、日語和漢語共9種語言的垃圾消息。

　　雷鋒網(wǎng)了解到，F(xiàn)acebook于2012年以10億美元收購了Instagram，并將其內(nèi)部技術(shù)遷移至Facebook的數(shù)據(jù)中心。

　　據(jù)報(bào)道，此次Instagram 發(fā)布的評(píng)論過濾器就是使用了Facebook 旗下AML實(shí)驗(yàn)室建立的“Deep Text”系統(tǒng)。在Facebook 上，其可以結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)輔助器完成每日 40 億次以上的翻譯功能的處理。此外，該系統(tǒng)還能在一秒之內(nèi)理解超過二十多種語言的數(shù)千封郵件的內(nèi)容。

　　如此前雷鋒網(wǎng)報(bào)道的Facebook 在AI+廣告中的應(yīng)用和探索一文里，就詳細(xì)的介紹了這一文本系統(tǒng)對(duì) Feeds Ads的支持。

　　去年6月，Deep Text上線。其一開始被定位為內(nèi)部工具，用來幫助Facebook 工程師快速排序大量文本，創(chuàng)建分類規(guī)則。其后 Instagram 高管深入了解該系統(tǒng)之后，立即看到了機(jī)會(huì)——借其打擊垃圾郵件。因?yàn)閷?duì)于Instagram 的用戶來說，垃圾郵件幾乎是一個(gè)極其影響用戶體驗(yàn)的煩惱。

　　在決定使用該系統(tǒng)之后，Instagram 第一步就是聘請(qǐng)了一批人員對(duì)該平臺(tái)進(jìn)行評(píng)論，并將評(píng)論按照“垃圾郵件”和“非垃圾郵件”分類。事實(shí)上，這種工作，在社交媒體涉及的技術(shù)行業(yè)而言非常普遍。先利用人類來訓(xùn)練機(jī)器，讓其執(zhí)行單調(diào)甚至無聊的工作，如此反復(fù)，最終機(jī)器會(huì)慢慢變得聰明和智能。

　　Instagram 相關(guān)負(fù)責(zé)人表示，最終通過不斷地?cái)?shù)據(jù)整合，有3/4的數(shù)據(jù)被送入 Deep Text?；诖?，Instagram 的工程師可創(chuàng)建算法，并對(duì)垃圾郵件可進(jìn)行正確的分類。

　　在經(jīng)歷4個(gè)多月的不斷測試和研究后，Instagram 團(tuán)隊(duì)在去年10月悄悄地上線了垃圾郵件過濾的功能。Instagram 的CEO Kevin Systrom對(duì)該功能的效果感到十分滿意。他決定利用 Deep Text 來處理更復(fù)雜的問題——消除與Instagram 社區(qū)準(zhǔn)則相悖的意見或評(píng)論。為此，Instagram 還公開發(fā)布了一個(gè) 1200字的長文，來解釋其社區(qū)的精神。

　　與垃圾郵件過濾功能的開發(fā)過程類似，這次Instagram 又聘請(qǐng)了一大批的人員，每天就重復(fù)干一件事——看評(píng)論，并確定該評(píng)論是否合適。然后將其分類是否涉及欺騙 or 種族主義 or 性騷擾等等。所有這些工作人員都必須會(huì)兩種語言。經(jīng)過一段集中的處理，這些人一共分析了大約200萬條評(píng)論。

　　同時(shí)，Instagram的員工率先在自己的手機(jī)上內(nèi)測了該系統(tǒng)，以此協(xié)助公司調(diào)整算法。與垃圾郵件算法一樣，該系統(tǒng)會(huì)基于文本語義來分析發(fā)帖的人和評(píng)論者（以及其發(fā)表的歷史評(píng)論）之間的關(guān)系。通過一段時(shí)間對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和使用真實(shí)數(shù)據(jù)對(duì)模型的測試，Deep Text 已經(jīng)可以探查到文本之間非常細(xì)微的語義差別。

　　直至今日，Instagram 終于正式宣布兩大工具的上線。

　　當(dāng)然，就目前這兩大工具而言，仍然存在一些算法缺陷，如當(dāng)被問及一些特定句子時(shí)，系統(tǒng)無法給出具體的回應(yīng)。經(jīng)過前文對(duì) Instagram 這兩個(gè)工具的開發(fā)過程的描述，我們也能看到 Instagram 的AI仍然依賴人類的力量，來訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。

　　正如 Facebook歐洲、中東和非洲地區(qū)公共政策副總裁 Richard Allen 如是表述，F(xiàn)acebook“還需要很長一段時(shí)間，才能依靠機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能來處理評(píng)估仇視言論時(shí)的復(fù)雜性。”