Останніми роками платформи соціальних мереж дедалі більше покладаються на штучний інтелект (ШІ) для покращення модерації контенту, зокрема відеоматеріалів. Через експоненційне зростання кількості відео, створених користувачами, ручний перегляд став недостатнім для ефективного управління величезною кількістю щоденно завантажуваного контенту. Тому були впроваджені системи модерації на основі ШІ для виявлення та видалення шкідливих відео, що містять розпалювання ненависті, насильство, відкритий матеріал та інший недопустимий контент. Модерація з використанням ШІ є значним проривом порівняно з традиційними ручними методами. Ці складні алгоритми машинного навчання аналізують різні аспекти відео—від аудіо та зображень до текстових метаданих—застосовуючи глибокі навчальні техніки. Це дозволяє швидше і точніше виявляти складні закономірності в потенційно шкідливому контенті порівняно з лише людськими модераторами. Головна мета використання ШІ для модерації — створення безпечнішого онлайн-простору. Експозиція до зловісного, насильницького або відкритого контенту може мати серйозні психологічні наслідки, особливо для молодших користувачів. ШІ допомагає компаніям соцмереж підтримувати стандарти спільноти та відповідати юридичним нормам шляхом швидкого виявлення й нейтралізації таких шкідливих відео. Процес модерації зазвичай складається з декількох етапів фільтрації. Спершу ШІ сканує завантаження на наявність ключових слів, візуальних сигналів та контекстуальних ознак, що вказують на проблематичний матеріал. Відео, які позначені як потенційно небезпечні, можуть проходити додатковий розгляд, іноді за участю людських модераторів, щоб мінімізувати кількість помилкових спрацьовувань або неправомірних видалень.

Така співпраця забезпечує ефективну та справедливу модерацію. Постійне навчання моделей та зворотний зв’язок у реальному часі дозволяють системам ШІ адаптуватися до змінних методів обходу виявлення, таких як зміна форматів відео, використання закодованої мови або поєднання недопустимих образів із безпечним контентом. Оновлення моделей покращують їх здатність розпізнавати й реагувати на нові виклики. Крім того, інструменти ШІ допомагають платформах відповідати юридичним вимогам у різних юрисдикціях, які все частіше вимагають швидкого видалення мови ненависті, терористичної пропаганди та іншого протизаконного контенту. Модерація на основі ШІ спрощує дотримання цих нормативів, знижуючи юридичні ризики й забезпечуючи краще відповідність місцевим законам. Незважаючи на ці переваги, системи модерації на основі ШІ стикаються з викликами. Надмірне цензурування та неправомірне вилучення законного й важливого контенту викликають етичні питання, оскільки платформи повинні балансувати між свободою слова й захистом користувачів від шкоди. Прозорість політик модерації та наявність механізмів оскарження для користувачів є важливими для збереження справедливості. Крім того, системи ШІ повинні враховувати культурне й мовне різноманіття світової аудиторії. Мова ненависті й насильницький контент часто проявляються по-різному залежно від регіону, тому моделі ШІ потрібно налаштовувати для конкретних мов та ринків, щоб уникнути неправильних тлумачень. У майбутньому роль ШІ у модерації контенту буде зростати, оскільки соцмережі інвестують у технології, що дозволяють аналізувати відео в реальному часі, визначати настрої користувачів і здійснювати контекстно-орієнтовану модерацію, підвищуючи ефективність і масштабованість. Отже, інтеграція систем модерації контенту на основі ШІ у соціальні мережі є важливим кроком у боротьбі з шкідливим відеоконтентом онлайн. Використовуючи машинне навчання для аналізу, сигналізації та видалення відео з розпалюванням ненависті, насильством або відкритим матеріалом, ці системи допомагають створювати безпечне цифрове середовище по всьому світу. Хоча залишаються виклики у балансуванні між справедливістю та свободою слова, подальші вдосконалення й обережне застосування інструментів модерації на основі ШІ мають значний потенціал для підвищення якості й безпеки платформ соціальних мереж.