[外絮] 嘴砲注意!Riot引進人工智能對抗惡意言論已回收
來源:http://goo.gl/P6rQzZ
譯者:愛范兒
網頁圖文版:http://goo.gl/aMUZXh
Riot Games 的《英雄聯盟》是一款備受歡迎的網路遊戲,在全球擁有數量龐大的玩家群
體,對於Riot Games 來說,對抗遊戲中的惡意言論是一個巨大的挑戰,多年以來,Riot
Games 試驗了各種各樣的技術,包括人工智能技術,對玩家的言行進行監控和引導,取得
了相當不錯的效果。
在Technologyreview 網站的採訪中,公司社交系統的首席設計師Jeffrey Lin 說,他們
的系統已經辨識出了數百萬的惡意言論,而且,被指認使用辱罵言辭的玩家中,92% 的人
不再犯同樣的錯誤,他認為,Riot 的系統不僅能用於在線遊戲,而且也能用於其它類型
的在線社區。
數年前,公司就推出了名為Tribunal 的管理系統,玩家的惡意言論被確認後,編入一個
「檔案」中,玩家們查看「檔案」,投票表決那些行為是可以接受的,整體來說,這個系
統是非常精確的,Jeffrey Lin說,玩家社區98% 的決策與Riot 的內部決策是一致的。
只是這是一件非常耗費人力的事情,很快的,Jeffrey Lin 和團隊發現了惡意言論的模式
,為了優化流程,他們決定使用人工智能技術,「在區分消極言論和積極言論方面,這是
一種非常成功的做法,《英雄聯盟》支持的官方語言有15 種。」 他說到。同時,新系統
比起以往的效率更高了,以前,在確認了惡意言論後,玩家會在一週內得到回應,現在,
這個時間縮減為5 分鐘。
公司的新系統還大大改善了玩家的「從良率」,在遊戲中,如果一個玩家曾經受到某種懲
罰,然後,在一段特定時間裡不再受到同樣懲罰,他就被認為是「從良」了。
「在懲罰的時候,當我們加入更好的反饋,給出玩家的交談記錄等證據,他們的從良率從
50%上升到了65%」Jeffrey Lin 說,「當機器學習系統提供了更快的反饋,並配上證據,
玩家的從良率上升到了前所未有的92%。」
Jeffrey Lin 認為,他們的經驗能夠用於更廣闊的領域,對此,哈佛大學波克曼中心的研
究員Justin Reich 表示了贊同,他說,從Riot Games 的經驗中,我們可以得出一個重要
結論:辱罵行為不一定來自惡人,而是來自心情糟糕的普通人,因此,在對抗惡意言論的
時候,我們不能只針對那些惡意的Troller,而是需要考慮,在網路的匿名狀態下,人類
會暴露出自己最糟糕的一面,不過,惡意言論並非難以根治的痼疾,通過技術、實驗和社
區參與,我們能夠解決這個問題。
「我們在《英雄聯盟》上面對的挑戰,任何的遊戲、平台、社區和論壇上都可以看到,因
此,我們認為,在線社區已經到了一個急需轉變的時刻。」 Lin 說,「因此,我們樂意
把數據和經驗分享給更多的業界人士,我們希望,其它的公司能夠看看這些結論,並且意
識到,網路上的惡意言論並非不可解決的問題。」
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機械公敵要來惹,癢哥塊陶阿!
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