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Ad Rater :YouTube 广告投放 AI 背后的训练人员

时间:2020-06-06  阅读:285  点赞次数:408  
Ad Rater :YouTube 广告投放 AI 背后的训练人员

每天上班时,这群 Google 员工的例行公事就是上 YouTube 观看影片。他们负责找出有暴力或恶意语言的影片,并且界定它们是否为「敏感」或「具侵犯性」的。他们就是所谓「广告品质评论员」(ad rater):一群协助机器做决定的临时工,而他们正为 Google 解决一项刻不容缓的问题。

Google 旗下的 YouTube 透过在影片中播放广告赚取收入,而广告出现的位置则完全仰赖一套自动化系统,因此广告主并不知道自己的广告会放在什幺样的影片中。近日,这套随机的机制对 Google 造成相当大的问题──Google 被指控允许广告随意出现在散播仇恨与恐怖主义的影片中。为了避免公司形象受损,已有多家企业从 YouTube 撤下广告,包括 Walmart、Pepsico 和 Verizon 等广告主。对此,Google 声明广告只有少于千分之一的机率会出现在这些被检举的影片中,而商务总监 Philipp Schindler 也声称这起事件只影响极小部分的影片。

Google 有 9 成收益来自广告,因此极需阻止广告主继续流失。但使用者每天平均上传 60 万小时的影片,需要一个小型城市的居民一整天盯着萤幕才能把影片全部看完。这也是为何 Google 强调他们正在努力开发可以筛选内容且更有效率的人工智慧,Schindler 认为「这个问题无法由人类解决,也不该由人类处理」。但问题在于 Google 需要由人训练这些 AI,因此仍仰赖人力辨识并检举影片,以累积 AI 练习所用的数据。

人力辨识的挑战

在 Google 仰赖这些人力进行影片内容的辨识时,这些评论员却表示这项工作的不稳定性以及与 Google 不良的沟通正在对他们工作的能力造成损害。「我们是训练 AI 的人,但我们非常确信这个衡量的过程需要投入更多周虑的思考。」庞大的工作量使评论者在工作时需要将「数量」与「速度」置于「準确性」之前,有时他们甚至必须在 2 分钟内检视完 2 小时的影片,而 Google 也利用计时器记录他们审阅每部影片的时间。此外,这些评论员在检举影片之外还需要将影片内容分类,但有时评论员找不到相对应的分类项目。总体而言,影片检视的工作内容与细緻度显示 Google 仍需透过人力解决 YouTube 的广告问题。Google 表明在人工智慧聪明到可以实际辨识出有攻击性的内容之前,人的判断都会是最重要的讯息来源。

这项广告品质评论计画始于 2004 年,由 Google 的搜寻品质衡量系统改良而成,包含依据搜寻结果产生广告的 Adwords,和各网站上放置 Google 广告的 Adsense。这些评论员是由 ZeroChaos 这种人力派遣公司进行媒合,工时虽然非常弹性但工作期限不得超过 2 年,有些评论员因此表示这项制度将使 Google 无法留住有经验且工作品质良好的人。除此之外,这些评论员并不是 Google 正式员工,也无法和其内部人员直接信件沟通,他们无从得知每项任务的目的及结果为何,而且只要没通过 Google 安插在工作内容中的测试,随时可能被解僱。由此可知这份工作的形式对评论员们相当不利,这些负责检视的人即便想参与任务的讨论也不得其门而入。其中一名评论员表示,「这彰显了一直以来企业视低阶员工为机器的态度,他们必须意识到低阶员工同样身为人,因此他们有实现员工尊严的伦理与道德义务。」

人力与人工智慧的连结

科技业的几家大型公司时常聘请临时工来进行训练 AI 的重複性任务,例如检视微软 Bing 的搜寻结果、整理 LinkedIn 的数据资料或是协助 Facebook 评价赞助贴文等,此外 Facebook 的影像辨识功能也是经过这群人训练而成。

许多临时工认为这些科技公司对训练人员的高汰换率是徒增公司成本,因为新进人员需要耗费额外招募与培训成本。但实际上人员的定期汰换对 AI 而言是更好的训练,「AI 需要多元观点,而这在检视具侵犯性的内容时尤为重要。」AI 新创 Nara Logics 执行长 Jana Eggers 表示。但值得注意的是,在特定族群中存在的偏见极有可能藉由训练融入 AI 模型中。康乃尔大学一名专精人工智慧领域的教授 Bart Selman 认为,若这些科技公司利用临时工训练 AI,系统就会植入他们各自的偏见。「你不会想要藉由让 AI 观察人们的日常生活来训练它的伦理模型,而是从那些考量到潜在偏见与道德议题的人身上获得输入模型的资讯。」可见如果这些科技公司想让他们的人工智慧有辨识好坏的能力,或培养出正确的伦理道德观,他们可能必须雇用更多元的训练人员,且将潜在偏见与道德议题这两项重要的因素纳入考量。

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