AI 字幕在儿童频道里吐“脏话”:中招比例高达 40%,亚马逊谷歌都很“祖安”
AI 自动生成的字幕,能离谱到什么程度?不仅把“螃蟹”(crab)误听成“废话”(crap),当场爆粗:
甚至还能把“玉米”(corn)给翻译成 p*rn……
关键在于,这些是 AI 给儿童节目自动生成的字幕。被 AAAI 2022 收录的一篇新研究发现,在 7013 个儿童视频中,接近 40% 的节目出现了少儿不宜或脏话等词汇。
甚至在一个 113 集的儿童机器人学习栏目中,AI 就“爆粗”了 103 次,平均接近一集一次!对此,油管(YouTube)在接受《连线》采访时回应:
我们为 13 岁以下的儿童开发了 YouTube Kids,这个 App 会关闭字幕生成功能。
但如果真有字幕需求的话,如何才能想办法减少这种 AI 生成错误?一起来看看。
亚马逊谷歌都很“祖安”
先来看看这篇论文的调查结果。研究人员一共从油管上选出了 24 个儿童频道,分别记录了这些频道的播放量和订阅量。可以看出,这些筛选出来的视频播放量基本都达到了百万级,订阅人数也同样不少。
然后,研究人员分别试了一下谷歌和 AWS(亚马逊网页服务)的字幕生成效果。结果显示,AI 字幕的“少儿不宜”率可谓离谱:在 7013 个视频中,谷歌 AI 出现错误字幕的次数达到 2768 次,接近 40%。亚马逊的 AI 字幕错误率还要更高,达到了 3672 次,超过 52%。
具体来说,两个 AI 分别容易在这些“不太恰当”的字词上出错:
△图左亚马逊,图右谷歌
在这些数据集中,有一些词语又尤为“少儿不宜”,例如一些骂人的脏词:
经过作者们人工检查(例如确认原视频是否真的说了脏话),发现 AI 主要容易在以下几种情况中出错:
背景音乐嘈杂
说话者为婴儿
说话者为儿童
说话者以英语为第二语言
说话者在唱歌
△包括但不限于这些情况
那么,有没有什么办法减少这种情况发生呢?
语序连贯的错误更容易修复
研究人员提出了一个新的数据集,利用近音字词来构建禁忌词的“替换”备选。例如,对于 crap 这一可能出现的“粗口”,研究人员就给它设置了 crab、craft 等读音相似的字词,便于 AI 在搞错时进行替换。
具体来说,他们在 BERT、XLM、XLNet 等 NLP 模型上,针对“完形填空”任务进行了重新训练,也就是用 [MASK] 遮住部分单词,让 AI 来填写对应的内容。
结果显示,在语序正常、前后文案有逻辑的视频中,AI 替换的准确率更高(蓝色为正确替换词):
然而在一些逻辑不强的文案中,成功替换的效果就没有那么好了:
最终,Megatron 和 Levenshtein 等模型展现出了最好的修复效果,分别给亚马逊 AI 带来了超过 25% 的正确修复率,给谷歌 AI 带来了超过 28% 的修复率。
看来 AI 在字幕生成能力上还是任重道远啊。
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-putting-explicit-language-captions-videos-aimed-children.html
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