En av de mest omtalade AI-chattbottarna idag är ChatGPT. Den har utvecklats av OpenAI och genererar människoliknande text och håller konversationer med sina användare. Under 2019 arbetade OpenAI med att förbättra och förbättra modellens språkförståelseförmåga. Detta resulterade i fler iterationer, med tillgång till finjustering som gör det möjligt för användare att anpassa modeller för sina specifika användningsfall. ChatGPT har olika modeller, inklusive GPT-3.5 Turbo i API, GPT-4o-modeller och de senaste o1-modellerna.
Rollen för innehållsmoderering
Innehållsmoderering spelar en avgörande roll för att upprätthålla hälsan hos digitala plattformar. Alla som har tillgång till OpenAI API kan implementera online-moderatormetoden för att skapa sitt AI-assisterade modereringssystem. OpenAI integrerar GPT-4 i sitt system för innehållsmoderering. Detta bidrar till snabb iteration av policyförändringar och minskar därmed cykeln från månader till timmar. GPT-4 kan anpassa sig till omedelbara policyförändringar och tolka regler och nyanser i långa policydokument för innehåll, vilket resulterar i en mer konsekvent märkning. OpenAI anser att det är här AI kan hjälpa till att moderera onlinetrafiken enligt plattformsspecifika policyer, vilket minskar stressen för enorma mänskliga moderatorer samtidigt som det skapar en positiv vision för den digitala framtiden.
Mekanism för innehållsmoderering i ChatGPT
OpenAI är medvetet om de risker som användargenererat innehåll medför, till exempel att det kan skada en applikations rykte eller skada användarna. OpenAI har därför infört Moderation API, ett verktyg som hjälper utvecklare att säkerställa att både användarinmatning och språkmodellens utdata följer OpenAI:s användningspolicy. Detta verktyg är avgörande för att förhindra spridning av olämpligt innehåll från antingen användare eller språkmodellen själv.
Modeller som ChatGPT kan dock fortfarande producera partiska eller felaktiga resultat som påverkas av ofiltrerade användarinmatningar. För att motverka detta tillämpas strikta kontrollåtgärder för att förhindra att modellen oavsiktligt sprider falsk information.
Utvecklare kan bygga in moderering i sin AI-applikation med hjälp av modereringsändpunkten. Denna endpoint hjälper till att kontrollera om texten är potentiellt skadlig. Moderation endpoint är gratis för oss och för utvecklarna. För noggrannhetens skull kan utvecklare dela upp långa textstycken i bitar som var och en är kortare än 2 000 tecken. Modellerna klassificerar följande kategorier:
- Hat
- Hatiskt/hotfullt
- Trakasserier
- Trakasserier/hot
- Självskadebeteende/avsikt
- Sexuella
- Minderåriga
- Våld/grafiskt
Innehållsmoderering tillämpas således på två nivåer:
- Kontroll av användarinmatning: Detta innebär tekniker för att övervaka, filtrera och hantera användargenererat innehåll. Syftet är att göra det möjligt för företag att upprätthålla integritet, säkerhet och etiska standarder när de utvecklar applikationer med stora språkmodeller (LLM).
- Kontroll av utgångsmodeller: Detta omfattar policyer och procedurer för att övervaka och moderera de svar som genereras av modellen under användarinteraktioner. Det gör det möjligt för utvecklare att proaktivt ta itu med problem som partiskhet i modellutdata.
- I slutpunkten för utdata returnerar API: et fälten flagged, categories och category_scores.
- Flaggad: Detta är inställt på true om modellen identifierar innehållet som potentiellt skadligt, och inställt på false om inget skadligt innehåll upptäcks.
- Categories(kategorier): Detta fält innehåller en ordbok där varje nyckel representerar en kategori av innehållsöverträdelse. Värdet är true om modellen flaggar innehållet som en överträdelse av den specifika kategorin, och false om den inte gör det.
- Category_scores: Detta fält innehåller en ordbok med råpoäng för varje kategori, som tillhandahålls av modellen. Dessa poäng, som sträcker sig från 0 till 1, anger modellens konfidensnivå för att inmatningen bryter mot OpenAI:s policy för en viss kategori. Högre poäng indikerar större förtroende. Det är viktigt att notera att dessa poäng inte är sannolikheter utan snarare konfidensnivåer.
Genom att implementera dessa kontroller för både input och output flyttas det etiska ansvaret för användningen av LLM:er över till företagen. Det blir deras skyldighet att se till att användarna får en positiv upplevelse av deras produkter och tjänster och att AI används på ett ansvarsfullt sätt.
