Nem meglepő, hogy a több ezer felhasználóval rendelkező vállalkozásokat és márkákat elárasztják a számlák és nyugták képei. Mert a hitelességet ellenőrizniük kell, mielőtt visszatérítenék vagy kifizetnék ügyfeleiknek.
Azonban minden egyes képet manuálisan át kell vizsgálni, ami megterhelő, különösen azért, mert néhány ilyen képet mesterséges intelligencia generált, ami még a legrészletesebb kézi ellenőröket is megtéveszti.
Abban az esetben, ha egy tucat vagy több hamis bizonylat átjut a kézi ellenőrzésen, ez több ezer forintjába kerülhet a vállalatnak.
Mi a legjobb megoldás erre? Egy vállalati AI képdetektor.
Nézzük az alábbiakban a részleteket.
A legfontosabb tudnivalók
- A manuális képellenőrzés (MIR) hatalmas működési szűk keresztmetszeteket okoz, mivel az emberek óránként csak néhány száz képet tudnak feldolgozni, míg a vállalatok gyakran több tízezer képet kezelnek naponta.
- A manuális csapatok méretnövelése pénzügyileg fenntarthatatlan a magas felvételi és képzési költségek miatt, valamint az “éberség csökkenésének” kockázata miatt, amikor az emberi pontosság már 30 perc után jelentősen csökken.
- Ha csak az emberekre hagyatkozunk, a vállalatok hatalmas csalásoknak vannak kitéve, mivel a kifinomult mesterséges intelligencia által generált mély hamisítványok és hamis nyugták még a legrészletesebb kézi ellenőröket is könnyen becsaphatják.
- A képmoderálás automatizálásának elmulasztása komoly üzleti kockázatokhoz vezet, beleértve a több millió dolláros hatósági bírságokat, a márkabiztonsági problémák miatt a hirdetők lemondását és a munkatársak kiégését.
- A TruthScan skálázható alternatívát kínál azáltal, hogy a mesterséges intelligencia segítségével két másodperc alatt feldolgozza a képeket 99% pontossággal, lehetővé téve a vállalatok számára, hogy a nagy volumenű munkafolyamatokat a kézi felülvizsgálat késleltetése nélkül kezeljék.
- Egy olyan nagy teljesítményű eszköz integrálásával, mint a TruthScan, a vállalkozások automatizálhatják a rutinszerű felderítést, és megspórolhatják az emberi szakértelmet a legösszetettebb szélestörvények és árnyalt fellebbezések számára.
Mi a kézi képellenőrzés vállalati környezetben?
A manuális képellenőrzés (MIR) vállalati környezetben egy ember által vezetett biztonsági folyamat, amelynek során az emberi elemzők értékelik a vizuális eszközöket a hivatalos szervezeti irányelvek, a szabályozási követelmények és a kockázati tolerancia szintek alapján.
Az elemzés alapján a bírálók dönthetnek a következőkről:
- Érvényesítsd,
- Zászló,
- Elutasítás, vagy
- A tartalom eszkalálása.
Abban az esetben, ha kézi képellenőrzésre kerül sor, az elsősorban a nem megfelelő képek kiszűrésére irányul. felhasználó által generált tartalom, a megfelelőség igazolása, a márka integritásának védelme, valamint a jogi és hírnévkockázat csökkentése.
Soha többé ne aggódjon az AI-csalások miatt. TruthScan Segíthet:
- AI generált érzékelése képek, szöveg, hang és videó.
- Kerülje a jelentős mesterséges intelligencia által vezérelt csalás.
- Védje a leg érzékeny vállalati eszközök.
A kézi felülvizsgálat azonban szűk keresztmetszeteket okoz, csökkentve ezzel a vállalkozás hatékonyságát, és megállítva ezzel a méretezési erőfeszítéseket.
Miért romlik el a kézi képellenőrzés méretarányosan
A kézi képellenőrzés nélkülözhetetlen a nagy tétekkel járó helyzetekben olyan vállalkozásoknál, amelyeknek gondosan ki kell szűrniük a csalárd bizonylatokat.
Sajnos a kézi felülvizsgálat nem úgy van kialakítva, hogy a képfeldolgozás mennyiségének növekedésével skálázható legyen. Ezen a ponton a vállalkozások fenntarthatatlan szűk keresztmetszettel szembesülnek.
