Thuật toán AI của Youtube mạnh đến thế nào?

Tranh bởi Melissa Kruger

Gabby Nguyen | 3 phút đọc

Mỗi tháng, gần 2 tỷ người dùng đăng nhập vào YouTube và xem hơn 1 tỷ giờ video mỗi ngày. Mỗi phút, có hơn 300 giờ video được đăng tải lên lên nền tảng. Với số lượng người dùng và nội dung khổng lồ, YouTube tận dụng triệt để sức mạnh của Trí tuệ Nhân tạo (AI) để vận hành thật nhịp nhàng. Trong bài viết ngày hôm nay, hãy cùng rubikAI khám phá xem, Google đã sử dụng thuật toán Học Máy và AI như thế nào đối với Youtube nhé.

1. Tự động xóa nội dung phản cảm

Trong quý đầu tiên của năm, 8,3 triệu video đã bị xóa khỏi YouTube và 76% video đã được tự động gắn cờ bởi các thuật toán phân loại trí tuệ nhân tạo. Hơn 70% trong những video này thậm chí đã được xác định trước khi có bất kỳ lượt xem nào của người dùng. Tự động và không bỏ sót dù chỉ một chi tiết nhỏ nhất, cách mà các thuật toán lướt qua và lọc nội dung nhanh hơn nhiều so với việc con người cố gắng giám sát nền tảng một cách thủ công. Tuy nhiên, sự chính xác tuyệt đối của thuật toán đôi khi lại gây ra những hiểu nhầm khi vô tình xóa phải những video tưởng như vi phạm chính sách của Google. Đây cũng chính là một trong những lý do khiến Google luôn có đội ngũ chuyên gia làm việc cùng thuật toán AI để giải quyết các nội dung vi phạm.

(Nguồn: Zing news)

Với mục đích giữ chân người dùng, việc đầu tư vào thuật toán và nhân sự để kiểm duyệt nội dung của Youtube là hoàn toàn dễ hiểu. Tuy nhiên, một lý do khác khiến Youtube ngày đêm cải thiện bộ máy của mình chính là áp lực từ các thương hiệu và cơ quan chính phủ. Sẽ nếu nào nếu quảng cáo của các tập đoàn vô tình xuất hiện bên cạnh những video về phân biệt chủng tộc hay khủng bố? Vào năm 2017, hàng loạt các nhãn hàng tiếng tăm đã đồng loạt rút quảng cáo khỏi YouTube vì nội dung cực đoan, phân biệt chủng tộc trên nền tảng. “Mất bò mới lo làm chuồng", Youtube đã vội vã đáp lại động thái của các thương hiệu lớn bằng cách triển khai các công cụ Học Máy và hợp tác với các công ty thứ ba để nhằm mang đến sự minh bạch cho các đối tác.  

“Trong nhiều năm, cách kinh điển mà YouTube đối phó mỗi khi có vấn đề là “nhắm mắt, bịt tai” ngó lơ, cho tới khi các nhãn hàng quảng cáo phản ứng dữ dội.”

(Chris Stokel-Walker, nhà báo)

Bên cạnh đó, Youtube cũng có một bộ lọc phân loại video “rác", được sử dụng để quét trang chủ YouTube và gợi ý video tiếp theo. Bộ lọc sẽ liên tục ghi lại phản hồi từ người xem về các vấn đề như sai tiêu đề, không phù hợp hoặc có chứa các nội dung phản cảm khác.

2. Nâng cấp tính năng tự động phát “Tiếp theo” (Up Next)

Nếu là fan trung thành của tính năng YouTube “Tiếp theo" trên YouTube thì xin chúc mừng, bạn đang được được hưởng lợi từ thuật toán AI của nền tảng. Do bộ dữ liệu trên YouTube liên tục thay đổi vì người dùng tải lên hàng giờ video mỗi phút, nên cách mà thuật toán AI của Youtube hoạt động sẽ rất khác so với Netflix hoặc Spotify: nó phải có khả năng xử lý các đề xuất theo thời gian thực trong khi dữ liệu mới liên tục được cập nhật bởi người dùng. Giải pháp họ đưa ra là một hệ thống gồm hai phần. Đầu tiên là hệ thống thuật toán đánh giá lịch sử YouTube của người dùng. Phần thứ hai là hệ thống xếp hạng gán điểm cho mỗi video.

