5 အမျိုးအစား အကြောင်းအရာ စိစစ်မှု နှင့် AI ကို အသုံးပြု၍ မည်ကဲ့သို့ စကေးချရမည်နည်း။

ယနေ့ခေတ်၏ တက်ကြွသော စီးပွားရေးလောကတွင် သုံးစွဲသူမှထုတ်ပေးသော ဒေတာလိုအပ်ချက်နှင့် ဝယ်လိုအားသည် တောက်လျှောက်တိုးလာနေပြီး အကြောင်းအရာကို ထိန်းညှိပေးရာတွင်လည်း လုံလောက်သော အာရုံစိုက်မှုကို ရရှိနေပါသည်။

ဆိုရှယ်မီဒီယာပို့စ်များ၊ ထုတ်ကုန်ပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်း သို့မဟုတ် ဘလော့ဂ်မှတ်ချက်များဖြစ်စေ၊ အသုံးပြုသူမှထုတ်ပေးသောဒေတာသည် ယေဘုယျအားဖြင့် အမှတ်တံဆိပ်အရောင်းမြှင့်တင်ခြင်း၏ ပိုမိုဆွဲဆောင်မှုရှိပြီး စစ်မှန်သောနည်းလမ်းကို ပေးဆောင်ပါသည်။ ကံမကောင်းစွာဖြင့်၊ ဤအသုံးပြုသူမှထုတ်ပေးသောဒေတာသည် အမြဲတမ်းအမြင့်ဆုံးစံနှုန်းများမဟုတ်သည့်အပြင် ထိရောက်သောအကြောင်းအရာထိန်းချုပ်မှု၏စိန်ခေါ်မှုကို ပေါ်ထွက်လာစေသည်။

AI အကြောင်းအရာ စိစစ်မှုသည် သင့်အကြောင်းအရာသည် ကုမ္ပဏီ၏ ရည်ရွယ်ထားသော ပန်းတိုင်များနှင့် ကိုက်ညီပြီး သုံးစွဲသူများအတွက် လုံခြုံသော အွန်လိုင်းပတ်ဝန်းကျင်ကို မွေးမြူပေးကြောင်း သေချာစေသည်။ ထို့ကြောင့်၊ အကြောင်းအရာ ထိန်းညှိခြင်း၏ ကွဲပြားသော အခင်းအကျင်းကို ကြည့်ရှုပြီး အမှတ်တံဆိပ်များအတွက် အကြောင်းအရာကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် လုပ်ဆောင်ရာတွင် ၎င်း၏ အမျိုးအစားများနှင့် အခန်းကဏ္ဍကို လေ့လာကြည့်ကြပါစို့။

AI အကြောင်းအရာ ထိန်းညှိခြင်း- ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်သော ခြုံငုံသုံးသပ်ချက်

AI Content moderation သည် ဒစ်ဂျစ်တယ်ပလပ်ဖောင်းအမျိုးမျိုးရှိ သုံးစွဲသူမှထုတ်ပေးသည့်အကြောင်းအရာများကို စောင့်ကြည့်ရန်၊ စစ်ထုတ်ရန်နှင့် စီမံခန့်ခွဲရန်အတွက် AI နည်းပညာများကို ထိရောက်စွာအသုံးချသည့် ဒစ်ဂျစ်တယ်လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုဖြစ်သည်။

အသုံးပြုသူများတင်ထားသော အကြောင်းအရာသည် ကွန်မြူနတီစံနှုန်းများ၊ ပလက်ဖောင်းလမ်းညွှန်ချက်များနှင့် ဥပဒေစည်းမျဉ်းများနှင့် ကိုက်ညီကြောင်း သေချာစေရန် အကြောင်းအရာ စိစစ်ရေးသည် ရည်ရွယ်ပါသည်။

Content Moderation တွင် စာသား၊ ရုပ်ပုံများနှင့် ဗီဒီယိုများကို စိစစ်ခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းတို့ ပါဝင်ပါသည်။

