Platforme društvenih mreža sve više koriste veštačku inteligenciju (VI) za poboljšanje moderacije video sadržaja, suočavajući se sa porastom broja videa kao dominantnog oblika online komunikacije. Ove platforme se suočavaju sa značajnim izazovima u filtriranju mrziteljskog govora i štetnih materijala kako bi održale sigurne i poštovane digitalne prostore. Alati za VI u moderaciji videa koriste napredne tehnike strojnog učenja i obrade prirodnog jezika za sistematsku analizu uploadovanih sadržaja, otkrivajući uvredljiv jezik, slike i ponašanje. Oni obrađuju audio transkribovanjem govora radi identifikacije mrziteljskog govora ili pretnji, pregledaju vizuale za nasilne činove, mrzljive simbole ili uznemirujuće scene, te procenjuju ponašajske i kontekstualne signale kako bi označili uznemiravanje, zlostavljanje ili dezinformacije. Automatizacijom ove moderacije platforme mogu efikasnije da se nose sa ogromnim, kontinuiranim prilivom korisnički generisanih videa. Ova primena VI predstavlja značajno poboljšanje u odnosu na tradicionalne manuelne preglede koji se oslanjaju na ljudske moderatora. Zbog velike količine sadržaja, moderacija isključivo putem ljudi je neizvodljiva i može izazvati kašnjenja ili nedosledno sprovođenje politika. VI omogućava gotovo trenutno analiziranje, što brže omogućava uklanjanje ili označavanje štetnih sadržaja pre nego što se prošire široko. Međutim, moderacija video sadržaja pomoću VI suočava se sa ključnim izazovima. Tačno tumačenje konteksta, kulturnih nijansi i namere i dalje predstavlja težak zadatak; fraze ili simboli mogu imati različita značenja u zavisnosti od kulture ili situacije, otežavajući VI da razlikuje istinski mrzljiv sadržaj od edukativnih ili umetničkih prikaza.

Osim toga, VI često ima problema sa sarkazmom, satirom ili kodiranim jezikom, koje ljudi razumeju, ali mašine mogu pogrešno interpretirati, čime se rizikuje prekomerna cenzura ili da se štetni sadržaji ne uklone. Pristrasnosti u obuci podataka mogu dovesti do neujednačene moderacije, koja nerazmerno pogađa određene grupe ili stavove. Da bi se ove poteškoće ublažile, kompanije za društvene mreže kontinuirano usavršavaju VI modele koristeći bolje, kulturno raznovrsne skupove podataka i integrišu ljudski nadzor u proces moderacije kako bi omogućile nijansirane procene. Ova hibridna strategija teži da izbalansira efikasnost i tačnost, brže reaguje na štetne sadržaje i poštuje slobodu izražavanja i kulturnu raznolikost. Korišćenje VI u moderaciji videa odražava širi trend digitalnog upravljanja: korišćenje tehnologije za suzbijanje mrziteljskog govora, dezinformacija i štetnih online ponašanja. Kako platforme evoluiraju, alati bazirani na VI predstavljaju proaktivne napore da se stvore sigurnije i inkluzivnije internet zajednice, iako je kontinuirana pažnja, transparentnost i etička briga neophodna. Zaključno, moderacija video sadržaja pomoću VI predstavlja vitalnu inovaciju u suzbijanju štetnih onlajn materijala. Automatizacijom prepoznavanja i uklanjanja uvredljivih sadržaja, promoviše bezbednije digitalno okruženje. Ipak, izazovi u tumačenju konteksta i kulturnih nijansi zahtevaju oprezan, višeslojan pristup. Kroz stalno usavršavanje i saradnju između VI tehnologije i ljudskog suda, platforme društvenih mreža mogu efikasnije štititi korisnike od mrziteljskog govora i štetnog sadržaja, istovremeno podstičući poštovanje, raznovrsan i vibrantan online diskurs.