マイクロソフト、画像やテキスト内のネガティブなコンテンツを削減する Azure AI コンテンツ セーフティを発表

マイクロソフト、画像やテキスト内のネガティブなコンテンツを削減する Azure AI コンテンツ セーフティを発表

海外メディアの報道によると、マイクロソフトは10月20日、アプリケーションやサービス内の有害な人工知能やユーザー生成コンテンツをユーザーが検出し、フィルタリングできるようにする新サービス「Azure AI Content Safety」の正式リリースを発表した。

このサービスにはテキストと画像の検出が含まれており、冒涜的な言葉、流血、暴力、特定の種類の発言など、Microsoft が「不快、危険、または歓迎されない」コンテンツと呼ぶものを識別します。

「コンテンツの安全性に重点を置くことで、より安全なデジタル環境を構築し、AI の責任ある使用を促進して個人と社会全体の幸福を守ることができます」と、Azure Anomaly Detector のプロダクト マネージャーである Louise Han 氏は述べています。

Azure AI コンテンツ セーフティは、幅広いコンテンツ カテゴリ、言語、脅威に対応し、テキストとビジュアル コンテンツを管理できます。また、人工知能アルゴリズムを使用して視覚コンテンツをスキャン、分析、管理する画像機能も提供しており、Microsoft が言うところの包括的な 360 度セキュリティ アプローチを実現します。

このサービスには、複数の言語にわたるコンテンツ モデレーション機能も搭載されており、特定のコンテンツの重大度を 0 から 7 のスケールで示す重大度メトリックが使用されます。

0~1 と評価されたコンテンツはすべての視聴者にとって安全で適切であると見なされますが、偏見、判断、または差別を表現するコンテンツは 2~3 と評価されます。

中程度の深刻度のコンテンツは 4 ~ 5 と評価され、攻撃的、侮辱的、嘲笑的、脅迫的な言葉、またはアイデンティティ グループに対する明白な攻撃が含まれます。一方、有害で有害な行動を明示的に促進するもの、またはアイデンティティ グループに対する極端な形態の有害活動を支持または称賛するものが含まれる重大度の高いコンテンツは 6 ~ 7 と評価されます。

さらに、Azure AI コンテンツ セーフティは、複数のカテゴリ フィルタリングを使用して、いくつかの重要な領域で有害なコンテンツを識別および分類します。

<<:  DeepMind: ビッグモデルのもう一つの大きな欠陥は、正しい答えが事前にわかっていなければ推論を自己修正できないことだ。

>>: 

推薦する

トランスフォーマーの簡易版がここにあります、ネットユーザー:今年の論文

Transformer アーキテクチャは、ディープラーニング分野における最近の多くの成功の原動力であ...

...

機械学習とディープラーニングの違いは何ですか?

機械学習とディープラーニングのアルゴリズムフローついに人工知能研究僧に入学しました。機械学習とディー...

人工知能 vs 人間の知能: 人間と機械の融合が未来か?

[[187064]]人工知能を研究するアメリカの企業カーネルの投資家ブライアン・ジョンソン氏は、埋...

1億3000万元の無人公共交通システムの調達に関する簡単な分析:車両のインターネットの商用利用の条件が整っている

最近、鄭州市鄭東新区龍湖区の無人バスシステムプロジェクトの調達入札公告が発表された。自動運転バス路線...

AI開発者の皆さん、こちらをお読みください: 主流のモバイルディープラーニングフレームワークの包括的なレビュー

PCと比較すると、モバイルデバイスは携帯性に優れており、普及率も高くなっています。近年、モバイルデバ...

究極の「公開」: GPT-4 モデルのアーキテクチャ、トレーニング コスト、データセット情報がすべて公開されます

GPT-4 のモデルアーキテクチャ、インフラストラクチャ、トレーニングデータセット、コストなどの情報...

自然言語処理: 人工知能の重要な要素

自然言語処理 (NLP) により、コンピューターは人間の言語のニュアンスを理解できるようになります。...

2023年版CV初心者ガイドの概要

コンピューター ビジョンは、驚くほど急速に発展している分野です。本質的には、コンピューターに人間と同...

レノボグループが従業員の払い戻しの内部監査を実施できるようRPAロボットを導入

数万人の従業員を抱える大企業にとって、従業員の払い戻しに関する内部監査の難しさは想像に難くありません...

マスク氏はマイクロソフトの論文をOpenAIを訴える根拠として利用した。「あなたたちはすでにAGIを認めている」

おそらく、これを敢えて実行できるのはマスク氏だけだろう。 Microsoft の論文を証拠として使っ...

JavaScript: ソートアルゴリズムとコード実装のトップ 10

この記事の内容には、(双方向) バブル ソート、選択ソート、挿入ソート、クイック ソート (穴埋めと...

賈強淮: Ant大規模知識グラフの構築とその応用

1. アトラスの概要まず、ナレッジグラフの基本的な概念をいくつか紹介します。 1. ナレッジグラフと...

ルカン氏は、今後10年間の研究計画に関する62ページの論文を発表した。AI自律知能

この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitAI)より許可を得て転載...