Aztán egy rendszer, amely korábban hetente több tucat képellenőrzés esetén működött, katasztrofális hibákat kezd elszenvedni, amikor a csapatoknak naponta több ezer képet kell felülvizsgálniuk.
Ez az, ami méretarányosan történik:
- Az emberi bírálók óránként csak 100-300 képet tudnak feldolgozni, és ez még nagyvonalúság. Vállalati szinten naponta több mint 10 000 képet kapunk. Ebben az esetben több száz teljes munkaidős ellenőrre lenne szükség, ami fenntarthatatlan működési terhet jelentene. Sőt, kevesebb ellenőrrel a felülvizsgálati sorok gyorsabban nőnek, mint amennyit a csapat kezelni tud, ami órákból napokig vagy akár hetekig tartó késedelmeket okozhat.
- Egy új humán értékelő betanítása hetekig tart, és ez növeli a teljes költséget, amikor fel kell vennie, be kell tanítania és meg kell tartania őket.
- Az emberi bírálók nem tökéletesek, és hajlamosak hibázni. Ezek a hibák fokozódnak, ahogy elfáradnak a napi több száz képpel való bombázástól. Előfordulhat, hogy ugyanaz az elemző egyik nap jóváhagy egy képet, másnap pedig elutasít egy hasonlót. Tehát a felülvizsgálók fáradtsága léptékben következetlen döntésekhez és a megfelelés elhajlásához vezet.
- Bár a kockázatértékeléseknél fontos az emberi érintés, a kizárólag emberekre való hagyatkozás megakadályozhatja, hogy a vállalati AI képfelismerő rendszer olyan metaadatokat és mintákat rögzítsen, amelyekkel jobban képezheti a rendszert. Ez költséges kézi függőségbe zárja Önt.
- Ráadásul a generatív mesterséges intelligencia rontott a vállalkozások helyzetén. 2023 óta, Mesterséges intelligencia által generált deepfakes sokkal lassabb és gondosabb felülvizsgálatot igényeltek. Ellenkező esetben ez több ezer vagy akár több millió dollárba is kerülhet, ahogyan azt az Arup hongkongi irodájának egyik pénzügyi alkalmazottjánál láthattuk. Ezt az alkalmazottat $25 millió átutalására csapták be csalóknak. egy videó deepfake miatt 2024-ben.
- Azok a vállalatok, amelyek több mint 50 kézi ellenőrrel dolgoznak, kockáztatják, hogy a koordináció és az egyetértési arány csökken a csapatok között. Ezen a ponton a szabályzatok eltérése komoly megfelelési kockázatot jelent.
A kézi képellenőrzés legfontosabb korlátai
Kétségtelen, hogy a kulturális árnyalatok és a kontextus megértéséhez elengedhetetlenek az emberi bírálók. Ugyanakkor megjegyeztük, hogy az adatok feltöltésének puszta sebessége, az emberi agy fiziológiai korlátaival kombinálva nem skálázható fel.
Ez a következő korlátozásokat eredményezi a vállalkozás számára:
- Képtelenség a mennyiséggel való skálázásra
Általában kétszer annyi kép áttekintéséhez kétszer annyi emberre van szükség. Ez a modell a modern internetes forgalom súlya alatt összeomlik.
Vegyük példaként az Instagramot. Csak a felhasználói naponta több mint 95 millió fotót és videót töltenek fel. Ha pedig a YouTube-ot nézzük, annak alkotói szintén percenként 500 órányi videót töltenek fel.
Ezen adatok alapján egy 10 000 kézi ellenőrből álló, megállás nélkül dolgozó csapat fizikailag nem tud minden tartalmat 100% hatékonysággal átnézni.
Ez szükségessé tette a posztmoderációs beállítások alkalmazását, amelyek lehetővé teszik, hogy a káros tartalmak hosszabb ideig maradjanak élőben, mielőtt a felhasználók foglalkoznának velük.
- Éberségcsökkenés és hibaarányok
Az ember evolúciósan nem alkalmas az ismétlődő, nagy sebességű kézi vizuális pásztázásra. A kognitív pszichológia ezt még úgy is nevezi, mint a éberségcsökkenés.
Ez a jelek észlelési képességének gyors csökkenését jelenti az idő múlásával.
