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技术还无法替代的岗位 阿里巴巴旗下产品的图片日均更新量已经达到亿级。通过人力没有办法满足如此庞大的更新量，它需要强大的、智能的系统。这种系统也要学习，这也是为什么天成要去草榴上找图“教它”，就像给警犬一只嫌疑人的鞋一样。 所有可能的涉黄信息都会经过系统打分。“打个比方，如果系统打分说这个图片99%涉黄，那就几乎可以确定是，机器自己会处理。另外一些次一点分值的图片，就需要人工鉴别。” 天成介绍了自己每天的工作流程。“首先要处理一下举报的内容；第二个是针对我们系统自动处理之后，其他的需要人工进行判断鉴别的信息，做任务的申领和处理；第三个是维护我们的整个系统的性能，提升它的学习能力。” 更被看重的第三步，把日常工作当中发现的一些违规的情况，进行总结，添加到相应的样本库。丰富样本库，提高系统的准确率。 系统工作所遵循的规则和逻辑在安全部是个不允许被对外谈论的话题，一旦暴露模型和规则，防控就会失效，对手会绕过它。 不过，在整个违规信息的管理链里，利用系统事后删除只是最后一步，是下下策。大部分小网站的删帖者所从事的就是这样依靠工具的、简单重复的劳动。 阿里巴巴安全部更希望做到能在黄色信息还没有发生的时候就拦截，这在很大程度上依赖于鉴黄师们的工作反馈对系统的提升。 “今天互联网上出现一个什么新的情况，这是需要审核人员有敏感性和嗅觉的。更重要的是发现了一个新的情况之后，他要能感觉出来：管控之后，可能会有什么新的变化，提前在线上布置策略。” 处理数据、分析会员行为、通过事后处理，反哺系统的逻辑、规则、运行、管控策略，才是阿里鉴黄师工作的核心内容。让这个系统越来越像人这样思考，鉴黄师就可以尽量少地去接触各种不快的原图了。 “我们依托于一个庞大样本库。”天成介绍道，“对系统进行训练、学习，经过长时间的积累，它的准确性就会越来越高。” 超过系统认知经验的商品，会及时传递到鉴黄师的手里，所有的商品发布都在监控范围内，出现了新的东西，商量一下，很快就会被处理。 阿里安全部依据以往的系统经验开发了“绿网”，它可以帮助所有依托在阿里云平台上的企业网站实现内容自动净化。依托绿网，没有能力自己开发安全系统的小网站可以使用阿里已经成熟的技术，节省自己雇佣鉴黄师的成本。 （责任编辑：晨鸿） |
