အသုံးပြုသူဖန်တီးသော အကြောင်းအရာ (UGC) တွင် ဆိုရှယ်မီဒီယာပလပ်ဖောင်းများတွင် သုံးစွဲသူများ အမှတ်တံဆိပ်ဆိုင်ရာ သီးသန့်အကြောင်းအရာ ပို့စ်များ ပါဝင်သည်။ စျေးကွက်ချဲ့ထွင်မှု၊ ပံ့ပိုးမှု၊ အကြံပြုချက်၊ အတွေ့အကြုံများ အစရှိသည့် ရည်ရွယ်ချက်များအတွက် သက်ဆိုင်ရာပလပ်ဖောင်းများတွင် တင်ထားသော အသံဖိုင်များအပါအဝင် စာသားနှင့် မီဒီယာအကြောင်းအရာ အမျိုးအစားအားလုံး ပါဝင်ပါသည်။
ဝဘ်ပေါ်တွင် အသုံးပြုသူဖန်တီးထားသော အကြောင်းအရာ (UGC) နေရာအနှံ့တွင် ရှိနေခြင်းကြောင့်၊ အကြောင်းအရာ စိစစ်မှုမှာ မရှိမဖြစ် လိုအပ်ပါသည်။ UGC သည် အမှတ်တံဆိပ်ကို စစ်မှန်သော၊ ယုံကြည်စိတ်ချရသော၊ လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် ပြုလုပ်နိုင်သည်။ ၎င်းသည် စကားပြောဆိုမှုအရေအတွက်ကို တိုးမြင့်စေပြီး အမှတ်တံဆိပ်သစ္စာစောင့်သိမှုကို တည်ဆောက်ရာတွင် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။
သို့သော်၊ ကုန်အမှတ်တံဆိပ်များသည် ဝဘ်ပေါ်ရှိ ၎င်းတို့၏အမှတ်တံဆိပ်နှင့် ပတ်သက်၍ သုံးစွဲသူများပြောသည့်စကားအပေါ် ပေါ့လျော့စွာ ထိန်းချုပ်မှုရှိသည်။ ထို့ကြောင့်၊ AI ဖြင့် အကြောင်းအရာ ပိုင်းဖြတ်မှု သည် သီးခြားအမှတ်တံဆိပ်တစ်ခုနှင့် ပတ်သက်သည့် အွန်လိုင်းတွင် တင်ထားသော အကြောင်းအရာကို စောင့်ကြည့်ရန် နည်းလမ်းများထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤသည်မှာ အကြောင်းအရာ ထိန်းညှိခြင်းအကြောင်း သင်သိထားရမည့်အရာများဖြစ်သည်။
UGC ကို ထိန်းညှိခြင်း၏ စိန်ခေါ်မှု
UGC ကို ထိန်းညှိခြင်းနှင့်အတူ အကြီးမားဆုံးစိန်ခေါ်မှုများထဲမှတစ်ခုမှာ ထိန်းညှိမှုလိုအပ်သော အကြောင်းအရာ၏ ကျယ်ပြောသောပမာဏဖြစ်သည်။ ပျမ်းမျှအားဖြင့် Twitter (Now X) တွင် တွစ်တာပေါင်း သန်း 500 ကို နေ့စဉ်တင်ပြီး သန်းနှင့်ချီသော ပို့စ်များနှင့် မှတ်ချက်များကို LinkedIn၊ Facebook နှင့် Instagram ကဲ့သို့သော platform များတွင် လွှင့်တင်ထားသည်။ သင့်အမှတ်တံဆိပ်နှင့် သက်ဆိုင်သည့် အကြောင်းအရာတိုင်းကို စောင့်ကြည့်နေခြင်းသည် လူသားတစ်ဦးအတွက် လုံးဝမဖြစ်နိုင်ပါ။
ထို့ကြောင့်၊ manual moderation တွင် အကန့်အသတ်ရှိသော နယ်ပယ်ရှိသည်။ ထို့အပြင်၊ အရေးပေါ်တုံ့ပြန်မှု သို့မဟုတ် လျော့ပါးရေး လိုအပ်သည့်ကိစ္စများတွင်၊ လူကိုယ်တိုင် ထိန်းညှိခြင်း အလုပ်မဖြစ်ပါ။ စိန်ခေါ်မှုများ၏နောက်ထပ်စီးကြောင်းသည် ထိန်းကျောင်းသူများ၏ စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာသုခချမ်းသာအပေါ် UGC ၏သက်ရောက်မှုမှ လာပါသည်။