Továbbá a kutatások azt mutatják, hogy a felülvizsgálók képessége a hibák pontos felismerésére jelentősen csökken a 15-30 perces folyamatos megfigyelés után.
Mindez kognitív fáradtságot eredményez, ami csökkenti a hatékonyságot.
- Mentális egészségre gyakorolt hatás
Facebook beleegyezett abba, hogy 2020-ban $52 millió eurót fizet azoknak a tartalommoderátoroknak, akiknél a munka során PTSD alakult ki.
Ez az eset egy a sok közül, amely bebizonyította, hogy a kézi ellenőrök, különösen azok, akik gyakran néznek erőszakos, gyermekeket kizsákmányoló és véres tartalmakat, nagyfokú kiégéssel és pszichológiai traumával szembesülhetnek, ami rontja a felülvizsgálat minőségét és pénzbe kerül a vállalatnak.
- Valós idejű válaszadás hiánya
A vállalati szintű kézi felülvizsgálat nem működhet valós idejű válaszok esetén. A hiba akkor jelentkezik, amikor egy ember kivesz egy képet a várólistából felülvizsgálatra.
Mire az ember döntésre jut, a tartalmat már több ezer felhasználó tekintheti meg.
Erre példa a 2019-es christchurchi támadás, amelyet élőben közvetítettek. A élő videó 4000-szer nézték meg, és másodpercenként egy megosztás történt, mielőtt a tartalommoderációs csapat eltávolította.
Nyilvánvaló, hogy a kézi felülvizsgálati sorok egyszerűen nem tudnak elég gyorsan haladni ahhoz, hogy megállítsák a káros és AI-generált képek amint belépnek az ökoszisztémába.
- Képzési és szakértői korlátozások
Számos képellenőrzési terület magasan képzett személyzettől függ. A képzési folyamatok hosszúak, és gyakori a létszámhiány. A gyakorlatban a tisztán manuális felülvizsgálat nehezen tartható fenn méretarányosan.
A kézi felülvizsgálatra való hagyatkozás üzleti és megfelelőségi kockázatai
Míg a manuális felülvizsgálat működési korlátai szűk keresztmetszeteket okoznak, a káros tartalmak nem vagy túl lassan történő felderítése a következő következményekkel járhat:
Szabályozási szankciók
A kormányok az önszabályozástól a vizuális tartalommal foglalkozó vállalkozásokra vonatkozó szigorú jogi keretek felé mozdulnak el.
Például a Az Európai Unió digitális szolgáltatásokról szóló törvénye (DSA), a nagyon nagy online platformok (VLOP) akár az éves globális forgalmuk 6%-jének megfelelő bírsággal is számolhatnak, ha nem kezelik megfelelően az illegális tartalmakat.
Elképzelheti, hogy egy Meta méretű vállalatnál ez dollármilliárdokat jelent. Ennek eredményeképpen a kézi felülvizsgálat túl lassú és porózus ahhoz, hogy garantálja az új törvények által megkövetelt megfelelőségi szintet.
Márka biztonsága
Az a márka, amelyik nem képes távol tartani a káros képeket és tartalmakat, a hirdetők részéről is kihívásokkal néz szembe. A hirdetők kezdik zéró toleranciával kezelni, ha a márkájuk NSFW, gyűlöletkeltő, vagy AI slop.
A 2024-es tanulmány szerint a Interaktív Reklám Iroda (IAB) és Integral Ad Science (IAS), a fogyasztók 51%-je valószínűleg nem használ többé olyan márkát, amely kifogásolható tartalom közelében jelenik meg.
Ennek fényében a kézi felülvizsgálat nem rendelkezik a metaadat- és kontextusképességekkel, amelyekkel a márkák biztonsága méretarányosan nagymértékben biztosítható. Ez azonnali bevételkieséshez vezethet, ha hiba történik.
Adatvédelmi jogsértések
A kézi felülvizsgálathoz a felhasználóknak el kell küldeniük a képeiket, amelyek gyakran szintén privát vagy érzékeny képek lehetnek.
Előfordul, hogy harmadik féltől származó üzleti folyamatok kiszervezésével foglalkozó központok vagy belső alkalmazottak férnek hozzá ezekhez a nyers felhasználói adatokhoz. Ha nem megfelelően kezelik, az emberi kézi ellenőrök jelentős adatvédelmi incidensek és adatvédelmi jogsértések forrásává válhatnak.
