千万别让AI自动生成字幕:满屏“脏话”不忍直视

AI自动生成的字幕有多离谱?

他不仅把“螃蟹”误认为“垃圾”,还当场粗鲁地说:

你甚至可以把“玉米”翻译成p*RN

关键是这些是AI为儿童节目自动生成的字幕。

AAAI2022的一项新研究发现,在7013个儿童视频中,近40%的节目出现了诸如儿童不当或脏话之类的语。

即使在113集的儿童机器人学习专栏中,AI“破解”103次,接近平均每集一次!

YouTube正在接受这一点《连线》采访中的回应:我们为13岁以下的儿童开发了YouTubekids。此应用程序将关闭字幕生成功能。

但如果需要字幕,我们如何才能找到减少AI一代错误的方法呢?

让我们看看。

亚马逊和谷歌都非常“Zuan”

让我们来看看本文的发现。

研究人员从管道中总共选择了24个儿童频道,并记录了这些频道的广播和订阅数量。

可以看出,视频播放量基本上达到了100万,用户数量也很多。

然后,研究人员尝试了谷歌和AWS(亚马逊网络服务)的字幕生成效果。

结果显示,AI字幕中“不适合儿童”的比例令人震惊:

在7013个视频中,谷歌的AI有2768个错误的字幕,将近40%。

亚马逊的AI字幕错误率更高,达到3672次,超过52%。

具体来说,AI和AI都容易在这些“不恰当”的词语上犯错误:

△亚马逊在左边,谷歌在右边

在这些数据集中,有一些词特别“不适合儿童”,例如一些辱骂性脏话:

经过作者的手动检查(例如,确认原始视频是否真的说脏话),发现AI在以下情况下容易出错:

背景音乐很吵

演讲者是个婴儿

演讲者是个孩子

说话者把英语作为第二语言

演讲者正在唱歌

△包括但不限于这些情况

那么,有没有办法减少这种情况?

词序连贯中的错误更容易纠正

研究人员提出了一个新的数据集,该数据集使用近音词来构建禁忌词的“替代”选项。

例如,对于可能的“脏话”,研究人员设置了发音相似的单词,如crab和craft,以便AI在出错时可以替换。

具体来说,他们在诸如BERT、XLM和xlnet等NLP模型上对“完形填空”任务进行了再培训,也就是说,他们用[mask]覆盖了一些单词,并要求AI填写相应的内容。

结果表明,AI在语序正常、前后有逻辑拷贝的视频中的替换准确率较高(蓝色是正确的替换词):

然而,在一些逻辑性较弱的文案中,成功替换的效果并不太好:

最后,Megatron(AndyLau)和莱文施泰因(Levenshtein)等机型的修复效果最好,亚马逊AI(AmazonJetLi)的正确修复率超过25%,谷歌AI(GoogleJetLi)的正确修复率超过28%。

从字幕生成能力来看,AI还有很长的路要走。

论文地址:https://github.com/sumeetkr/UnsafeTranscriptionofKidsContent/blob/main/YouTube_Transcription_Final.pdf

参考链接:https://www.dailymail.co.uk/sciencetech/article-10553233/YouTube-AI-播放清晰的语言字幕视频-aimed-儿童html

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