토렌트 기어

AI가 커뮤니티 중재를 자동화하

"매직 금지 허머" 및 운영 시스템이 아닌 AI 조정: 정책 → 주어진 모델 → pleybuk → 메트릭 → 개선. 목표는 의사 소통의 "활기" 를 잃지 않고 투명하게 호소하는 안전하고 정중 한 공간입니다.

1) 책임있는 AI 조정의 기본 원칙

1. 모델 이전의 규칙. 위반 사례 및 제재 표가 포함 된 공공 코드.

2. 인간 루프. 자동 작업 - 부드럽습니다. 중재자가 확인한 후 엄격한 조치.

3. 투명성. 플래 카드 "단락 함에 따라 알고리즘에 의해 숨겨진 메시지", 이의 제기 채널 (SLA 계정 72 시간).

4. 데이터 최소화. 우리는 보안에 필요한 것만 저장합니다. PII - 필터 아래.

5. 책임있는 게임 (관련된 경우). 봇은 위험을 추진하지 않으며 우선 순위는 도움과 제한입니다.

2) AI가 가장 잘 닫히는 작업

독성/증오/위협 (분류 + 임계 값).

스팜/피싱/의심스러운 링크 (규칙 + IM 평판 + 이상).

오프 탑 및 홍수 (테마/의도 → 올바른 채널로 부드러운 리디렉션).

PII/민감한 데이터 (탐지 및 자동 교체/가죽).

조정 된 공격/봇넷 (네트워크/행동 분석).

스레드 요약 (중재자 및 빠른 수정에 대한 요약).

3) 파이프 라인 조정: 이벤트에서 행동까지

1. 수집: 메시지/첨부 파일/메타 데이터 (채널, 작성자, 시간), 사용자 불만.

2. 사전 처리: 언어 정규화/이모티콘, 중복 제거, 기본 규칙 (스톱 워드/링크).

3. 모델 분석:

독성/증오/모욕, PII/피싱/의심스러운 IM, 의도/오프 탑, 감정 (분노/불안), 조정 위험 (행동 및 그래프 신호).
4. 플레이 북 솔루션: 소프트 측정 → 에스컬레이션 → 수동 검토.
5. 통신: 규칙 및 항소에 대한 링크가있는 사용자에게 알림.
6. 피드백: 도전 사례 표시 → 추가 교육/교정.

4) 모델 계층 (실용적이고 설명 가능)

소형 변압기의 독성/행정/증오 분류기는 톤으로 보정됩니다.

PII/피싱/스팜: 일반 + 사전 + 그라디언트/맵/패턴으로 강화.

테마/오프 탑: "이동 위치" 마커에 대한 BERTopic/클러스터링.

감정/장력: 검토 우선 순위를 정하는 보조 태그.

Anomalies/botnets: 격리 숲/선지자 + 그래프 메트릭 (PageRank/Betweenness).

설명 가능성: SHP/기능 중요도 + 솔루션 로그.

5) 측정 플레이 북: 소프트에서 하드까지

소프트 (자동차, 사람없이):

저자를 제외한 모든 사람의 메시지를 숨깁니다. 개혁을 제안합니다.
PII "[숨겨진]" 자동 수정.
중재자 멘토의 주제/핑에 대한 채널로 자동 전송.
속도 제한: 게시/반응 지연 N 분.

평균 (자동 + 사후 검토):

검증 될 때까지 섀도우 조절 (저자가 볼 수 있고 나머지는 숨겨져 있음).
독성 반복 당 임시 모트 15-60 분.
링크/미디어를 검증으로 제한합니다.

하드 (중재자 후에 만):

용어에 대한 Mut/ban; 추첨에 참여할 권리의 철회.
프로모션 조건을 위반할 경우 게시물 삭제/상품 취소.

6) 통신 템플릿 (짧고 존중)

삭제/숨기기:

키> 항목 3에 숨겨진 메시지. 2 코덱스 (개인 공격). 다시 개혁하고 다시 보내주십시오. 당신이 동의하지 않으면-# 어필로 이의를 제기하십시오 (답변 약 72 시간).

오프 탑 → 리디렉션:

💡 # payment에 대한 더 나은 주제처럼 들립니다. 우리는 그곳으로 옮겼습니다 채널 탐색 규칙은 다음과 같습니다.

PII/기밀 유지:

💡 메시지에 숨겨진 개인 데이터가 있습니다 (규칙 4. 1). 필요한 경우 PII없이 게시물을 편집하십시오.