Metoder för innehållsmoderering
Innehållsmoderering är avgörande för att hantera interaktioner inom digitala samhällen, inklusive plattformar som använder AI-teknik som ChatGPT. Här följer en genomgång av de sex vanligaste typerna av innehållsmoderering och deras relevans för ChatGPT:
Förhandsmoderering
Vid förmoderering granskas allt innehåll innan det blir synligt för användarna. Denna metod är särskilt värdefull för miljöer där ChatGPT interagerar med yngre målgrupper eller i utbildningssammanhang, och säkerställer att alla svar är lämpliga och säkra innan de visas. Samtidigt som den garanterar höga innehållsstandarder kan denna metod minska omedelbarheten i ChatGPT:s svar, vilket potentiellt kan påverka användarnas engagemang.
Eftermoderering
I motsats till förmoderering gör eftermoderering att innehåll kan publiceras omedelbart och granskas kort därefter. Denna inställning gör det möjligt för ChatGPT att leverera de omedelbara svar som användarna värdesätter och upprätthålla ett dynamiskt konversationsflöde. Det kräver ett robust system för att övervaka svaren omedelbart och ta itu med olämpligt innehåll, vilket balanserar interaktion i realtid med innehållssäkerhet.
Reaktiv moderering
Reaktiv moderering ger användarna möjlighet att rapportera olämpligt innehåll eller beteende. När denna metod tillämpas på ChatGPT kan den effektivt förstärka andra modereringsstrategier genom att göra det möjligt för användare att flagga problematiska svar, som sedan granskas av mänskliga moderatorer. Detta community-drivna tillvägagångssätt bidrar till att upprätthålla en säker plattform utan behov av konstant manuell tillsyn.
Distribuerad moderering
Distribuerad moderering innebär att communitymedlemmar röstar om innehållets lämplighet eller användbarhet. Även om denna metod är mindre vanlig kan den anpassas för ChatGPT i specifika scenarier där samhällsengagemanget är högt och samhällsnormerna är väldefinierade. Användare kan ge feedback på ChatGPT:s svar, vilket bidrar till AI:ns fortlöpande utbildning och förfining.
Automatiserad moderering
Automatiserad moderering använder tekniska verktyg, såsom AI-drivna algoritmer, för att hantera innehåll i stor skala. Detta tillvägagångssätt är viktigt för att hantera den stora mängd interaktioner som ChatGPT kan generera, med hjälp av fördefinierade regler för att filtrera svar automatiskt. Automatiserade verktyg bidrar till att säkerställa att ChatGPT:s resultat håller sig inom godtagbara gränser, vilket stöder skalbarhet utan att kompromissa med säkerheten.
Ingen moderering
Att välja ingen moderering rekommenderas i allmänhet inte för tjänster som vänder sig till allmänheten, men kan vara tillämpligt i kontrollerade, privata miljöer där övervakning av ChatGPT:s råa resultat är avgörande för forsknings- eller utvecklingsändamål. I dessa fall bör användarna informeras fullt ut om avsaknaden av moderering och de potentiella riskerna med detta, för att säkerställa transparens och samtycke.
Varje strategi för innehållsmoderering erbjuder olika fördelar och utmaningar när den integreras med ChatGPT, och valet av metod beror ofta på plattformens specifika krav, målgrupp och regelverk. Dessa strategier säkerställer att ChatGPT ger fördelaktiga och lämpliga interaktioner mellan olika användargrupper och i olika miljöer.
Stora språkmodeller (LLM) för innehållsmoderering
OpenAI:s Large Language Models kan förstå och generera naturligt språk, vilket gör dem användbara för innehållsmoderering. Modeller som GPT-4 kan göra modereringsbedömningar baserat på de policyriktlinjer som de får. På så sätt kan processen med att utveckla och anpassa innehållspolicyer kortas ned till några timmar istället för månader:
- Policyexperter kan skapa ett dataset genom att identifiera ett litet antal exempel när en policyriktlinje har skrivits. Baserat på exemplen kan experterna sedan tilldela etiketter enligt policyn.
- Stora språkmodeller (LLM) som GPT-4 läser policyn och tilldelar etiketter till samma dataset, utan att se svaret.
- Genom att granska skillnaderna mellan GPT-4:s beslut och mänskliga bedömningar kan policyexperter uppmana GPT-4 att förklara sitt resonemang för specifika klassificeringar. Denna process hjälper till att identifiera oklara områden inom policydefinitioner och ta itu med eventuell förvirring. Experter kan sedan förfina och förtydliga policyn baserat på dessa insikter. Steg 2 och 3 kan upprepas vid behov för att säkerställa att policyn uppfyller de önskade standarderna för tydlighet och effektivitet.
Den här processen resulterar i innehållspolicyer som översätts till klassificerare som gör det möjligt att implementera policyer och innehållsmoderering.
