نظام الذكاء الاصطناعي في يوتيوب يستخدم تسميات تناسب الأطفال
كتب الشافعي عمادتضيف خوارزمية الذكاء الاصطناعي التي يستخدمها يوتيوب تسميات توضيحية إلى المقاطع تلقائيًا، والتى أدخلت لغة إباحية عن طريق الخطأ في مقاطع فيديو الأطفال، فتم العثور على النظام، المعروف باسم ASR (النسخ التلقائي للكلام)، يعرض كلمات لا تناسب الأطفال فمثلا كتبت porn (أباحية) بدلا من corn (ذرة)، ولتتبع المشكلة بشكل أفضل، أخذ فريق من معهد روتشستر للتكنولوجيا في نيويورك، مع آخرين عينات من 7000 مقطع فيديو من 24 قناة أطفال من الدرجة الأولى.
ووفقا لما ذكرته صحيفة "ديلى ميل" البريطانية، فإن من بين مقاطع الفيديو التي أخذوها عينات، كان لدى 40% كلمات "غير لائقة" في التسميات التوضيحية، وكان لدى 1% كلمات غير لائقة للغاية.
ونظر الباحثون إلى مقاطع فيديو الأطفال على الإصدار الرئيسي من يوتيوب، بدلاً من منصة YouTube Kids، التي لا تستخدم التسميات التوضيحية المكتوبة تلقائيًا، حيث كشفت الأبحاث أن العديد من الآباء لا يزالون يضعون الأطفال أمام الإصدار الرئيسي.
موضوعات ذات صلة
- تأجيل محاكمة المتهم بالاعتداء على 5 طفلات داخل مدرسة بالمعادى لـ28 فبراير
- حبس المتهمة بقتل الطفلة ”رودينا” في أبو النمرس
- 15 معلومة مهمة للراغبين في التقدم لمسابقة الـ30 ألف معلم
- الرئيس الأوكرانى: نسيطر على العاصمة كييف ونقاط مهمة فى محيطها
- الحكومة تنفى وجود أزمة فى توفير لقاح كورونا لطلاب المدارس
- الصحة الأوكرانية: 193 قتيلا مدنيا بينهم 3 أطفال خلال 3 أيام من القتال
- إطلاق أكثر من 125 خدمة حكومية على منصة مصر الرقمية
- بالتزامن مع غزو أوكرانيا ارتفاع طفيف بأسعار الذهب.. اعرف التفاصيل
- تعرف على أسعار الأسماك والجمبرى اليوم
- تعرف على أسعار الخضروات والفاكهة اليوم
- روسيا تخفض أسعار تصدير القمح إلى 88.2 دولار
- تعرف على أسعار الدواجن والبيض اليوم
وقال الفريق إنه باستخدام نماذج لغوية ذات جودة أفضل، والتي تُظهر مجموعة متنوعة من طرق النطق، يمكن تحسين النسخ التلقائي.
ويتضمن ذلك التعليقات المضافة بواسطة الذكاء الاصطناعي إلى مقاطع الفيديو، والمصممة لتحسين إمكانية الوصول للأشخاص الذين يعانون من ضعف السمع، والعمل دون تدخل بشري.
ووجدوا أن "أنظمة التعرف التلقائي على الكلام (ASR) المعروفة قد تنتج محتوى نصيًا غير ملائم للغاية للأطفال أثناء نسخ مقاطع فيديو YouTube Kids".
يقول الفريق الذي يقف وراء الدراسة الجديدة أنه من الممكن حل هذه المشكلة باستخدام نماذج لغوية تقدم نطاقًا أوسع من النطق للكلمات الشائعة.
كانت خوارزمية يوتيوب على الأرجح تضيف كلمات مثل عاهرة "bitch" و "bastard" بدلاً من المصطلحات الأكثر ملاءمة.