Новият детектор за избягване на забрани на Twitch с „машинно обучение“ ще бъде включен по подразбиране

0
611

Това е стъпка, която идва след тазгодишните непрекъснати критики за неспособността на Twitch да предпази стриймърите от „набези на омразата“ и друг тормоз.

През юли тази година Twitch добави множество тагове, за да подобри откриваемостта на каналите, принадлежащи на потребители с различни идентичности, включително транс, чернокожи и стриймъри с увреждания. Това също така послужи като гръмоотвод за натрапниците, които откриха и насочиха омразата си срещу тези общности. Особено жестоки бяха така наречените „набези на омразата“, при които автоматизирани акаунти заливаха чатовете с обидна или насилствена реч.

Нещата достигнаха своя връх на 1 септември, когато група стриймъри организираха „DayOffTwitch“ в знак на протест срещу неадекватната реакция на Twitch по този въпрос. Twitch отговори с опция за стриймърите да изискват проверка на базата на телефонен номер, за да участват в чатовете си, и това изглежда смекчи най-лошите набези на омраза.

Надяваме се, че най-новото допълнение към инструментите за поверителност и сигурност на Twitch ще даде на стриймърите допълнителни възможности за модериране, по-специално за справяне с проблемни лица, които заобикалят забраните, като създават алтернативни акаунти. В съобщението си от 30 ноември Twitch очерта система за машинно обучение, която се опитва да открива такива потребители.

При настройките по подразбиране, когато бъде открит такъв акаунт, участващ в чата, неговият принос се маркира в канала или се заглушава в очакване на действията на модератора, в зависимост от това колко вероятно е алгоритъмът да смята, че той е нежелан потребител. Стриймърите могат да регулират колко строга да бъде първоначалната автоматична реакция, като най-крайната опция е автоматична забрана на подозрителните акаунти.

В съобщението се съдържа предупреждение относно точността на програмата, като се уточнява:

„Едно нещо, за което трябва да се подготвим, особено около старта, е, че никое машинно обучение никога няма да бъде 100% точно, което означава, че има възможност за фалшиви положителни и фалшиви отрицателни резултати. Ето защо функцията за откриване на подозрителни потребители не забранява автоматично всички възможни или вероятни укриватели… Инструментът ще се учи от действията, които предприемате, и в резултат на това точността на неговите прогнози би трябвало да се подобри с течение на времето.“

Оценявам модулността на инструмента и това колко голям контрол предлага на някого при модерирането на собствения му канал. Twitch дължи на стриймърите поне това, като се има предвид степента, в която позволи да се запази проблемът с набезите от омраза, както и ужасната ситуация с авторското право върху музиката и свързаното с нея прочистване на стари видеоклипове през октомври миналата година.