谷歌利用人工智能和人为节制减少了超过7500万条Google Maps评论

 
数以亿计的人每天为Google Maps超过2亿个兴趣点贡献超过2000万条评论，评分和其他内容-这就是该平台如何继续如此迅速地发展。但是用户的贡献本质上充满了困惑。这就是为什么Google越来越多地使用AI和机器学习来在提交时发现恶意贡献，以确保它们不会吸引经常使用Maps的超过10亿用户。
谷歌在博客中表示，它使用包括机器学习模型在内的自动检测系统来扫描数百万个贡献，以检测和删除违反政策的内容。就评论而言，其系统会先审核每条评论，然后再将其发布到Maps，以寻找虚假或误导性内容的迹象。它的机器学习模型会监视特定的单词和短语，并检查帐户过去提供的内容类型中的模式，同时考虑到可疑的审核模式。
当然，人工智能并不是完美的，这就是为什么Google聘请训练有素的运营商和分析师团队来审核评论，照片，业务资料以及其他类型的内容(无论是批量还是批量)。仅在2019年，人类主持人就借助机器学习系统来提高其阻止违反政策的内容和检测异常以进行手动审核的能力，从而删除了超过7500万份违反政策的评论和400万笔虚假的业务资料。他们还删除了直接报告给Google的超过580,000条评论和258,000个业务资料，并且查看并删除了超过1000万张违反Maps政策并禁用了475,000个用户帐户的照片和300万个视频。
“对Maps所做的绝大多数贡献都是真实的，违反政策的内容不到百分之一的时间。我们将继续开发与不良行为者作斗争的新工具和技术。” Maps产品总监Kevin Reece说。 “贡献的内容是我们使地图变得更加丰富和对每个人都更有用的必不可少的一部分。”
在《华尔街日报》的报告得出结论认为，地图上有数百万条虚假列表后，指标才更新，此后这些信息已被地图的审核小组删除。针对与用户提交的内容有关的此争议以及其他争议，包括涉及在Apple徽标上撒尿的Android徽标绘图的事件，Google多次关闭了公共地图编辑工具，并引入了新的Google地图审核功能。
值得注意的是，Google远非唯一一家应用AI和机器学习技术来发现违反其政策的内容的科技巨头。 10月，Pinterest报告称，人工智能帮助其平台上的自我伤害内容减少了88%。同月，Twitter表示，甚至在用户举报之前，其所有滥用推文中有50%被其自动化工具标记。就其本身而言，Facebook使用AI主动识别超过96.8%的违禁内容，包括欺凌和骚扰，儿童裸露，全球恐怖主义宣传，暴力和图形内容等。
谷歌最近透露，“地图”现在涵盖了220个国家/地区，“本地向导”是一个由Google地图用户组成的社区，提供评论，并且有更多评论，该社区拥有超过1.2亿会员。地图包含了全球超过5000万个地点的无障碍信息(例如，方便轮椅进入的入口和洗手间)。每周有超过500万个网站和应用程序使用Google Maps Platform，这是一组API和SDK，可让开发人员将Maps与现有应用程序集成。