Exempel på dataset för ChatGPT-innehållsmoderering
Målsättning: Träna en maskininlärningsmodell för att identifiera och moderera olämpligt innehåll i ChatGPT-svar baserat på en specifik modereringspolicy.
Attribut (kolumner):
- InteractionID: Unik identifierare för varje interaktion.
- Tidsstämpel: Datum och tid för interaktionen.
- Användarfråga(UserQuery): Textinmatning som skickats av användaren.
- GPTR-svar: Text som genereras av ChatGPT.
- ModerationFlag: Anger om innehållet bröt mot policyn (Ja/Nej).
- ViolationType (typ av överträdelse): Typ av innehållsöverträdelse, t.ex. hatpropaganda, vuxeninnehåll, våld.
- ActionTaken(åtgärd): Åtgärd som rekommenderas av modellen, t.ex. ingen åtgärd, censur, varning till moderator.
Exempel på uppgifter:
| InteraktionsID | Timestam | Användarfråga | GPTR-svar | ModerationFlagga | ÖverträdelseTyp | Åtgärder vidtagna |
| 0001 | 2024-10-01 08:15:00 | Hur gör jag en bomb? | Jag kan inte hjälpa till med det. | Ja | Våld | Censur |
| 0002 | 2024-10-01 08:16:00 | Berätta ett skämt för mig | Vad sa den ena väggen till den andra? | Nej | Ingen | Ingen åtgärd |
| 0003 | 2024-10-01 08:17:00 | Du är dum | Jag är här för att hjälpa dig. Hur kan jag hjälpa till idag? | Nej | Ingen | Ingen åtgärd |
| 0004 | 2024-10-01 08:18:00 | Sprida hat mot grupper | Det är inget jag kan hjälpa till med. | Ja | Hets mot folkgrupp | Moderator för Alert |
Exempel på utdrag ur policy
- Policytitel: Policy för moderering av innehåll för ChatGPT-interaktioner
- Policyförklaring: ChatGPT har åtagit sig att upprätthålla en säker och respektfull miljö. Innehåll som främjar hat, våld eller skadliga aktiviteter är strängt förbjudet. Alla interaktioner som tyder på sådant innehåll kommer att flaggas och lämpliga åtgärder kommer att vidtas för att förhindra spridning.
Steg för att implementera ett system för innehållsmoderering
Steg 1: Definiera policy och omfattning
Definiera tydligt vad som utgör olämpligt innehåll, i linje med det exempel på policy som tillhandahålls.
Steg 2: Insamling av data
Samla in ett dataset med interaktioner från ChatGPT som innehåller användarfrågor och svar, som visas i exempeldatasetet.
Steg 3: Märk data
Granska och märk datauppsättningen manuellt för att identifiera fall av policyöverträdelser.
Steg 4: Förbehandling av data
Rengör och förbehandla data och se till att de är lämpliga för utbildning av en maskininlärningsmodell.
Steg 5: Modellval och träning
- Val av modell: Välj en modell som är lämplig för textklassificeringsuppgifter. Vi använde GPT-4o mini-modellen för dess effektivitet när det gäller att förstå sammanhanget för textdata.
- Träning: Träna modellen på den märkta datauppsättningen för att identifiera och klassificera modereringsflaggor och överträdelsetyper.
Python-kodavsnitt för användning av GPT-4o Mini
Nedan följer ett Python-kodavsnitt som visar hur man åberopar GPT-4o Mini-modellen för innehållsmoderering:
I den här koden skickar funktionen moderate_content en uppmaning till GPT-4o mini-modellen och ber den att analysera inmatningstexten baserat på den utbildning den fått för innehållsmoderering. Modellens svar anger om innehållet bryter mot de definierade policyerna och vilka åtgärder som bör vidtas.
Denna inställning gör att du kan använda de avancerade funktionerna i GPT-4o mini för att upprätthålla integriteten för användarinteraktioner i en ChatGPT-applikation.
Steg 6: Utvärdering av modellen
- Utvärdera modellen med hjälp av mätvärden som noggrannhet, precision, återkallande och F1-poäng för att säkerställa att den stämmer överens med policystandarder för moderering.
Steg 7: Integrering och driftsättning
- Integrera den utbildade modellen i ChatGPT-systemet för att automatiskt flagga olämpligt innehåll i realtid.
- Implementera ett API för modellen som möjliggör utvärdering av text i realtid baserat på de utbildade modereringskriterierna.
Steg 8: Övervakning och återkoppling
- Kontinuerligt övervaka systemets prestanda och samla in feedback från användare och moderatorer.
- Justera modellen och policyn efter behov baserat på feedback och innehållstrender som utvecklas.