Fenntarthatatlan nyereség
Ahogy a vállalati platformja növekszik, egyre nagyobb profitra számít.
Ha azonban a kézi felülvizsgálat költségei a bevételekkel egy ütemben vagy gyorsabban nőnek, ez megakadályozza, hogy a vállalat elérje azt a nyereséget, amelyet egy AI képmoderációs platform általában biztosít.
Felhasználói migráció és közösségi toxicitás
Gartner előrejelzése szerint 2025-re a vállalatok 50%-ének kell majd kezelnie a platformjaikon megjelenő toxicitással kapcsolatos “márkaválságot”, ami közvetlen hatással lesz a felhasználók megtartási arányára.
Ez egyre inkább így van, mivel az olyan platformok felhasználói, mint az X és a TikTok, a közösségi irányelvek jobb érvényesítését szorgalmazzák.
Ha a vállalatok továbbra is a kézi felülvizsgálatra hagyatkoznak, ez a felhasználói apátiát fogja növelni, mivel a felülvizsgálati sorok feltorlódnak, és a káros tartalmak tovább maradnak online. Ez a mérgezés rontja a felhasználói élményt, ami miatt a felhasználók elhagyják a platformot a biztonságosabb versenytársakért.
Miért térnek át a vállalatok az automatizált képmoderációra?
A vállalati vezetők számára az automatizált képi kockázatfelismerés felé való elmozdulás a túlélésről szól.
Ha több millió feltöltött nyugtával van dolga, mint egy e-kereskedelmi szervezet, szükséged lesz egy hamis nyugtadetektorra, hogy a dolgokat kordában tartsd.
Ezek azok az okok, amelyek miatt a vállalkozások mozognak:
- Az AI determinisztikus konzisztenciát biztosít. Ha kedden ugyanazt a képet adja a modellnek, mint hétfőn, ugyanazt az eredményt kapja. Ez a stabilitás szükséges az egyértelmű közösségi irányelvek érvényesítéséhez és a hirdetők bizalmának fenntartásához.
- Az olyan zavaró vizuális tartalmú kategóriák esetében, mint az önkárosítás vagy az erőszak, az állandó kitettség hatással lehet az emberi bírálókra. A nyilvánvaló spam és erőszakos tartalmak felismerésének automatizálásával az emberi moderátorok felszabadulnak a traumatikus felismerés alól, hogy komplex fellebbezésekkel foglalkozhassanak.
- Az automatizált modellek ezredmásodpercek alatt dolgozzák fel a képeket. Tehát, azáltal, hogy integráljuk AI képfelismerés, a vállalkozások valós idejű észlelést kínálhatnak. Ez az azonnaliság növeli a felhasználók megtartását és a konverziós arányt.
- A manuális felülvizsgálat költséges és a nyereséget csökkenti. Az automatizálással azonban a vállalkozások felszámolhatják a hátralékot, megszüntethetik az emberi fáradtságot, racionalizálhatják a különböző helyszíneken történő képmoderációt, és könnyen megtérülhet a befektetésük.
- Az automatizált moderálás strukturált naplókat, modellpontszámokat, időbélyegzőket, a bírálók felülbírálatát és döntési nyomvonalakat generálhat. Ez sokkal könnyebbé teszi a megfelelőség, a belső minőségbiztosítás és az ügyféljelentések támogatását, mint a szétszórt kézi feljegyzésekre hagyatkozni.
Mit tegyen helyette: A skálázható AI-vezérelt megközelítés
Az egyes képeket kézzel felülvizsgáló emberi sereg helyett nem az az alternatíva, hogy az embereket teljesen eltávolítjuk.
A mesterséges intelligenciára úgy kell tekintenie, mint a moderálási folyamat segítőjére, és a AI képellenőrző az észlelési folyamat kezelésére, ami gyorsabbá, skálázhatóbbá és az emberi hibák szempontjából lényegesen kevésbé hajlamossá teszi azt.
Automatizált képelemzés mint első védelmi vonal használata
A legtartósabb automatizált képalkotó rendszerek nem kérik meg az embert, hogy mindent nézzen meg. Előre beállíthatja a mesterséges intelligenciát, hogy a nagy volumenű és nagy megbízhatóságú döntéseket kezelje.
