採用機器學習技術移除違規內容
機器學習能幫助我們大量標記可能含有違規內容的影片並交送審查，這樣一來，我們就可以將數百萬部違規影片在觀眾看到前先行移除。我們斥資開發的機器學習技術加快了移除違規影片的速度，不論是數量較少的高風險影片 (例如暴力極端主義相關內容) ，還是數量龐大的影片 (例如垃圾內容)，現在都能迅速、有效地被移除。
報告重點內容如下：（這份報告採用 2017 年 10 月至 12 月的資料）
・這幾個月我們從 YouTube 移除了超過 8 百萬部影片[1] 。這類影片多為垃圾內容或是使用者試圖上傳的成人內容，而且只佔了這段期間內 YouTube 整體觀看次數的一小部分[2] 。
・670 萬部影片是先由機器學習技術 (而非真人審查人員) 標記並送交審查。
・在這 670 萬部影片中，有 76% 的影片在還沒有任何觀眾觀看前就遭到移除。
舉例來說，在 2017 年初遭使用者檢舉含有暴力極端主義內容而遭到移除的影片中，有 8% 在下架時觀看次數低於 10 次[3]。在 2017 年 6 月我們採用機器學習技術來檢舉內容後，目前在因為含有暴力極端內容而遭到移除的影片中，有超過半數的影片觀看次數低於 10 次。
真人審查小組和機器學習技術，兩者缺一不可
採用機器學習技術其實代表越來越多人審查影片內容，而不是意味著更少人審查。這是因為系統仰賴審查人員來判斷內容是否違反我們的政策。你可以透過以下這部影片，進一步瞭解檢舉內容和人工審查程序：
我們在去年承諾將在2018年底前把 Google 內部處理違規內容的總人數增加至 1 萬人。在 YouTube，我們已經聘僱了處理不當內容所需要的最大人力，來努力實踐這個目標。在此同時，我們也聘請了嫻熟暴力極端主義、反恐和人權的全職專員，並且擴大區域專家團隊的陣容。
我們會持續努力讓 YouTube 成為一個擁有能移除暴力內容的強大系統、且充滿活力的社群。我們非常樂於提供更多資訊，協助各位瞭解這些系統的成效和精進之處。
本文作者：YouTube 團隊
[1] 這個數目不包含移除頻道時連帶刪除的影片。多數頻道遭到移除是因為違反了垃圾內容政策，因此我們認為違規的垃圾內容所佔比例其實更高。
[2] 這 8 百萬部影片只佔了 YouTube 整體觀看次數的一小部分，而且這個佔比在過去五季持續降低。
[3] 這不包括上傳時已被自動偵測為極端暴力內容而下架的影片，這些影片不會有任何觀看次數。
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