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互联网的UGC内容审查方向均在走向人工强干预，真正靠AI审核内容可能还需要5-10年的窗口期。各类音视频、社交平台只有坚持以正确的价值观引导人工审核，辅之以机器协助，才能真正将自己的社会责任落到实处。内容审核，靠人工还是靠机器？
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早期的图片鉴黄大部分是简单粗暴的人工审核，是劳动密集型工种。但是随着图像数量的增加，人工审核成本越来越高，因此采用机器+人工的方式鉴黄就成为了主流。机器识别效果越好，人工审核成本越低。怎么实现图片鉴黄？
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内容审核是必不可少的环节之一，人机协作的互联网内容审核机制为不少网络平台提供了便利，但是没有标准，审核就无从谈起。对于互联网产品而言，高效智能机器、训练到位的审核人员、合理的审核标准，缺一不可。如何制定合理的内容审核标准？
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中国信通院云大所自2017年起开始内容审核相关技术的研究，并联合头部企业搭建内容审核标准体系，牵头制定机器审核、人工审核、内容审核应用成熟度三份标准。携手中国信通院，积极参与内容审核标准体系建设——勘误、巡检标准初步定稿
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目前机器审核+人工审核是最高效的鉴黄方式。网络鉴黄师是否会被人工智能取代？
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网易易盾通过一款神秘游戏，向大家展示了基于“深度学习”模型的机器审核技术与职业鉴黄标准。1024技术嘉年华，在“小黑屋”与网易易盾AI机器鉴黄相遇
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数据挖掘是从海量数据中挖掘隐藏信息；数据挖掘采用的一个重要方法是机器学习，但机器学习是另一门学科，并不从属于数据挖掘；而深度学习是器学习的一个子集，就是用复杂、庞大的神经网络进行机器学习。数据挖掘、机器学习、深度学习有什么区别？
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机器学习在信息安全领域的应用发展迅速，本文梳理了机器学习在信息安全防护方面典型的应用机器学习在信息安全领域的五大典型应用
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网易易盾提供“机器+人工”审核模式，能够智能解析音视频全媒体。“直播带货”“虚假广告”被央视3.15点名，背后的营销内容安全如何保障？
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网站影响正常运营的垃圾信息日益复杂性，在这些垃圾信息消失之前，系统无法一劳永逸，技术对抗不会有终点，故而Facebook需要不断研发新的反垃圾技术，也需要人工来升级规则并提供样本优化系统的规则引擎。Facebook反垃圾实践：人工治理与机器算法齐飞
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