피싱/링크:

💡 링크는 위험한 것으로 표시됩니다 (규칙 5. 4). 도메인을 확인하거나 탭을 삭제하십시오.

7) 대시 보드 및 경고 (매일/매주)

매일:

독성/1000 메시지, 스팜 속도, PII 탐지.
"버닝" 스레드 (위험: 높음), 첫 번째 모드 동작 시간.
자동 솔루션의 공유, 경쟁 솔루션의 공유.

주간:

클래스 별 FPR/FNR (독성, 오프 탑, 스팜).
SLA의 CSAT, 구문 분석 시간, p95에 항소합니다.
반복되는 위반 (재발), 플레이 북의 효과.
주제/채널 별 동향, 독성 시계 맵.

8) 품질 지표 및 목표

SLA 중재: 중간 값은 5 분 (ram), p95 × 30 분입니다.

독성 정확도: F1 예에서는 85, "net" 샘플에서는 FPR 방식 2% 입니다.

이의 제기 수능은 4 이상입니다. 2/5, 취소 된 동작의 비율

소음 감소: -30% 스팜, 90 일 동안 -25% 독성/1000.

경험에 대한 영향: 신규 이민자 UND에 대한 첫 번째 응답, 건설적인 메시지의 비율 J.

9) 90 일 구현 로드맵

1-30 일-재단

코드 채택/게시, 제재 테이블, AI 및 항소 정책.

이벤트 컬렉션을 연결합니다 기본 필터 사용하기 (스팜/PII/톡스 키)

자동 제재없이 "프롬프트" 모드에서 AI를 시작하고 로그를 설정하십시오.

미니 대시 보드: 독성/스팜/PII, SLA, "연소" 스레드.

31-60 일-반자동

소프트 자동 동작 사용: 숨기기, PII 자동 정확도, 속도 제한, 오프 탑 전송.

로컬 예제를 사용한 모델의 추가 교육, 임계 값 교정.

이상/봇넷 경고를 소개합니다. 매주 복고풍 오 탐지의 시작.

61-90 일-규모와 견고성

그림자 조절과 일시적인 진흙을 추가하십시오 (인간 후 검토 포함).

모드 솔루션을 칸반 (누가/무엇을/언제/왜) 에 통합합니다.

분기 별 "전/후" 보고: 독성/1000, 스팜, 항소 CSAT, SLA.

10) 점검표

출시 준비

예 + 제재 테이블이있는 코드.
# 항소 채널 및 응답 패턴.
AI/개인 정보 보호 정책이 게시되었습니
추가 교육을 위해 500-2,000 개의 지역 사례를 표시합니다.
대시 보드 및 중재 로그가 활성화되어 있습니다.

품질과 윤리

엄격한 조치를위한 Human-in-the-loop.
설명 할 수없는 기능의 중요성.
데이터 드리프트/모델 품질을 모니터링합
주간 복고풍 버그 및 임계 값 업데이트.
RG 프레임 및 데이터 최소화가 충족됩니다.

11) 빈번한 실수와 피하는 방법

이동 중에 자동 제재. "첫 번째 팁/소프트 측정 다음 에스컬레이션.

모든 것에 대한 단일 임계 값 ". "채널/언어/컨텐츠 유형별 조정.

블랙 박스. 설명 할 수 없으면 항소와 신뢰의 질이 떨어집니다.

복고풍 오 탐지가 없습니다. 데이터 드리프트는 불가피합니다. 지속적인 개선주기가 필요합니다.

현지화는 무시합니다. 자르곤/유머/지역 기능은 추가 교육없이 모델을 깨뜨립니다.

12) 고정을위한 미니 -FAQ

인공 지능이 사람들을 금지하고 있

아니요, 그렇지 않습니다. 자동-소프트 측정 만 해당됩니다 중재자가 확인한 후 어렵습니다.

항소하는 방법?

# 항소에 요청을 남겨 두십시오. 우리는 72 시간 전에 대답하고 결정을 설명 할 것입니다.

어떤 데이터가 분석됩니까?

보안에 필요한 컨텐츠/메시지 메타 데이터 만 있 개인 데이터-게시하지 않습니다.

AI 조정은 팀의 "두 번째 손 쌍" 입니다. 독성, 스팜, PII 및 에스컬레이션을 빠르게 발견하고 사람들은 미묘한 결정을 내립니다. 명확한 규칙, 투명한 호소 및 개선 규율을 통해 지역 사회의 생생한 목소리를 잃지 않으면 서 소음과 갈등을 줄이고 반응을 가속화하며 존중하는 분위기를 유지할 수 있습니다.