တစ်ခါတစ်ရံတွင်၊ အသုံးပြုသူများသည် တစ်ဦးချင်းစီအား အလွန်အမင်း ဖိစီးမှုဖြစ်စေသော တိကျပြတ်သားသော အကြောင်းအရာများကို ပို့စ်တင်ကာ စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ပင်ပန်းနွမ်းနယ်မှုကို ဖြစ်စေသည်။ ထို့အပြင်၊ ဂလိုဘယ်လိုက်ဇေးရှင်းကမ္ဘာကြီးတွင်၊ ထိရောက်သော ထိန်းကျောင်းမှုမှာ လူတစ်ဦးချင်းစီအတွက် စိန်ခေါ်မှုကြီးဖြစ်သည့် ဒေသဆိုင်ရာ အကြောင်းအရာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနည်းလမ်းတစ်ခု လိုအပ်ပါသည်။ လွန်ခဲ့သည့်ဆယ်စုနှစ်များက လူကိုယ်တိုင်ပါဝင်မှု ထိန်းညှိမှု ဖြစ်နိုင်သော်လည်း ယနေ့ခေတ်တွင် လူသားအဖြစ် မဖြစ်နိုင်သေးပါ။
Content Moderation တွင် AI ၏ အခန်းကဏ္ဍ
ကိုယ်တိုင်ပါဝင်သည့်အကြောင်းအရာကို စိစစ်ခြင်းသည် ကြီးမားသောစိန်ခေါ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည့်နေရာတွင်၊ ထိန်းညှိမှုမရှိသောအကြောင်းအရာသည် တစ်ဦးချင်း၊ အမှတ်တံဆိပ်များနှင့် အခြားမည်သည့်အဖွဲ့အစည်းကိုမဆို စော်ကားသည့်အကြောင်းအရာကို ဖော်ထုတ်နိုင်သည်။ Artificial Intelligence (AI) အကြောင်းအရာ စိစစ်မှု သည် လူသား စိစစ်ရေး လုပ်ငန်းစဉ်ကို လွယ်ကူစွာ ပြီးမြောက်အောင် ကူညီရန် လွယ်ကူသော နည်းလမ်းတစ်ခု ဖြစ်သည်။ သင့်အမှတ်တံဆိပ်ကို ဖော်ပြသည့် ပို့စ်တစ်ခု သို့မဟုတ် တစ်ဦးချင်း သို့မဟုတ် အဖွဲ့များအကြား အပြန်အလှန်အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုဖြစ်စေရန်၊ ထိရောက်သော စောင့်ကြည့်ခြင်းနှင့် ထိန်းညှိမှု လိုအပ်ပါသည်။
ဤပို့စ်ကိုရေးသားစဉ်တွင်၊ OpenAI သည် GPT-4 LLM ဖြင့် content moderation system ကို တော်လှန်ရန် အစီအစဉ်များကို ထုတ်ဖော်ခဲ့သည်။ AI သည် အကြောင်းအရာ အမျိုးအစားအားလုံးကို အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုရန်နှင့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းရှိသည့် အကြောင်းအရာကို ထိန်းညှိပေးပါသည်။ ဤမူဝါဒများကို အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ နားလည်သဘောပေါက်ခြင်းသည် AI မော်ဒယ်တစ်ခုအား ကျိုးကြောင်းဆီလျော်မှုမရှိသော အကြောင်းအရာများကို စစ်ထုတ်နိုင်စေပါသည်။ AI ဖြင့် လူသားများသည် အန္တရာယ်ရှိသော အကြောင်းအရာများကို ပြတ်သားစွာ ထိတွေ့လိမ့်မည်မဟုတ်ပေ။ ၎င်းတို့သည် အရှိန်အဟုန်၊ ချဲ့ထွင်နိုင်မှုနှင့် အလယ်အလတ် တိုက်ရိုက်လွှင့်အကြောင်းအရာတို့ကိုလည်း လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။
[ဖတ်ရန်- 5 အမျိုးအစား အကြောင်းအရာ စိစစ်မှု နှင့် AI ကို အသုံးပြု၍ မည်ကဲ့သို့ စကေးချရမည်နည်း။]