(Nguồn: kenh14)

Guillaume Chaslot, một cựu nhân viên Google và là người sáng lập AlgoTrans, giải thích rằng tiêu chuẩn để thuật toán YouTube xác định đề xuất có thành công hay không chính là thời gian xem. Đây là một tính năng có lợi cho nền tảng và các nhà quảng cáo, nhưng lại không tốt cho người dùng. Các thuật toán có thể sẽ thể đề xuất ngày càng nhiều các video có nội dung lạ lùng và nếu càng nhiều người dành thời gian xem, nó càng được đề xuất.

“Ưu tiên số một của YouTube là để mang đến cho người dùng trải nghiệm tuyệt vời nhất có thể.”

(Cecile Frot-Coutaz, EMEA)

3. Đào tạo về dự đoán chuyên sâu

Với rất rất nhiều dữ liệu, các video YouTube cung cấp một nền tảng màu mỡ để đào tạo các thuật toán Trí tuệ Nhân tạo. Các nhà nghiên cứu từ Google AI đã sử dụng hơn 2.000 video được đăng trên nền tảng cho "thử thách ma-nơ-canh" (Mannequin challenge) để tạo ra một mô hình AI với khả năng phân biệt độ sâu trường ảnh trong video. Trong "thử thách ma-nơ-canh" các nhóm người trong video sẽ đứng yên như thể bị đóng băng trong khi một người đi qua đi lại để quay video. Kỹ năng dự đoán chiều sâu này được kỳ vọng sẽ có thể giúp gia tăng sự phát triển của những trải nghiệm thực tế.

(Nguồn: Animoto)

Bên cạnh đó, trước thực tế khủng hoảng của hàng loạt cuộc xả súng liên tục diễn ra, Tổng thống Trump đã yêu cầu các công ty truyền thông xã hội "phát triển các công cụ có thể phát hiện các game bắn súng hàng loạt trước khi chúng trở nên cực kỳ phổ biến". Với sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo, YouTube, Twitter và Facebook đã hoạt động tích cực để xóa các nội dung khủng bố, nhưng yêu cầu mới của Tổng thống là các nền tảng phải làm việc với Bộ Tư pháp và các cơ quan thực thi pháp luật. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều câu hỏi bỏ ngỏ về cách thức hợp tác và phương án hoạt động. Hơn thế nữa, liệu YouTube và các công ty truyền thông xã hội khác có thể sử dụng trí tuệ nhân tạo để ngăn chặn những kẻ khủng bố mà không xâm phạm đến quyền và bảo mật dữ liệu của người dùng hay không? Đây vẫn là vấn đề còn gây ra nhiều tranh cãi.

 

Học về Machine Learning và Computer Vision để chính bạn là người tiếp theo tạo ra những thuật toán cực ngầu và những ứng dụng hữu ích, tại sao không? Đăng ký cùng rubikTALENT tại để không bỏ lỡ cơ hội bắt đầu sự nghiệp trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo nhé!

Tìm hiểu thêm

Nguồn: WeTransform, Facebook Artificial Intelligence, Báo Thanh niên, VNExpress

#marching learning #deep learning #thuật toán 

Bài viết liên quan

​Tại sao Spotify lại hiểu gu âm nhạc của bạn đến vậy?

Instagram - không nằm ngoài cuộc chạy đua Trí tuệ Nhân tạo

LIÊN HỆ

CHÚNG TÔI

Mai Thu (Natasha)
SĐT: 0357 572 556

info@rubikai.com
 

ĐẾN THĂM

CHÚNG TÔI

Thứ 2 - Thứ 6 | 09:00 - 18:30

Tầng 4, Tháp T2, Times Tower,

35 Lê Văn Lương, Thanh Xuân, Hà Nội

 

​THEO DÕI

CHÚNG TÔI

  • White Facebook Icon
  • White YouTube Icon

Website này thuộc quyền sở hữu của Công ty TNHH Nexus FrontierTech Việt Nam