这一天还是来了：鉴黄人工智能或将取代人工鉴黄师

这四个步骤听起来似乎是最后一步的技术难度最高，实际上阿里的相关人士向澎湃新闻透露，花时间最久的是第一步。

“虽然实打实的比如"露点不露点"之类的色情，还有比较明确的判断标准，”威视表示，“对于低俗和性感类，争议就比较多，不同的人有不同的认识。”

现实世界是复杂的，威视举了个例子，以儿童色情的问题为例：儿童露点算不算色情？有人会说：男孩不算，女孩算。又有人质疑：如果男孩年龄较大呢？如果是发育较早的孩子呢？于是又又有人说，十二三岁的男孩子露点算色情。那么，十一岁的呢？或者，如何从图片中判断孩子年龄到底有多大呢？

威视告诉澎湃新闻，虽然明确分类标准是设计步骤时的第一步，但在后续打标过程中，遇到实际的问题还要再对标准进行不断的修正和增补。

被鉴黄AI误认为是色情的图片

在收集样本的过程中，团队“集思广益”，浏览了近2000家网站，下载了超过6000万张疑似色情图片，实际去重后约2300万张图片，并实际标注了超过1300万张图片。这1300多万张图片成为模拟训练的原始数据库，因此这一浩大的工程，被技术人员认为是鉴黄引擎成功最重要的基石。

样本打标过程依然主要由人工完成对2000万张图片的打标。威视介绍，他们做了一个打标工具，并建立了质量控制体系。打标前对所有参加标注的人员先进行培训，学习打标标准，做练习题考试，考试通过之后才能上岗。标中通过事先已有答案的校验题，或多人对同一对象打标的方式，进行标中控制。标后的控制，就是通过模型判断，找出可疑部分再进行人工标注。

威视表示，之所以严格把握样本打标的过程，是因为深度学习，对高质量的标注数据是有很高的要求。数据标志质量越高，最后模型的精度就会越高。

于是，由人类经过千挑万选、做题考试后建立起来的高质量“色情图片”数据库，最后交由模型训练。威视表示，GPU机器单机单卡的情况下训练时间要近一个月。后来阿里团队更换了网络结构并实现了多机多卡训练，将千万级别样本的训练时间控制在一周左右。

“AI最好的应用模式依然是人+机”

那么，高效和低成本的AI鉴黄，是否会完全替代人工鉴黄师？

对此，阿里安全部产品专家念夏向澎湃新闻表示，目前AI鉴黄最好的应用模式仍然是人工+机器。不管是前期设计模型的标准和实际打标，还是后期人工复核，人的参与都是不可或缺的。

2015年7月的“北京三里屯优衣库事件”，一段时长1分钟的试衣间不雅视频流出，并2个小时内在各大网络平台上迅速完成了过亿的转发量。但目前只有人的头脑拥有足够的“意识”判断这些单独的突发性事件，是否属于“违规”。

“已知的、有清晰标准定义的风险，AI都已经能解决了。”念夏表示，真正的难点是恶意的突发事件，爆发了就是爆发了，这种情况下，由于之前对该事件或场景缺乏标准的定义，当时要直接给AI及时去处理，是不可能的。”

另一种类型就是非常模棱两可的场景，即AI打分在50-99分之间的内容。念夏表示，带有主观个人意识或者群体意识的部分，就是需要人工审核的核心部分。

此外，包括特定的体育运动以及国际标准差异等问题，前期模型调整和后期复核标准变化，也需要人工审核的出马。

威视表示，目前像包括相扑、摔跤、艺术体操甚至游泳等门类的运动，由于穿着较为特殊，一般把这类多媒体作品定性为性感类，经由人工复核，终极目标还是希望能让AI直接分辨出图片上的人是在参加运动比赛。

被鉴黄AI误认为是色情的图片

从国际上来看，虽有通用的鉴黄标准，但也会有与国内标准大相径庭的地方。念夏向澎湃新闻举了个例子：“国内如果直播给小宝宝洗澡，其实没什么事，大家觉得很可爱。但在国外是绝对不行的，而且属于严重违规。”

阿里的AI除了用于鉴黄，念夏表示利用这个原理，还能训练AI做类似编审的工作，比如选取视频封面、鉴定重复视频等。“不仅是做合规方面的事情，我们希望利用AI去做真正的生产提效，用技术解决更多社会问题。”