အကြောင်းအရာ စိစစ်မှုလုပ်ငန်းစဉ်သည် ရည်ရွယ်ချက်များစွာကို ဖြေရှင်းပေးသည်။

• မသင့်လျော်သော သို့မဟုတ် အန္တရာယ်ရှိသော အကြောင်းအရာများကို စစ်ထုတ်ခြင်း။
• ဥပဒေဆိုင်ရာ အန္တရာယ်များကို လျှော့ချခြင်း။
• အမှတ်တံဆိပ်လုံခြုံရေးကို ထိန်းသိမ်းခြင်း။
• အရှိန်အဟုန်၊ လိုက်လျောညီထွေရှိမှုနှင့် လုပ်ငန်းချဲ့ထွင်နိုင်မှုကို မြှင့်တင်ခြင်း။
• အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံကို မြှင့်တင်ခြင်း။

နည်းနည်းလေးနက်နက်နဲနဲလေ့လာပြီး Content Moderation ကို၎င်း၏မတူညီသောအမျိုးအစားများနှင့်၎င်းတို့၌၎င်းတို့၏အခန်းကဏ္ဍဖြင့်ပိုမိုရှင်းလင်းစွာလေ့လာကြည့်ကြပါစို့။

[ဖတ်ရန်- Automated Content Moderation ကို နားလည်ခြင်း။]

အကြောင်းအရာ စိစစ်ရေး ခရီးစဉ်ကို တစ်ချက်ကြည့်လိုက်ပါ- အဓိက အဆင့် ၅ ခု

ဤသည်မှာ မှန်ကန်သော ပုံသဏ္ဍာန်နှင့် အသွင်သဏ္ဍာန်ကို မရရှိမီ ဒေတာများ ဖြတ်သန်းရမည့် အဓိက အဆင့်ငါးဆင့် ဖြစ်သည်-

1. Pre-Moderation

   ၎င်းတွင် ပလက်ဖောင်းတစ်ခုပေါ်တွင် မထုတ်ဝေမီ အကြောင်းအရာကို ပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်းနှင့် အတည်ပြုခြင်းတို့ ပါဝင်သည်။ ဤနည်းလမ်းသည် အကြောင်းအရာအပေါ် တင်းတင်းကျပ်ကျပ် ထိန်းချုပ်ပေးကာ အကြောင်းအရာတွေ့ဆုံမှုဆိုင်ရာ သတ်မှတ်ထားသော လုပ်ငန်းလမ်းညွှန်ချက်များသာ အသက်ရှင်ကြောင်း သေချာစေပါသည်။ ဤနည်းလမ်းသည် မြင့်မားသောအကြောင်းအရာအရည်အသွေးကို ဖန်တီးရာတွင် လွန်စွာထိရောက်သော်လည်း၊ ၎င်းသည် တသမတ်တည်း လူသား၏သုံးသပ်ချက်နှင့် အတည်ပြုချက်လိုအပ်သောကြောင့် အကြောင်းအရာဖြန့်ဖြူးမှုကို နှေးကွေးစေနိုင်သည်။

   အစစ်အမှန်ကမ္ဘာ ဥပမာ-

   အမေဇုံ ၎င်း၏အကြောင်းအရာနှင့် သင့်လျော်မှု ရှိစေရန်အတွက် အကြောင်းအရာ စိစစ်မှုကို အသုံးပြုသည့် နာမည်ကြီး အမှတ်တံဆိပ်တစ်ခု ဖြစ်သည်။ Amazon သည် ထောင်နှင့်ချီသော ထုတ်ကုန်ပုံများနှင့် ဗီဒီယိုများကို ပုံမှန်လုပ်ဆောင်ပေးသည့်အတွက် ၎င်း၏ Amazon Rekognition tool သည် အကြောင်းအရာကို တရားဝင်ကြောင်း သေချာစေသည်။ ကုမ္ပဏီ၏ ဂုဏ်သိက္ခာကို ထိခိုက်စေနိုင်သည့် 80% ကျော်သော ညစ်ညမ်းသော အကြောင်းအရာများကို ရှာဖွေရန် ၎င်းသည် အကြိုစိစစ်ရေးနည်းလမ်းကို အသုံးပြုသည်။