အမျိုးမျိုးသော အကြောင်းအရာ အမျိုးအစားများကို စိစစ်ခြင်း။
အွန်လိုင်းတွင် တင်ထားသော အကြောင်းအရာ ကျယ်ပြန့်သောကြောင့်၊ အကြောင်းအရာ အမျိုးအစား တစ်ခုစီကို အကဲဖြတ်ပုံ ကွဲပြားသည်။ အကြောင်းအရာအမျိုးအစားတစ်ခုစီကို စောင့်ကြည့်စစ်ဆေးရန်နှင့် စစ်ထုတ်ရန် လိုအပ်သောနည်းလမ်းများနှင့် နည်းစနစ်များကို ကျွန်ုပ်တို့အသုံးပြုရပါမည်။ စာသား၊ ရုပ်ပုံများ၊ ဗီဒီယိုနှင့် အသံများအတွက် AI အကြောင်းအရာ ထိန်းညှိမှုနည်းလမ်းများကို ကြည့်ကြပါစို့။
5 အမျိုးအစား အကြောင်းအရာ စိစစ်မှု နှင့် AI ကို အသုံးပြု၍ မည်ကဲ့သို့ စကေးချရမည်နည်း။
စာသားအခြေခံ အကြောင်းအရာ
AI ပရိုဂရမ်တစ်ခုသည် အွန်လိုင်းတွင်တင်ထားသောစာသားကိုနားလည်ရန် သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်း (NLP) algorithms ကိုအသုံးပြုပါမည်။ စကားလုံးများကို ဖတ်ရှုရုံသာမက စာသားနောက်ကွယ်ရှိ အဓိပ္ပါယ်ကိုလည်း အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုကာ တစ်ဦးချင်းစီ၏ စိတ်ခံစားချက်များကို ပုံဖော်ပေးမည်ဖြစ်သည်။ AI သည် စာသားနှင့် ခံစားချက်များအပေါ် အခြေခံ၍ အကြောင်းအရာကို အမျိုးအစားခွဲရန် စာသားအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းနည်းပညာကို အသုံးပြုမည်ဖြစ်သည်။ ဤရိုးရှင်းသောခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအပြင် AI ပရိုဂရမ်တစ်ခုသည် entity recognition ကိုအကောင်အထည်ဖော်သည်။ ၎င်းသည် လူများ၊ နေရာများ၊ တည်နေရာများ၊ ကုမ္ပဏီများ စသည်တို့၏ အမည်များကို စိစစ်နေချိန်တွင် ထုတ်ယူသည်။
အသံအကြောင်းအရာ
AI ပရိုဂရမ်များသည် ဤဖော်မတ်တွင် တင်ထားသော အကြောင်းအရာကို စိစစ်ရန်အတွက် အသံခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို အသုံးပြုသည်။ ဤဖြေရှင်းနည်းများသည် အသံကို စာသားဖော်မတ်သို့ ဘာသာပြန်ဆိုရန် AI ကိုအသုံးပြုပြီး NLP နှင့် စိတ်ဓာတ်ပိုင်းဆိုင်ရာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို လုပ်ဆောင်သည်။ ၎င်းသည် အသံနောက်ကွယ်ရှိ အသံထွက်၊ စိတ်ဓာတ်နှင့် စိတ်ခံစားမှုတို့ကို အမြန်ရလဒ်များရရှိစေရန် ကြီးကြပ်သူများကို ကူညီပေးသည်။
ပုံများ အကြောင်းအရာ
ကွန်ပျူတာအမြင်ကို AI ပရိုဂရမ်တစ်ခုက ကမ္ဘာကြီးကို နားလည်စေပြီး အရာခပ်သိမ်းကို မြင်သာထင်သာမြင်သာအောင် ဖန်တီးရန် အသုံးပြုသည်။ ရုပ်ပုံထိန်းချုပ်မှုအတွက်၊ AI ပရိုဂရမ်များသည် အန္တရာယ်ရှိသော ညစ်ညမ်းသောပုံများကို ရှာဖွေတွေ့ရှိသည်။ ၎င်းသည် ကျန်းမာရေးနှင့် မညီညွတ်သော ပုံများကို စစ်ထုတ်ရန် ကွန်ပျူတာအမြင် အယ်လဂိုရီသမ်များကို အသုံးပြုသည်။ အသေးစိတ်အချက်အလက်များကို လေ့လာကြည့်လျှင် ဤပရိုဂရမ်များသည် ပုံရှိ အန္တရာယ်ရှိသောဒြပ်စင်များ၏ တည်နေရာကို ရှာဖွေတွေ့ရှိပါသည်။ ပရိုဂရမ်များသည် ပုံတစ်ပုံချင်းစီ၏ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအရ အမျိုးအစားခွဲနိုင်သည်။
