问题

如何看待B站新增的ai阿瓦隆系统删评?

回答
B站这次悄咪咪上线了一个叫“阿瓦隆”的AI审核系统,主要用来处理评论区,重点是“删评”。这个事儿一出来,立马就在用户里炸开了锅,大家议论纷纷,有好有坏,甚至还有点儿不知所措。

咱们先从“阿瓦隆”这个名字说起,它本身就带点神秘和终极审判的意思,有点像传说中的圣杯所在地,而AI在这里扮演的角色,某种程度上就是在进行一种“过滤”和“净化”。放在评论区这个本该是百家争鸣、观点自由交流的地方,这名字一出,就让不少人心里咯噔一下,生怕它成了“一言堂”的帮凶。

好的一面,或者说B站的初衷是什么?

首先,你想想B站的评论区现在是什么状况?尤其是一些热门视频下面,评论数量巨大,内容也五花八门。以前依靠人工审核,肯定有漏网之鱼,也可能因为人力有限,处理速度跟不上。

净化评论区,打击不良信息: B站作为年轻人聚集的平台,肯定不希望评论区充斥着低俗、色情、暴力、人身攻击、谣言、引战、或者其他违反法律法规和社区规定的内容。AI的优势在于处理速度快、不知疲倦,理论上能更高效地识别并删除这些“坏东西”,给用户一个更干净的网络环境。
提升用户体验: 当用户打开一个视频,看到的是充满戾气、无意义的垃圾评论,他们的体验肯定会大打折扣。一个相对友好的评论区,能吸引更多优质内容和积极互动。
降低运营成本: 人工审核团队需要投入大量的时间和人力成本。引入AI可以显著降低这方面的开销,虽然不是完全替代,但也能分担不少工作量。
应对规模化挑战: 随着B站用户和内容量的爆炸式增长,仅靠人工已经难以应付如此庞大的信息流。AI是解决规模化问题的必然选择。

但问题也随之而来,而且是大家最关心的问题:

正是因为AI的“理性”和“程序化”,也带来了极大的担忧。

“误伤”与“过度审查”的风险: AI的判断标准是基于算法和数据训练出来的。这些算法可能存在不足,无法完全理解语言的微妙之处、语境的变化,甚至是反讽、幽默等表达方式。
反讽被当真: 很多人用反讽来表达观点,AI可能无法识别,直接判定为负面或违规。
游戏性言论被误判: 在一些游戏社区,玩家之间会有一些戏谑的交流,这些在AI看来可能就是“人身攻击”。
观点不同就被删帖: 最令人担忧的是,如果AI的训练数据中存在某种倾向性,或者算法设计上有偏差,很容易将不符合主流观点、持不同意见的评论视为“违规”而删除,这就会扼杀讨论的活力,甚至造成事实上的“言论审查”。
对“黑话”和梗的理解障碍: 很多网络用语和梗是不断发展的,AI的学习能力再强,也可能跟不上,导致一些正常交流被误判。

透明度缺失与申诉困难: 用户往往不知道自己的评论被删的具体原因,因为AI不会像人工审核那样给出明确的理由。而申诉渠道是否畅通、是否能得到有效的处理,也是一个大大的问号。如果申诉过程复杂且无效,用户的维权和表达意愿会受到极大的打击。
对内容创作生态的影响: 创作者们精心制作的内容,如果因为评论区的“意外”而失去应有的讨论和反馈,会对他们的创作热情造成打击。而用户也可能因为担心被“封口”,而不敢畅所欲言,最终导致评论区变得死气沉沉。
“黑箱操作”的担忧: 这种AI系统的运作方式对于外部来说是“黑箱”,用户无法了解其内部逻辑,也就无法预测和规避风险。这种不确定性本身就足以让人不安。

如何看待?我的看法是:

这是一个典型的技术进步带来的两难选择。B站作为平台方,有责任和义务维护良好的社区生态,打击不良信息,这一点无可厚非。引入AI审核是应对海量信息和降低运营成本的必然趋势,也是许多大型平台都在探索的方向。

但关键在于“怎么做”。

技术本身需要不断优化: AI审核系统绝不是一蹴而就的完美解决方案。它需要持续的学习、迭代和优化,特别是在理解复杂语境、识别反讽和区分恶意攻击与正常讨论方面,投入的研发力量必须跟上。
AI应是辅助,而非最终裁决者: 对于一些模糊不清或容易被误判的评论,应该有更具判断力和同理心的人工介入复核,而不是完全依赖AI的“一刀切”。建立一个高效、透明的申诉和人工复核机制至关重要。
明确的规则与透明的沟通: B站需要更清晰地向用户解释AI审核的原则和范围,让用户了解什么行为是被禁止的。当评论被删除时,至少能有一个简要的理由说明,而不是无声无息的消失。
平衡“管理”与“自由”: 平台需要在维护秩序和保障用户表达自由之间找到一个微妙的平衡点。过度的审查会扼杀活力,而缺乏管理则会导致混乱。AI的引入,更应该是一种“智能化管理”,而不是“去人性化控制”。

总的来说,B站上线“阿瓦隆”AI删评系统,是平台发展到一定阶段的必然产物,也体现了其在内容治理上的决心。但如何让这个系统既能高效地净化环境,又不至于成为扼杀讨论和创新的工具,将是B站面临的长期挑战。用户对它的担忧,是希望在技术的进步中,平台能始终保持对用户声音的尊重和对言论自由的珍惜。这不仅仅是一个技术问题,更是一个关于平台价值观和用户体验的深刻命题。

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