Порно, не порно, спорно

Возможность различать на фотографиях “не лица” обнаружилась в ходе разработок Picollator.  Однако на тот момент мы даже не подозревали, насколько актуальной является тема порно. Все известные публичные сервисы пытаются организовать процесс работы с нежелательным контентом и особых успехов пока в этом не достигли. Последняя публикация на Newsweek посвящена киберкопам Facebook, описанию их трудовых будней и тяжелой, но такой необходимой работе . 150  человек каждый день сортируют пользовательский контент в зависимости от собственных предпочтений – мускулистый представитель сильной половины человечества в душе, – не совсем правильно, но красиво – что ж, одобрим фото.  А вот здесь уже демонстрация не такая эффектная, – пожалуй, ограничим показ и т.д., и т.п.

Не сомневаюсь, что кто-то даже позавидует такой работе, за которую еще и платят достаточно. А что можно сказать о компании? Для наглядности возьмем данные Facebook:

1)  150 человек из 850 занимаются ручной модерацией изображений, – 17% персонала! Эти специалисты, среди которых есть выпускники Стенфорда, могли бы решать гораздо более интересные задачи;

2) эти люди в день мониторят 11 250 изображений из 400 000, что составляет только 3%!

3) 400 000 – это ежедневный объем фото, отмеченных пользователями как нежелательные для просмотра. А сколько фото осталось “за кадром”?

Такой подход напоминает 18 век, когда использовался исключительно ручной труд, однако затем появились машины и механизмы… ну а далее вы сами знаете.

Мы решили напомнить, что 21 век уже наступил, и выпустили сервис автоматической детекции сомнительного контента piFilter, русская версия которого готовится и будет доступна в ближайшее время.