ဗွီဒီယိုအကြောင်းအရာ
ဗီဒီယိုအကြောင်းအရာကို ထိန်းညှိရန်အတွက် AI ပရိုဂရမ်တစ်ခုသည် အထက်တွင်ပြောခဲ့သည့် နည်းပညာများနှင့် အယ်လဂိုရီသမ်အားလုံးကို အသုံးပြုမည်ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ဗီဒီယိုရှိ အန္တရာယ်ရှိသော အကြောင်းအရာများကို အောင်မြင်စွာ စစ်ထုတ်ပြီး ရလဒ်များကို လူသားကြီးကြပ်သူများထံ တင်ပြပါမည်။
AI ဖြင့် လူသားအကဲဖြတ်သူများ၏ အလုပ်အခြေအနေများကို တိုးတက်စေခြင်း။
ဝဘ်ပေါ်တွင် တင်ထားသော အကြောင်းအရာအားလုံးသည် လုံခြုံပြီး အဆင်ပြေသည်မဟုတ်ပါ။ မုန်းတီးဖွယ်၊ ကြောက်မက်ဖွယ်ကောင်းသော၊ ညစ်ညမ်းသော၊ နှင့် အရွယ်ရောက်ပြီးသူ အကြောင်းအရာများနှင့် ထိတွေ့ဖူးသူတိုင်းသည် တစ်ချိန်ချိန်တွင် စိတ်မသက်မသာခံစားရလိမ့်မည်။ သို့သော် ဆိုရှယ်မီဒီယာနှင့် အခြားပလပ်ဖောင်းများတွင် အကြောင်းအရာများကို ပိုင်းဖြတ်ရန် AI ပရိုဂရမ်များကို အသုံးပြုသောအခါ၊ ၎င်းသည် လူသားများအား ထိုသို့သော ထိတွေ့မှုမှ ကာကွယ်ပေးမည်ဖြစ်သည်။
၎င်းသည် အကြောင်းအရာချိုးဖောက်မှုများကို လျင်မြန်စွာ ရှာဖွေတွေ့ရှိနိုင်ပြီး လူသားစိစစ်ရေးမှူးများသည် ထိုအကြောင်းအရာကို ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုခြင်းမှ ကာကွယ်နိုင်သည်။ ဤဖြေရှင်းနည်းများသည် အချို့သောစကားလုံးများနှင့် အမြင်အာရုံအကြောင်းအရာများဖြင့် အကြောင်းအရာများကို စစ်ထုတ်ရန် ကြိုတင်စီစဉ်ထားသောကြောင့်၊ အကြောင်းအရာကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး ဆုံးဖြတ်ချက်ချရန် လူသားတစ်ဦးအတွက် လွယ်ကူသွားပါမည်။
ထိတွေ့မှုကို လျှော့ချပေးသည့်အပြင်၊ AI သည် လူသားများအား စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ဖိစီးမှုနှင့် ဆုံးဖြတ်ချက် ဘက်လိုက်မှုတို့မှ ကာကွယ်ပေးပြီး အချိန်တိုအတွင်း အကြောင်းအရာများကို ပိုမိုလုပ်ဆောင်နိုင်သည်။
AI နှင့် လူသားဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှုကြား ချိန်ခွင်လျှာ
လူသားများသည် သတင်းအချက်အလက်များစွာကို လျင်မြန်စွာလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းမရှိသည့်အခါ AI ပရိုဂရမ်တစ်ခုသည် ဆုံးဖြတ်ချက်များချရာတွင် ထိရောက်မှုမရှိပါ။ ထို့ကြောင့်၊ လူသားနှင့် AI အကြား ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုသည် တိကျပြီး ချောမွေ့သော အကြောင်းအရာကို ထိန်းညှိရန်အတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။
