Платформи соціальних мереж дедалі активніше застосовують штучний інтелект (ШІ) для покращення модерації відеоконтенту, щоб упоратися з зростанням кількості відео як домінуючої форми онлайн-комунікації. Ці платформи стикаються з вагомим викликом — фільтрації мови ворожнечі та шкідливих матеріалів із метою підтримки безпечних і поважних цифрових просторів. Інструменти модерації відео на основі ШІ використовують передове машинне навчання та обробку природної мови для систематичного аналізу завантажень, виявлення образливого мовлення, зображень і поведінки. Вони обробляють аудіо, транскрибуючи мову для ідентифікації мови ворожнечі чи погроз, аналізують відео на предмет насильницьких дій, ненависницьких символів або тривожних сцен, а також оцінюють поведінкові й контекстуальні ознаки для позначення домагань, булінгу чи дезінформації. Автоматизація цієї модерації дозволяє платформам ефективніше справлятися з величезним і безперервним потоком відео, створеного користувачами. Це впровадження ШІ суттєво покращує традиційний ручний перегляд, що повністю покладається на людський фактор. Через величезний обсяг контенту модерація лише людьми є нереальністю й спричиняє затримки або нечітке застосування політик. ШІ забезпечує майже миттєву аналізу, що дозволяє швидше видаляти або позначати шкідливий контент до його широкого поширення. Проте, модерація відео на основі ШІ стикається з критичними труднощами. Точне тлумачення контексту, культурних особливостей і намірів залишається складним; фрази чи символи можуть мати різне значення залежно від культури або ситуації, ускладнюючи здатність ШІ розрізняти справді ненависний контент від освітніх чи художніх застосувань.

Крім того, ШІ часто з труднощами розпізнає сарказм, сатиру або закодовану мову, яку люди розуміють легко, але машини можуть неправильно інтерпретувати, що може призвести до надмірного цензурування або пропуску шкідливого контенту. Переошибки й упередження у навчальних даних також можуть спричиняти нерівномірне модерацію, необґрунтовано впливаючи на окремі групи або погляди. Щоб зменшити ці ризики, компанії соціальних мереж постійно вдосконалюють моделі ШІ, використовуючи покращені, культурно різноманітні набори даних та поєднуючи автоматичну модерацію з людським контролем для більш тонкого й обґрунтованого аналізу. Такий гібридний підхід прагне збалансувати ефективність і точність, швидко реагуючи на шкідливий контент, не порушуючи свободу слова й ураховуючи культурну різноманітність. Застосування ШІ у модерації відео відображає загальний тренд цифрового управління: використання технологій для боротьби з мовою ворожнечі, дезінформацією та шкідливими онлайн-поведінками. У міру розвитку платформ, інструменти ШІ є проактивною спробою сприяти більш безпечним і сприятливим інтернет-спільнотам, хоча для цього необхідна постійна увага, прозорість і етичне ставлення. Отже, модерація відеоконтенту на основі ШІ є важливим нововведенням у боротьбі з негативним онлайн-контентом. Автоматизоване виявлення та видалення образливих матеріалів сприяють створенню безпечнішого цифрового середовища. Водночас, труднощі в тлумаченні контексту й культурних нюансів вимагають обережного й багатостороннього підходу. За допомогою постійного вдосконалення та поєднання можливостей ШІ з людським судженням платформи соціальних мереж зможуть краще захищати користувачів від мовлення ворожнечі і шкідливого контенту, сприяючи водночас повазі до свободи слова й активної, різноманітної онлайн-діяльності.