2. Post-Moderation

   Pre-Moderation နှင့် ဆန့်ကျင်ဘက်အားဖြင့်၊ Post-Moderation သည် အသုံးပြုသူများအား ကြိုတင်စစ်ဆေးရန်မလိုအပ်ဘဲ အကြောင်းအရာများကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ တင်ပြနိုင်စေပါသည်။ ဆိုလိုသည်မှာ အကြောင်းအရာကို တိုက်ရိုက်ဆာဗာတွင် ချက်ချင်းအသုံးပြုနိုင်သော်လည်း နောက်ထပ်ပြန်လည်သုံးသပ်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ ဤနည်းလမ်းသည် အကြောင်းအရာများကို ပိုမိုလျင်မြန်စွာ ဖြန့်ဝေနိုင်စေပါသည်။ သို့ရာတွင်၊ လွန်ကဲစွာ စိစစ်ခြင်းသည် မသင့်လျော်သော သို့မဟုတ် အန္တရာယ်ရှိသော အကြောင်းအရာများကို ထုတ်ဝေခြင်း၏ အန္တရာယ်လည်း ဖြစ်စေပါသည်။

   အစစ်အမှန်ကမ္ဘာ ဥပမာ-

   YouTube ကို ဤသည်၏ဂန္ထဝင်ဥပမာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ၎င်း၏အသုံးပြုသူများအား အကြောင်းအရာကို ပထမဆုံးတင်ရန်နှင့် ထုတ်ဝေရန် ခွင့်ပြုသည်။ နောက်ပိုင်းတွင်၊ ၎င်းသည် ဗီဒီယိုများကို ပြန်လည်သုံးသပ်ပြီး မသင့်လျော်မှု သို့မဟုတ် မူပိုင်ခွင့်ပြဿနာများအတွက် ၎င်းတို့ကို အစီရင်ခံပါသည်။

3. Reactive Moderation

   မသင့်လျော်သောအကြောင်းအရာများကို အလံပြရန် အွန်လိုင်းအသိုင်းအဝိုင်းအချို့က ထည့်သွင်းထားသော ကောင်းမွန်သောနည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ တုံ့ပြန်မှု စိစစ်ခြင်းကို ယေဘူယျအားဖြင့် အကြို သို့မဟုတ် စိစစ်ရေးနည်းလမ်းဖြင့် ယေဘုယျအားဖြင့် အသုံးပြုကြပြီး အကြောင်းအရာချိုးဖောက်မှုများကို ဖော်ထုတ်သုံးသပ်ရန် အသုံးပြုသူ အစီရင်ခံစာများ သို့မဟုတ် အလိုအလျောက် အလံတင်သည့်စနစ်များပေါ်တွင် မှီခိုနေပါသည်။ အွန်လိုင်းအသိုင်းအဝိုင်းများသည် မသင့်လျော်သော အချက်အလက်များကို ဖယ်ရှားရန်အတွက် လိုအပ်သော လုပ်ဆောင်ချက်များကို အကဲဖြတ်ပြီး လိုအပ်သော လုပ်ဆောင်ချက်များကို လုပ်ဆောင်သော စိစစ်သူအများအပြားကို အသုံးချသည်။

   အစစ်အမှန်ကမ္ဘာ ဥပမာ-

   Facebook က ၎င်း၏ ပလက်ဖောင်းပေါ်တွင် ရှိနေသည့် အကြောင်းအရာကို စစ်ဆေးရန် ဓာတ်ပြုမှု ထိန်းညှိမှုနည်းလမ်းကို အသုံးပြုသည်။ ၎င်းသည် ၎င်း၏အသုံးပြုသူများအား မသင့်လျော်သည့်အကြောင်းအရာကိုမဆို အလံပြရန်ခွင့်ပြုထားပြီး စုပေါင်းသုံးသပ်ချက်များအပေါ်အခြေခံ၍ ၎င်းသည် လိုအပ်သည့်လုပ်ဆောင်ချက်များကို ထပ်မံအကောင်အထည်ဖော်ပါသည်။ မကြာသေးမီက Facebook သည် အကြောင်းအရာများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းအတွက် AI ကို တီထွင်ခဲ့ပြီး အကြောင်းအရာများကို အလံတင်ခြင်းတွင် 90% အောင်မြင်မှုနှုန်းကို ပေးဆောင်သည်။