A gyakorlati első védelmi vonal így néz ki:
- Futtasson le minden képet automatikus osztályozáson a feltöltéskor a kulcsfontosságú irányelv-kategóriák felismerése érdekében.
- A képek osztályozása bizalmi küszöbértékek alapján, például automatikus engedélyezés, automatikus blokkolás és emberi felülvizsgálathoz való továbbítás.
- Használjon emberi munkafolyamatot az éles esetekben és a minőségbiztosításhoz.
- A felülvizsgálati eredmények visszatáplálása a képzési adatokba és a küszöbértékek hangolásába a teljesítmény idővel történő javítása érdekében.
- Kezelje a moderálást működési funkcióként, és ne egy egyszeri funkcióként, amelyet egy idő után kikapcsol.
- Védelem hozzáadása a felhasználók által a rendszer megkerülésére használható kijátszási taktikák ellen. Emellett mindig frissítse rendszereit a gyors irányelvváltozások és a jobb AI-képgeneráló termékek esetén.
Hogyan oldja meg a TruthScan a képellenőrzést vállalati szinten?
A szervezeteknek manapság az AI által generált és manipulált képek robbanásszerű növekedésével kell szembenézniük, az ügyfelek által beküldött nyugtáktól és személyazonossági igazolásoktól kezdve a közösségi médiatartalmakig.
A kézi felülvizsgálat ilyen léptékben lehetetlen, és a kifinomult AI képgenerátorok mint a DALL-E és a Midjourney, megbízhatatlanná teszi a kézi felülvizsgálatot.
TruthScan 97,5% pontos észlelési arányt kínál a vállalkozásoknak a Midjourney-képek és 96,71% a DALL-E-képek esetében. Ezenkívül a független összehasonlítások 99% helyességi arányt mutatnak.
Ezek az eredmények megerősítették a TruthScan pozícióját, mint átfogó, vállalati szintű AI képmoderációs platformot, amely megvédi a szervezeteket a kifinomult AI által generált fenyegetésektől.
A következő módokon segíthet a vállalkozásának a méretarányos működésben:
- A TruthScan 2 másodperc alatti feldolgozási sebességgel rendelkezik, ami kritikus fontosságú a több ezer vagy több millió képet kezelő vállalatok számára. Az optimalizált észlelési csővezeték másodpercek alatt dolgozza fel a képeket vállalati szintű infrastruktúrával.
- Támogatja a nagy volumenű munkafolyamatok tömeges feldolgozását.
- A platform zökkenőmentes integrációt kínál, támogatja az automatizált munkafolyamatokat és az egyéni megvalósításokat.
- Ez most lehetővé teszi a szervezetek számára, hogy a képérzékelést közvetlenül a meglévő tartalommoderációs pipelinekbe, követelésfeldolgozásba stb. ágyazzák be.
- Minden tartalomhoz 0-100% közötti bizalmi pontszámot rendelünk, ami azt jelzi, hogy milyen valószínűséggel mesterséges intelligencia hozta létre vagy manipulálta.
Beszéljen a TruthScan-nel a kép felülvizsgálatának biztonságos méretezéséről
A TruthScan készen áll arra, hogy Önnel együtt dolgozzon, és zökkenőmentesen méretezze a képfelismerést. A TruthScan-t közvetlenül elérheti a platformjukon, hogy integrálja automatizálásukat az Ön munkafolyamatába.
A TruthScan-nel együttműködő vállalatok a következő funkciókat kapják:
- Nagy kedvezmények nagy mennyiségek esetén
- Helyszíni és regionális telepítések (Egyesült Királyság, EU és egyéb tárgyalásos helyszínek)
- A legmagasabb minőségű egyedi modellek
- Egyedi integrációk
- 24/7 dedikált támogatás
- Egyedi SLA
- Dedikált számlavezető
Nincs előzetes költség; inkább a TruthScan értékesítési ügynökével tárgyal a szerződésről, így olyan megállapodást köthet, amely megfelel az Ön vállalkozásának.
Ezen felül, esélyed van arra, hogy akár $100k-t is keress a Partnerprogram azáltal, hogy a kapcsolatait felhasználva a TruthScan-t olyan márkáknak ajánlja, amelyeket a deepfake és az AI által manipulált tartalmak támadnak.