Исследования по использованию LLM для модерирования контента — Tech Policy Press

Одним из актуальных приложений LLM (моделей большого языка) является их использование для модерирования контента на онлайн-платформах. Большинство современных исследований в этой области сосредоточены на метриках точности — на том, насколько правильно LLM принимает решения относительно содержимого. Однако точность оказывается недостаточной и зачастую вводит в заблуждение, поскольку не учитывает различия между простыми и сложными случаями, а также неизбежные компромиссы, возникающие при достижении более высокой точности.

Более детальное изучение показывает, что модерирование контента является составной частью управления платформами, ключевым моментом которого является легитимность. Вместо того чтобы принимать правильные решения по модерированию, главная цель LLM заключается в том, чтобы сделать их легитимными. В этой связи статья предлагает перейти от единственного критерия точности к легитимностной модели для оценки работы модераторов LLM.

Модель предлагает, что для простых случаев ключевыми факторами являются точность, скорость и прозрачность, в то время как для сложных случаев важны обоснование решений и участие пользователей. Рассматривая LLM в этом контексте, реальный потенциал моделей в модерировании не заключается в повышении точности. Вместо этого LLM могут сыграть значительную роль в следующих аспектах:

• Проведение предварительной оценки — отделение легких случаев от сложных;
• Обеспечение качественных объяснений для решений по модерированию;
• Помощь человеческим рецензентам в получении дополнительной информации о контексте;
• Стимулирование участия пользователей в более интерактивной форме.

Реализация этих задач возможна через Workflow, который учитывает LLM в системе модерирования контента. Используя нормативные теории из юриспруденции и социальных наук для критического анализа новых технологических приложений, статья стремится переопределить роль LLM в модерировании контента и перенаправить актуальные исследования в этой области.

Сравнение разных модераторов

Сравнение различных типов модераторов, включая традиционные модели, обычных человеческих модераторов и экспертов, показывает, что каждый тип имеет свои сильные и слабые стороны. LLM, хотя и обладает потенциальным преимуществом в точности, также несет дополнительные расходы и задержки, что делает их менее подходящими для модерирования простых случаев.

Таким образом, правильное использование LLM должно сосредоточиться на сложных случаях, в которых модели могут действительно повысить легитимность процессов модерирования, а не просто стремиться к увеличению точности.

Заключение

Использование LLM для модерирования контента представляет собой интересную область для дальнейших исследований. Понимание истинного потенциала LLM в задачах модерирования требует более глубокого анализа их роли в рамках системы управления онлайн-платформами и сообществами, с последующим шагом от точности к легитимности в оценке результатов.

Прокомментировать в Телеграм: https://t.me/n8nhow

Подписаться на канал обучения n8n: https://t.me/n8ncoaching