4. ဖြန့်ဝေမှု ထိန်းချုပ်မှု

   ဤနည်းလမ်းသည် အကြောင်းအရာကို အဆင့်သတ်မှတ်ရန်နှင့် ၎င်းသည် အမှတ်တံဆိပ်အတွက် သင့်လျော်မှုရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် အသုံးပြုသူပါဝင်မှုအပေါ် မူတည်ပါသည်။ အသုံးပြုသူများသည် အကြံပြုထားသည့်ရွေးချယ်မှုကို မဲပေးကြပြီး ပျမ်းမျှအဆင့်သတ်မှတ်ချက်သည် မည်သည့်အကြောင်းအရာကို ပို့စ်တင်မည်ကို ဆုံးဖြတ်သည်။

   Distributed Moderation ကို အသုံးပြုခြင်း၏ တစ်ခုတည်းသော အားနည်းချက်မှာ ဤယန္တရားအား အမှတ်တံဆိပ်များအတွင်းသို့ ပေါင်းစပ်ထည့်သွင်းခြင်းသည် အလွန်စိန်ခေါ်မှုဖြစ်သည်။ အလယ်အလတ် အကြောင်းအရာကို အသုံးပြုသူများကို ယုံကြည်ခြင်းသည် အမှတ်တံဆိပ်နှင့် ဥပဒေဆိုင်ရာ အန္တရာယ်များစွာကို သယ်ဆောင်ပေးပါသည်။

   အစစ်အမှန်ကမ္ဘာ ဥပမာ-

   ဝီကီပီးဒီးယား တိကျမှုနှင့် အကြောင်းအရာအရည်အသွေးကို ထိန်းသိမ်းရန် ဖြန့်ဖြူးမှု စိစစ်ရေးယန္တရားကို အသုံးပြုသည်။ အမျိုးမျိုးသော တည်းဖြတ်သူများနှင့် စီမံခန့်ခွဲသူများကို ပေါင်းစည်းခြင်းဖြင့်၊ အဖွဲ့ Wikipedia သည် မှန်ကန်သောဒေတာများကို ဝဘ်ဆိုက်သို့ အပ်လုဒ်တင်ကြောင်း သေချာစေပါသည်။

5. အလိုအလျောက် ထိန်းချုပ်မှု

   စာရင်းတစ်ခုမှ စကားလုံးများကို ဖမ်းယူရန်နှင့် အကြောင်းအရာကို စစ်ထုတ်ရန် ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော စည်းမျဉ်းများကို ဆက်လက်လုပ်ဆောင်ရန် အဆင့်မြင့် စစ်ထုတ်မှုများကို အသုံးပြုသည့် ရိုးရှင်းသော်လည်း ထိရောက်သော နည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ လုပ်ငန်းစဉ်တွင် အသုံးပြုသည့် အယ်လဂိုရီသမ်များသည် များသောအားဖြင့် အန္တရာယ်ဖြစ်စေနိုင်သော အကြောင်းအရာများကို ထုတ်လုပ်သည့် ပုံစံများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်သည်။ ဤနည်းလမ်းသည် ပိုမိုမြင့်မားသော engagement နှင့် ဝဘ်ဆိုက်အသွားအလာကို ဖန်တီးပေးနိုင်သော ကောင်းမွန်သောပြင်ဆင်ထားသော အကြောင်းအရာများကို ထိရောက်စွာ ပို့စ်တင်သည်။

