Facebook zeigt im neuesten Quartalsbericht, dass 97 Prozent aller Hasspostings erkannt wurden, bevor Nutzer sie meldeten.
Facebook darf ruhig stolz auf deren künstliche Intelligenz sein, denn in den letzten drei Monaten des Jahres 2020 schnitt der Konzern besser ab als je zuvor: 97 Prozent der von Facebook entfernten Hassreden wurden von den automatisierten Systemen erkannt, bevor ein Mensch sie gemeldet hat – gegenüber 94 Prozent im vorherigen Quartal und 80,5 Prozent Ende 2019.
Ende 2017 wurden sogar nur 73 Prozent aller Hasspostings automatisch erkannt, somit steigerte sich die künstliche Intelligenz zur Erkennung von Hassreden innerhalb von drei Jahren um ganze 24 Prozent – außergewöhnlich für eine so komplexe Technologie.
Herausforderung: Hasspostings im Kontext
Die große Herausforderung bei einer KI, Hasspostings zu erkennen, ist der Kontext, in dem ein Beitrag oder ein Kommentar geschrieben ist. So ist es beispielsweise ein Unterschied, ob ein Kommentar wie „Das sind tolle Neuigkeiten!“ unter einer Geburts- oder einer Todesmeldung steht.
Exakt an dieser Schraube drehten Techniker bei Facebook: Es werden nicht nur einzelne Kommentare nach typischen Schlagwörtern durchsucht, sondern die KI betrachtet auch umgebende Kommentare und den Kontext, was ein tieferes Verständnis der Sprache sowie Bildanalysen und andere Details für die richtige Erkennung benötigt.
Sprachenerkennung ebenfalls erweitert
Ein weiterer Fortschritt liegt in der Art und Weise, wie die KI-Systeme Facebooks nun in mehreren Sprachen arbeiten. Vor allem dank der Verbesserungen in der Art und Weise, wie die KI-Tools verletzende Inhalte in weit verbreiteten Sprachen wie Spanisch und Arabisch erkennen können, erreichte die Menge an Hasspostings, die entfernt wurden, 26,9 Millionen, im Vergleich zu 22,1 Millionen im vorherigen Quartal.
Woran noch gearbeitet wird
Trotz dieser ermutigenden Ergebnisse gibt es noch einige Schwachpunkte der KI, an denen in Zukunft gearbeitet wird.
Ein besonderer Schwerpunkt ist die Verbesserung der KI bei der Betrachtung von Inhalten im Kontext verschiedener Sprachen, Kulturen und Regionen. Ein und dasselbe Wort kann oft als gutartig oder hasserfüllt interpretiert werden, je nachdem, wo es veröffentlicht wird und wer es liest.
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Quellen: Tech@Facebook, Community Standards Enforcement Report, Fourth Quarter 2020
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