Internetinės platformos vis dažniau pasitelkia dirbtinį intelektą (DI) vaizdo turinio moderavimui, siekdamos suvaldyti kenksmingų ar klaidinančių vaizdo įrašų plitimą. Kadangi skaitmeninis turinys auga nepaprastai sparčiai, rankinis humanitarinių moderatorių patikrinimas tapo nebepraktikuojamas daugeliui platformų, kas skatino pereiti prie automatizuotų sprendimų. DI moderavimo įrankiai naudoja pažangias mašininio mokymosi algoritmus, kurie analizuoja vaizdo įrašų srautus, siekdami aptikti ir pažymėti turinį, pažeidžiantį bendruomenės gaires arba skleidžiantį dezinformaciją. Šios DI sistemos vertina kelias vaizdo savybes – tokias kaip vaizdinė medžiaga, garso elementai ir susijusi tekstinė meta informacija. Integruodamos natūralios kalbos apdorojimą ir kompiuterinį regėjimą, šios priemonės gali greičiau nei tradiciniai metodai identifikuoti neapykantos kalbą, smurtinį turinį, dezinformaciją ir kitus pažeidimus. Automatizacija leidžia platformoms greičiau reaguoti į atsirandančias problemas, užkertant kelią potencialiai žalingam turiniui pasiekti platesnę auditoriją. Naudojant DI vaizdo moderavimui, padidėja interneto saugumas, nes galima vykdyti skalaujamas monitoringo galimybes, kurios viršija žmogaus komandų gebėjimus. Tai palaiko bendruomenės standartų taikymą ir apsaugo pažeidžiamus naudotojus, skatinant saugesnę ir patikimesnę skaitmeninę aplinką. Tačiau nepaisant šių reikšmingų privalumų, išlieka ir nemažai iššūkių DI moderavime. Vienas pagrindinių yra tikslumas, kai DI turi nustatyti kenksmingą turinį be nepagrįsto teisių ribojimo. Mašininio mokymosi modeliai kartais sukelia klaidingas teigiamas išvadas, neteisingai pažymėdami saugius turinius kaip kenksmingus, kas gali perteklinai cenzūruoti teisėtą išraišką. Priešingai, klaidingi neigimai gali leisti nepastebėti pavojingo turinio, keliančio pavojų naudotojams.

Siekiant išlaikyti sąžiningumą ir mažinti šališkumą, DI algoritmų kūrėjai turi nuolat tobulinti modelius, nes jie mokosi iš duomenų, kurie gali atspindėti socialinius nusistovėjimus ar nelygybes. Be to, vaizdo turinio sudėtingumas – įskaitant kultūrinį kontekstą, satyrą ir humorą – daro sudėtingą DI tiksliai suvokti ketinimus. Kas vienoje kultūroje gali būti priimtina, kitoje gali įžeisti, todėl automatinė turinio moderacija globaliose platformose yra sudėtinga. Todėl žmonių priežiūra išlieka labai svarbi, norint įvertinti ginčytinus atvejus, tobulinti algoritmus ir pateikti kontekstą atitinkančius sprendimus. Pastaruoju metu ypač akcentuojamas skaidrumas DI moderavimo praktikoje. Pavyzdžiui, netikslūs vaizdo įrašų klasifikavimai sukėlė debatų dėl cenzūros ir technologijų vaidmens turinio valdyme. Todėl platformos vis labiau investuoja į paaiškinamus DI modelius, kurie aiškiau aprašo jų sprendimų priėmimo procesą, taip stiprindamos atsakomybę ir naudotojų pasitikėjimą. Žvelgiant į ateitį, tikimasi, kad DI pagrįsta vaizdo turinio moderacija taps gana išsami, įtraukiant pažangų gilųjį mokymąsi ir kontekstinę supratimą. Bendradarbiavimas tarp DI kūrėjų, politikų ir platformų operatorių yra būtinas, norint šiuos įrankius naudoti etiškai ir efektyviai. Tęsiami tyrimai orientuoti į jautrumo didinimą, mažaudami grėsmės galimybes ir išlaikydami žodžio laisvę bei atsakydami į nuolat kylantį interneto turinio pavojų spektrą. Apibendrinant, DI pagrįsta vaizdo turinio moderacija žymi svarbų žingsnį valdyti skaitmeninio turinio mastą ir sudėtingumą. Nors ji siūlo daug privalumų spartos ir skalavimo požiūriu, teisingos taikymo pusiausvyros tarp priimtino moderavimo ir naudotojų teisių išlaikymas išlieka pagrindiniu iššūkiu. Interneto platformos turi atsakingai spręsti šiuos iššūkius ir kurti saugesnes, įtraukiancias bei atviras skaitmenines bendruomenes.