技术:这次的“儿童邪典视频”，又一次狠狠打了算法的脸

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对父母们来说，在早期儿童心理迅速发展的这些阶段，自然会走得太远，但还是要小心护理，一旦发生问题，就会产生终身不可逆的影响。

这些邪典视频的发布者和制作者只是点击概率和广告分开，看哪里管理后续的影响。

即使无视弗洛伊德的理论，也能以最直观的方式感受到这种视频的危害。

在这些邪教视频中，冰雪奇缘的艾莎公主和蜘蛛侠是最常见的两个动画角色，接吻、拥抱、蜘蛛侠窥视艾莎洗澡等，经常扮演低俗的画面。

孩子的认识还处于初期阶段，当两件东西总是出现的时候，孩子们的大脑就会产生古典的反射。 出现了一个东西，大脑中的另一个东西也出现了，这被认为是正常的。

那么，如果你喜欢成为阿萨公主的孩子，遇到扮演蜘蛛侠的猥琐叔叔，你觉得被他吻得拥抱是理所当然的吗？

《儿童邪典录像》再次殴打算法的脸

这件事没有引起动画网站的观察时，如果去相关网站检索关键词，关联词会自动弹出。

碰巧碰巧碰巧又同时又同时同时同时同时又同时又同时又又同时又优55555555555555，自己也出现在“大人”、“父子………………………”之下。

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桃子

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但是看。 这个精确智能的推荐，更准确、更广泛地推荐孩子的“邪典”电影。

这些视频不仅建议准确，为什么还容易审计呢？ 这可能还是得说视频网站太相信自己的技术了。

在视频审计中，行业通用的常见步骤是:

①机器的审查

②图像面:以1点视频为框架进行评论。

③入驻方:通过相同id的入驻记录，对客户进行客户图像，对部分高危客户进行重点审计。

④复印面:关键词的调试

⑤设立再审、qa环节保障审查精度和难以确认的视频审查。

⑥视频下面的评论方面

youtube还添加了副本分层机制。 国内目前没有这个机制，但这个机制基本上无法消除被评价为“孩子”的复印件，依然乌黑。

据说在这几个步骤中，最初的机器监视可以评价99%的复印件，只有剩下的1%需要再次使用人工。 人工图像审计是机器没有通过的视频，审计的员工每6秒拍一次屏幕快照，每页拍60张图像，从而节约时间。

但是，很多“邪教”视频在第一步的机器审计中很容易通过。 机器审计视频的原理是:首先建模，然后引入大量禁止视频，让多个机器进行深度样本学习，标记无法通过的图像种类，揉合这些样本，旋转，添加“噪声”，提高机器的识别能力吗？

其中不仅有技术，还有样品库的大小。 邓普科学技术样品库具有1亿多个色情样品和数千万级别的激进宗教主义样品的特征。

但是，孩子的《邪典》的视频不在样品库中，怎么能审查呢，机械上和普通动画片没有太大区别。

机器审查过了，人工自然看不下去。 文案标题也没有明显的黄暴，只是米老鼠注射、艾尔莎公主治疗……这样平静的表现。

所以算法和智能至今仍在有意的骗子面前失败。

这种具有强烈主观意义的产物，依然是人工智能的天敌。

现在，只有意思理解还处于非常初步的单句阶段，如果转移到更多复杂维度更广的视频评论，就可以把机器藏起来得到更多。

没有“人性”的算法

算法虽然好，但没有“人性”。 这在视频网站上还不清楚，但在成也算法、败也算法的“今天的标题”中尤为明显。

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桃子

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