   Real World ဥပမာ

   Automated Moderation ကို အမျိုးမျိုး အသုံးပြုသည်။ ဂိမ်းပလက်ဖောင်းPlaystation နှင့် Xbox အပါအဝင်။ ဤပလပ်ဖောင်းများသည် ဂိမ်းစည်းမျဉ်းများကိုချိုးဖောက်သော သို့မဟုတ် လိမ်လည်ကုဒ်များကို အသုံးပြုနေသော ကစားသမားများကို ရှာဖွေပြီး အပြစ်ပေးသည့် အလိုအလျောက်နည်းလမ်းများ ပေါင်းစပ်ထားသည်။

Content Moderation တွင် AI-Powered Use Cases

အကြောင်းအရာ စိစစ်ခြင်းသည် အောက်ပါ ဒေတာအမျိုးအစားများကို ဖယ်ရှားနိုင်သည်-

• တိကျသော 18+ အကြောင်းအရာ- ၎င်းသည် အဖော်အချွတ်၊ ယုတ်ညံ့သော သို့မဟုတ် လိင်ပိုင်းဆိုင်ရာ အပြုအမူများ ပါဝင်သည့် လိင်ပိုင်းဆိုင်ရာ ညစ်ညမ်းသော အကြောင်းအရာဖြစ်သည်။
• ပြင်းထန်သော အကြောင်းအရာ- ၎င်းသည် ခြိမ်းခြောက်မှု၊ နှောင့်ယှက်မှု သို့မဟုတ် အန္တရာယ်ရှိသော ဘာသာစကားပါ၀င်သည့် အကြောင်းအရာဖြစ်သည်။ ၎င်းတွင် လူတစ်ဦးချင်း သို့မဟုတ် အဖွဲ့များကို ပစ်မှတ်ထားပြီး မကြာခဏ အသိုင်းအဝိုင်းလမ်းညွှန်ချက်များကို ချိုးဖောက်ခြင်းလည်း ပါဝင်သည်။
• မသင့်လျော်သောဘာသာစကားဖြင့် အကြောင်းအရာ- ရိုင်းစိုင်းသော၊ အောက်တန်းကျသော သို့မဟုတ် မသင့်လျော်သော ဘာသာစကားများ ပါဝင်သည့် အကြောင်းအရာ၊ ဆဲဆိုစကားများနှင့် ဆဲဆိုမှုများကဲ့သို့ တစ်စုံတစ်ဦး၏ စိတ်ဓာတ်များကို ထိခိုက်နိုင်သည် ။
• လှည့်စားမှု သို့မဟုတ် မှားယွင်းသော အကြောင်းအရာ- ၎င်းသည် ပရိသတ်များအား သတင်းမှားသို့ လှည့်ဖြားရန် ရည်ရွယ်ချက်ရှိရှိ ဖြန့်ဝေသည့် မှားယွင်းသော အချက်အလက်ဖြစ်သည်။

AI Content Moderation သည် ပိုမိုတိကျပြီး ယုံကြည်စိတ်ချရသော အကြောင်းအရာများကို ပေးစွမ်းရန်အတွက် ဤအကြောင်းအရာအမျိုးအစားအားလုံးကို ထုတ်ယူပြီး ဖယ်ရှားလိုက်ကြောင်း သေချာစေသည်။

Content Moderation ကို အသုံးပြု၍ Data ကွဲပြားမှုကို ဖြေရှင်းခြင်း။

အကြောင်းအရာသည် ဒစ်ဂျစ်တယ်မီဒီယာတွင် မတူညီသော အမျိုးအစားများနှင့် ပုံစံများဖြင့် ရှိနေပါသည်။ ထို့ကြောင့်၊ အမျိုးအစားတစ်ခုစီတိုင်းသည် အကောင်းဆုံးရလဒ်များရရှိရန် အထူးပြုညှိနှိုင်းမှုနည်းလမ်းတစ်ခု လိုအပ်သည်-

[ဖတ်ရန်- 5 အမျိုးအစား အကြောင်းအရာ စိစစ်ရေး နှင့် AI ကိုအသုံးပြုပုံ စကေးချနည်း?]