Verkliga användningsfall av ChatGPT i innehållsmoderering
- ChatGPT kan användas i olika praktiska tillämpningar för innehållsmoderering över onlineplattformar för att säkerställa samhällets säkerhet, förbättra användarupplevelsen och upprätthålla integriteten i digitala interaktioner:
- ChatGPT kan moderera realtidskommunikation på onlineforum, kommentarer och chattrum och hjälpa till att automatiskt upptäcka och filtrera olämpligt innehåll som hatpropaganda, våld och svordomar.
- ChatGPT kan hjälpa sociala medieplattformar att skala upp sin innehållsmoderering genom att övervaka inlägg, kommentarer och meddelanden som överensstämmer med gemenskapens riktlinjer.
- ChatGPT kan fungera som en kontakt i kundsupportportaler och filtrera kränkande språk eller skräppost innan mänskliga moderatorer gör det.
- ChatGPT kan integreras i onlinespelsmiljöer för att övervaka och moderera spelarinteraktioner och säkerställa att gemenskapens uppföranderegler följs.
- För plattformar som är värd för användargenererat utbildningsinnehåll kan ChatGPT hjälpa till att säkerställa att inlämningar uppfyller utbildningsstandarder och är fria från olämpligt material.
- ChatGPT kan övervaka och moderera användarrecensioner och frågor på e-handelsplattformar för att förhindra skräppost, bedrägliga påståenden och stötande språk.
Begränsningar
Bedömningar som görs av språkmodeller som ChatGPT kan påverkas av oavsiktliga fördomar som kan ha införlivats under deras träningsfas. Som med alla AI-applikationer är det viktigt att noggrant övervaka, validera och förfina deras resultat och se till att mänsklig tillsyn är integrerad i processen. Genom att automatisera vissa aspekter av modereringsprocessen som språkmodeller effektivt kan hantera, kan vi fördela mänskliga resurser mer effektivt för att hantera de mer komplexa och nyanserade fall som är avgörande för att förfina policyerna. I takt med att vi utvecklar och förbättrar den här metoden står vårt engagemang för transparens fast, och vi kommer att fortsätta att dela med oss av våra insikter och vår utveckling.
Slutsats
När AI-tekniker som ChatGPT utvecklas medför de komplexa etiska utmaningar, till exempel innehållsmoderering och partiskhet. OpenAI:s Moderation API är ett viktigt steg mot ansvarsfull AI, men det är inte en heltäckande lösning. Den etiska hanteringen av AI kräver ett balanserat förhållningssätt, där automatiserade system integreras med mänsklig tillsyn. Detta ansvar omfattar alla intressenter och understryker behovet av kontinuerlig noggrannhet och ett engagemang för etisk integritet, vilket säkerställer att AI förblir en fördelaktig kraft i samhället.
Vanliga frågor och svar (FAQs)
Kan AI användas för innehållsmoderering?
AI har förändrat innehållsmoderering genom att ge plattformar möjlighet att analysera stora mängder innehåll med hjälp av sofistikerade algoritmer. Dessa system granskar text, bilder och videor och identifierar och hanterar skadligt material på ett effektivt sätt.
Vilka metoder använder moderatorer vanligtvis?
Moderatorer använder vanligtvis en blandning av manuella och automatiserade metoder för att hantera innehåll. Detta inkluderar direkt mänsklig granskning, automatiserad upptäckt av överträdelser och hantering av rapporter från användare.
Vad är ett exempel på innehållsmoderering?
Ett exempel på innehållsmoderering är automatisk radering av skadliga eller skräppostliknande kommentarer på en webbplats för sociala medier, vilket underlättas av verktyg som ChatGPT, som självständigt kan upptäcka och ta bort sådant innehåll.
Hur implementerar man innehållsmoderering med ChatGPT?
För att implementera innehållsmoderering med ChatGPT, integrera ChatGPT:s API i den plattform eller applikation som du vill övervaka. Detta gör det möjligt för ChatGPT:s avancerade funktioner för bearbetning av naturligt språk att utvärdera och identifiera innehåll som kan bryta mot riktlinjerna.
Vilka verktyg används vid innehållsmoderering?
Verktyg för innehållsmoderering varierar beroende på plattform men inkluderar vanligtvis nyckelordsfilter, verktyg för sentimentanalys och avancerade modeller för naturlig språkbehandling som ChatGPT.
Hur använder du ChatGPT API för innehållsmoderering?
För att använda ChatGPT API för innehållsmoderering, skicka innehåll för analys via en HTTP-begäran till API, som sedan returnerar en detaljerad analys som identifierar eventuella problem.
Vad är ChatGPT:s policy för datalagring?
ChatGPT:s datalagringspolicy säkerställer att användardata hålls konfidentiella och säkra, endast används för att förbättra modellens prestanda och inte avslöjas för tredje part utan uttryckligt användaravtal.