L'acquisition de Twitter Madbits affiche désormais le contenu de la NSFW

intégration de twitters avec le contenu nsfw des drapeaux madbits pour vous empêcher de vous faire virer les anniversaires TwitterCela a pris du temps, mais la technologie grand public et les médias sociaux ont récemment adopté une position beaucoup plus concertée contre la pornographie - en témoigne les normes strictes de Facebook contre la nudité et le contenu sexuel, la suppression par Google des résultats de la vengeance pornographique de la recherche, et maintenant, l'acquisition par Twitter d'artificiel la société de renseignement Madbits, qui reconnaît et signale la pornographie pour rendre votre flux Twitter plus sûr au travail.

C'est la première étape importante du projet que Madbits a franchie depuis son arrivée au géant des médias sociaux en 2014, mais c'est une étape importante. Désormais, le système est capable d'identifier le contenu pornographique avec un taux de précision incroyablement élevé et a un potentiel important pour réduire le nombre d'heures humaines passées à examiner et à supprimer le contenu graphique de sites comme Twitter, Facebook, Google+, etc.

L'entreprise a démarré en 2013 avec le projet de Clément Farabet, chercheur scientifique de l'Université de New York. Au cours de son année en tant qu'entité indépendante, Madbits «a développé une technologie d'intelligence visuelle qui comprend, organise et extrait automatiquement les informations pertinentes des médias bruts». Avec le co-fondateur Louis-Alexandre Etezad-Heydari, Farabet et l'équipe Madbits ont créé leur «technologie basée sur le deep learning, une approche de l'apprentissage automatique statistique qui consiste à empiler des projections simples pour former de puissants modèles hiérarchiques d'un signal.

Naturellement, ce logiciel très sophistiqué a attiré l'attention de certains frappeurs assez lourds, et alors que personne d'autre ne semblait tout à fait sûr de la façon d'appliquer cette nouvelle technologie révolutionnaire, Twitter a immédiatement mis l'équipe Madbits à l'épreuve, leur demandant d'identifier des images inappropriées et pornographiques. qui apparaissaient souvent sur la plateforme. Comme Alex Roetter, vice-président directeur de l'ingénierie chez Twitter, a déclaré à Wired: «Lorsque vous effectuez une acquisition - même s'ils viennent pour faire quelque chose de vaste - vous voulez leur donner quelque chose de spécifique, afin de vous connaître et de vous assurer l'acquisition fonctionne. Nous leur avons donc posé le problème du NSFW.

Et maintenant, cette acquisition a certainement porté ses fruits. Comme Wired l'a rapporté l'année dernière, des centaines de milliers de travailleurs étrangers font la diligence raisonnable, le sale boulot, qui permet à nos plateformes de médias sociaux de fonctionner au niveau relativement PG-13 auquel nous sommes habitués. Ils passent des heures à s'assurer que le contenu graphique - sexuel, violent ou autre - n'empiète pas sur notre vision du monde protégée, potentiellement au détriment de leur propre bien-être mental et psychologique (pensez à devoir regarder le postérieur récemment Instagram de Justin Beiber. comme condition de votre emploi).

Mais avec l'aide de Madbits, qui peut identifier les images NSFW avec seulement une marge d'erreur de 7%, ces travailleurs peuvent être soulagés de certaines de ces tâches sinistres.

Toute l'entreprise jette un nouvel éclairage sur les possibilités de l'apprentissage automatique et sur la manière dont l'IA peut contribuer à de nouvelles avancées technologiques. Comme le note Roetter, «vous avez généralement besoin d'humains pour étiqueter les données. Mais ensuite, à l'avenir, le modèle est appliqué à des cas que vous n'avez jamais vus auparavant, de sorte que vous réduisez considérablement le besoin de personnel. Et c'est une latence plus faible, bien sûr, car le modèle peut le faire en temps réel. »

Et au fur et à mesure que les machines s'améliorent pour signaler ce contenu, le besoin d'interaction humaine avec ce type de bêtises continuera, espérons-le, à diminuer.