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我們可以像計算機發散網病毒一樣包含仇恨言論嗎?

正在開發的人工智能將以類似於惡意軟件過濾器的方式允許對仇恨言論進行諮詢“隔離”,從而為用戶提供一種無需借助審查即可控制對“仇恨內容”的暴露的方法。

劍橋大學的研究人員說,仇恨言論在社交媒體上的傳播可以使用與打擊惡意軟件相同的“隔離”方法來解決。

仇恨言論的定義因國家,法律和平台的不同而異,僅阻止關鍵字是無效的:例如,暴力的圖形化描述不必包含明顯的種族誹謗來構成種族主義的死亡威脅。因此,仇恨言論很難自動檢測。必須在預期的“ psycholo”之後,由接觸它的人報告。2019娛樂城推薦造成“重大傷害”,需要主持人大軍對每個案件進行審判。

這是古代辯論的新前沿:言論自由與有毒語言。

現在,一名工程師和一名語言學家在《道德與信息技術》雜誌上發表了一項建議,該建議利用網絡安全技術對目標人群進行控制,而無需進行審查。坎布里奇信用卡娛樂城語言和機器學習專家正在使用威脅和暴力侮辱數據庫來構建算法,從而可以為鋰發發網-娛樂城包含仇恨言論形式的在線消息的公開性。

隨著這些算法的完善,潛在的仇恨言論可以被識別並“隔離”。用戶將收到警告消息,並帶有“討厭的表情”(仇恨言論嚴重程度得分),發件人的姓名以及查看內容或刪除看不見內容的選項。

這種方法類似於垃圾郵件和惡意軟件過濾器,“將聲音傳遞給數字民主國家”項目的研究人員認為,這種方法可以大大減少人們被迫經歷的仇恨言論。他們的目標是在2020年初準備好原型。

共同作者兼語言學家斯特凡妮·烏爾曼博士說:“仇恨言論是一種惡意軟件,是一種故意的在線傷害形式,因此可以通過隔離來處理。” “實際上,很多仇恨言論實際上是由Twitter機器人之類的軟件產生的。”

共同作者兼工程師Marcus Tomalin博士說:“像Facebook,Twitter和Google這樣的公司通常會對仇恨言論做出反應。” “這對於那些不經常遇到它的人來說可以。對於其他人來說,它太少了,太遲了。”

他說:“許多婦女和公眾視野中的少數族裔人因敢於在網上露面而受到匿名的仇恨言論。我們看到這阻止了人們進入或繼續從事公共生活,常常是那些需要更大代表的群體。”說過。

美國前國務卿希拉里·克林頓(Hillary Clinton)最近對英國聽眾說,仇恨言論對民主政體構成了威地下539公式脅,因為許多女議員將網上虐待視為她們不再參選的一部分。

Facebook首席執行官馬克·扎克伯格(Mark Zuckerberg)在喬治敦大學的演講中談到“對什麼才是仇恨的廣泛分歧”,並辯稱:“我們應該表現出更大的表情偏愛”。

研究人員說,他們的提議不是萬能的,而是介於完全允許或禁止在線使用某種“極端自由主義和專制主義”方法之間。

重要的是,用戶將成為仲裁者。托馬林說:“許多人不喜歡沒有當選的公司或由微觀管理的政府來決定我們可以和不能彼此說的想法。”

“我們的系統會在您應該小心的時候進行標記,但這始終是您的要求。它不會阻止人們發布或查看他們喜歡的東西,但是它為那些被仇恨所淹沒的人們提供了急需的控制。”

在本文中,研究人員指的是達到60%準確性的檢測算法-並不比偶然性好得多。 Tomalin的機器學習實驗室現在已經達到了80%,他預計數學建模將繼續得到改善。

同時,厄爾曼(Ullman)收集了更多的“火車必發網娛樂城ng data”:經過驗證的仇恨言論,算法可以從中學習。這有助於完善確定隔離的“置信度分數”和隨後的仇恨O’Meter讀數,可以根據用戶的喜好將其設置為靈敏度炫海娛樂城刻度盤。

一個基本的例子可能涉及到諸如“ b子”之類的詞:一個多義的誹謗,但在諸如犬類繁殖等情況下也是一個合法術語。仇恨語音評分的依據是對此類單詞在語法上的位置(周圍單詞的類型及其之間的語義關係)的算法分析。

Ullman說:“僅識別單個關鍵字是不夠的,我們正在研究整個句子結構,甚至遠遠超出。用戶個人資料中的社會語言信息和發布歷史都可以幫助改善分類過程。”

Tomalin補充說:“通過自動隔離提供可恨內容強度的指導,我們可以使仇恨言論接收端的人授權,這會毒化我們的在線言論。”

但是,在劍橋藝術,人文與社會科學研究中心(CRASSH)工作的研究人員認為,新天下娛樂城y與計算機病毒一樣,仇恨言論和限制言論仇恨的系統之間總會發生軍備競賽。

該項目還開始關注“反言語”:人們對仇恨言論的回應方式。研究人員打算就諸如“ Siri”之類的虛擬助手應如何應對威脅和恐嚇問題進行辯論。

參考

烏爾曼和托馬林。 (2019)隔離在線仇恨言論:技術和道德觀點。 倫理與信息技術DOI:https://doi.org/10.1007/s10676-019-09516-z

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