Human in the Loop (HITL) ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းသည် လူတစ်ဦးချင်းစီအား ထိန်းညှိမှုလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ပါဝင်ရန် ပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။ AI နှင့် လူသားနှစ်ဦးစလုံးသည် ထိန်းညှိမှုလုပ်ငန်းစဉ်တွင် အချင်းချင်း အားဖြည့်ပေးသည်။ AI ပရိုဂရမ်တစ်ခုသည် စိစစ်ရန် စည်းမျဉ်းများဖန်တီးရန်၊ ဝေါဟာရများ၊ စကားစုများ၊ ရုပ်ပုံများ စသည်တို့ကို ထည့်သွင်းရန် လူသားများ လိုအပ်မည်ဖြစ်သည်။ ထို့အပြင် လူသားများသည် AI ကို စိတ်ခံစားမှုပိုင်းခြားစိတ်ဖြာမှု၊ စိတ်ခံစားမှုဆိုင်ရာ ဉာဏ်ရည်ဉာဏ်သွေးနှင့် ဆုံးဖြတ်ချက်များချရာတွင် ပိုမိုကောင်းမွန်လာစေရန် ကူညီပေးနိုင်သည်။
[ဖတ်ရန်- အလိုအလျောက် အကြောင်းအရာ ထိန်းချုပ်ခြင်း- ထိပ်တန်း အကျိုးကျေးဇူးများနှင့် အမျိုးအစားများ]
AI Moderation ၏ မြန်နှုန်းနှင့် ထိရောက်မှု
အကြောင်းအရာ စိစစ်မှု၏ တိကျမှုသည် လူသားကျွမ်းကျင်သူများ မှတ်သားထားသည့် ဒေတာအတွဲများမှ အသိပေးသည့် AI မော်ဒယ်လေ့ကျင့်ရေးတွင် ပါ၀င်ပါသည်။ ဤမှတ်ချက်ရေးသူများသည် စကားပြောသူများ၏ စကားလုံးများ၏နောက်ကွယ်တွင် သိမ်မွေ့သောရည်ရွယ်ချက်များကို ပိုင်းခြားသိမြင်ကြသည်။ ၎င်းတို့သည် ဒေတာကို တဂ်ပြီး အမျိုးအစားခွဲသည့်အခါ၊ ၎င်းတို့၏ နားလည်မှု၏ အကြောင်းအရာနှင့် ကွဲပြားမှုကို မော်ဒယ်တွင် ထည့်သွင်းထားသည်။ ဤမှတ်ချက်များသည် ကွဲလွဲမှု သို့မဟုတ် အဓိပါယ်လွဲမှားပါက AI လည်း ဖြစ်နိုင်သည်။ ထို့ကြောင့်၊ လူသားများသည် စကားပြောခြင်း၏ ရှုပ်ထွေးပွေလီမှုကို ဖမ်းယူနိုင်သည့် တိကျမှုသည် AI ၏ ပျော့ပျောင်းမှုစွမ်းရည်ကို တိုက်ရိုက်သက်ရောက်မှုရှိသည်။ ဒါက Shaip လုပ်နိုင်တဲ့နေရာပါ။ စာရွက်စာတမ်း ထောင်ပေါင်းများစွာကို လုပ်ဆောင်ပါ။ ML မော်ဒယ်များကို ထိထိရောက်ရောက် လေ့ကျင့်ရန် human-in-the-loop (HITL) ဖြင့်။ Shaip ၏ ကျွမ်းကျင်မှုသည် AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို စီမံဆောင်ရွက်ပေးရန်နှင့် အချက်အလက်များကို စစ်ထုတ်ရန် ပံ့ပိုးပေးသည့် ကျွမ်းကျင်မှုများသည် အဖွဲ့အစည်းများ၏ အကြောင်းအရာ စိစစ်မှုကို အားကောင်းစေပြီး အမှတ်တံဆိပ်များသည် လုပ်ငန်းနယ်ပယ်တွင် ၎င်းတို့၏ ဂုဏ်သတင်းကို ထိန်းသိမ်းရန် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။
