Socialinės žiniasklaidos platformos vis sparčiau naudoja dirbtinį intelektą (DI), siekdamos geriau kontroliuoti vaizdo turinį ir reaguoti į video kaip dominuojančios internetinės komunikacijos formos bumo augimą. Šios platformos susiduria su reikšmingu iššūkiu filtruojant neapykantos kalbą ir žalingą medžiagą, norint išlaikyti saugią ir pagarbų skaitmeninį erdvę. DI vaizdo moderavimo įrankiai naudoja pažangius mašininio mokymosi ir natūralios kalbos apdorojimo metodus, sistemingai analizuodami įkeltus vaizdus ir garsą. Jie transkribuoja kalbą, kad identifikuotų neapykantos kalbą ar grasinimus, ištyri vaizdines medžiagas ieškodami smurto aktų, neapykantos simbolių ar sutrikdančių vaizdų, taip pat vertina elgesio ir kontekstinius požymius, siekiant signalizuoti apie priekabiavimą, patyčias ar klaidinančią informaciją. Automatizuota moderacija leidžia platformoms efektyviau tvarkyti nuolatinį ir didžiulį naudotojų kurto turinio srautą. Šis DI panaudojimas žymi reikšmingą pažangą, palyginti su tradicinėmis rankinėmis peržiūromis, kurios daugiausia priklausė nuo žmogaus moderatorių. Dėl didžiulio turinio kiekio, tik žmogaus pagrindu veikianti moderacija yra neįgyvendinama ir gali sukelti vėlavimus ar nevienodą politikos įgyvendinimą. DI leidžia atlikti beveik realiojo laiko analizę, greičiau šalindamas ar žymėdamas pavojingą turinį prieš jo plitimą. Nepaisant to, DI vaizdo moderavimas susiduria su kritiniais iššūkiais. Tikslus konteksto, kultūrinių niuansų ir ketinimų interpretavimas vis dar yra sudėtingas; frazės ar simboliai gali turėti skirtingas prasmes priklausomai nuo kultūros ar situacijos, kas apsunkina DI gebėjimą atskirti tikrai neapykantos turinį nuo edukacinio ar meninio konteksto.

Be to, DI dažnai nepakankamai suvokia sarkazmą, satyrą ar užkoduotą kalbą, kurią supranta žmonės, o mašinos gali neteisingai interpretuoti, rizikuodamos per daug cenzūruoti ar nepašalinti pavojingos medžiagos. Šališkumai mokymo duomenyse taip pat gali sukurti netolygų moderavimą, neteisingai paveikdami tam tikras grupes ar požiūrius. Kad būtų išspręsti šie klausimai, socialinių tinklų įmonės nuolat tobulina DI modelius naudodamos pažangesnius ir kultūriškai įvairesnius duomenų rinkinius, taip pat integruoja žmogaus priežiūrą su DI sprendimais, siekdamos niuansuotesnių sprendimų. Ši mišri strategija siekia subalansuoti efektyvumą ir tikslumą, užtikrinant skubų veiksmų ėmimąsi prieš pavojingą turinį, kartu išlaikant žodžio laisvę ir kultūrinį įvairovę. DI naudojimas vaizdo moderavimui atspindi platesnį skaitmeninės valdžios vystymosi tendenciją: technologijų taikymą, siekiant sumažinti neapykantos kalbą, dezinformaciją ir žalingus internetinius elgesius. Kad platformos toliau tobulėtų, DI įrankiai yra svarbūs žingsniai kurti saugesnes, įvairesnes ir įtraukiamesnes interneto bendruomenes, tačiau nuolatinis budrumas, skaidrumas ir etinė atsakomybė išlieka būtinos sąlygos. Apibendrinant, DI vaizdo turinio moderavimas yra esminis naujovės žingsnis kovojant su pavojingu turiniu internete. Automatizuodama neapykantos kalbos ir kenksmingo turinio identifikavimą bei šalinimą, ši technologija skatina saugesnes skaitmenines aplinkas. Tačiau konteksto ir kultūrinių subtilybių interpretavimo iššūkiai reikalauja atsargios ir įvairiapusės strategijos. Nuolatinio kūrimo, tobulinimo ir žmogaus bei DI sąveikos dėka socialinės žiniasklaidos platformos gali geriau apsaugoti vartotojus nuo neapykantos kalbos ir žalingo turinio, skatindamos pagarbią ir įkvėpiančią skaitmeninę diskusiją.