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AI如何自動化社區節制

AI調節不是「魔術禁令」，而是控制系統：政策→數據→花花公子模型→ →改進→指標。目標是建立一個安全，尊重的空間，而不會失去溝通的「活力」，並具有透明的吸引力。

1）負責任的AI審核的基本原則

1.先於模型的規則。公共守則，包括違反行為的例子和制裁表。

2.Human-in-the-loop.自動輔助僅柔軟；經主持人檢查後采取嚴厲措施。

3.透明度。哭泣「消息被算法隱藏在X.Y上」，上訴頻道（SLA ≤ 72小時）。

4.將數據最小化。只保留安全所需的東西；PII-在過濾器下。

5.響應遊戲（如果相關）。機器人不會推動風險，優先是幫助和限制。

2） AI最能完成的任務

毒性/幹擾/威脅（分類+閾值）。

垃圾郵件/網絡釣魚/可疑鏈接（規則+URL聲譽+異常）。

Offtop和「flood」（主題/內容→軟重定向到忠實的頻道）。

PII/敏感數據（零件和自動制造/隱藏）。

協調攻擊/機器人網絡（網絡/行為分析）。

Treds總結（主持人摘要和快速解決方案）。

3）管線節制： 從事件到行動

1.收集：消息/附件/元數據（頻道，作者，時間），用戶投訴。

2.預處理：語言正常化/表情符號，重復數據消除，基本規則（停止字/鏈接）。

3.模型分析：

毒性/幹擾/侮辱，PII/網絡釣魚/可疑 URL，插件/電信，情緒（憤怒/焦慮），協調風險（行為和圖形信號）。
4.花花公子解決方案：軟措施→升級→人工審查。
5.通訊：以規則及上訴為由通知使用者。
6.反饋：有爭議的案件標記→補習/校準。

4）模型層（實用且可理解）

根據您的語氣校準的緊湊型變壓器上的毒性/中風/海特分類器。

PII/網絡釣魚/垃圾郵件：常規+字典+通過URL/模式進行梯度增強。

主題/主題：BERTopic/聚類為「移動到哪裏」標記。

情緒/張力：用於優先考慮評論的輔助標簽。

異常/機器人網絡：隔離森林/Prophet+圖形度量（PageRank/Betweenness）。

可解釋性：SHAP/feature importance+解決方案日誌。

5）花花公子措施： 從軟到硬

柔軟（汽車，沒有人）：

向除作者以外的所有人隱瞞信息；建議重新制定。
PII自動變換為「［隱藏］」。
Autoperenos 到主題頻道/ping主持人-導師。
利率限制：在N分鐘內放慢姿勢/反應。

平均值（自動+事實後評論）：

影子節制（作者可以看到，隱藏在其他人身上），然後進行驗證。
重復毒性時15-60分鐘。
在驗證之前限制鏈接/媒體。

剛性（僅在主持人之後）：

Mut/禁令；取消參與抽獎的權利。
在違反促銷條款時刪除帖子/撤回獎品。

6）通信模式（簡短和尊重）

刪除/隱藏：

💡 消息按第3款隱藏。2守則（人身攻擊）。請重新制定並再次提交。如果不同意-在#appeals中上訴（回答≤ 72小時）。

Offtop →重定向：

💡 看起來主題更適合#payments。我們搬到了那裏。這是通道導航的規則。

PII/保密：

💡 我們已將個人信息隱藏在郵件中（規則4.1).如果需要-在沒有PII的情況下編輯帖子。

網絡釣魚/鏈接：

💡 鏈接被標記為有風險（規則5.4).請確認域或刪除URL。

7）Dashbords和Alertes（每日/每周）

每天：

毒性/1000條報告，垃圾郵件，PII檢測器。
「燃燒」tredas （risk： high）,時間到第一個模擬動作。
自動決定的份額，有爭議的份額。

每周：

FPR/FNR按類別（毒性，電費，垃圾郵件）。
Appeals CSAT，平均解析時間，SLA p95。
反復違規（復發），花花公子的有效性。
按主題/渠道劃分的趨勢，有毒手表的「地圖」。

8）質量指標和目標

SLA節制：中位數≤ 5分鐘（特工），p95 ≤ 30分鐘。

毒性精度：F1 ≥ 0。85在您的示例中，FPR在「純」樣本中≤ 2％。

Appeals CSAT: ≥ 4.2/5,被取消的行為比例≤ 10%。

降低噪音：−垃圾郵件的30%，90天內− 25%的毒性/1000。

對體驗的影響：對新手的第一次回應的時間，建設性信息的比例↓ ↑。

9）90天實施路線圖

Days 1-30-基礎

通過/發布守則，制裁表，AI政策和上訴。

連接事件收集；啟用基本過濾器（垃圾郵件/PII/tox-keys）。

在「提示」模式下運行AI（無自動問卷）,設置日誌。

Mini-Dashboard：毒性/垃圾郵件/PII, SLA,「燃燒」鏈條。

Days 31-60-半自動

啟用軟自動輔助：隱藏、PII自動交換、rate-limit、offtop轉移。

在本地示例上教模型,校準閾值.

引入異常/機器人網絡的變量；開始每周復古假陽性。

Days 61-90-規模和可持續性

添加影子審核和時間混淆（帶有人類後評論）。

將mod解決方案集成到kanban（誰/什麼/何時/為什麼）中。

季度「前/之後」報告：毒性/1000，垃圾郵件，Appeals CSAT，SLA。

10）支票單

準備發射

該守則附有示例+制裁表。
通道#appeals和響應模式。
AI/隱私政策已發布。
將500-2,000個本地示例標記為補習。
Dashbord和審核雜誌活躍。

質量與道德

強硬措施的人類循環。
用於可解釋性的SHAP/feature importance。
監測數據漂移/模型質量。
每周復古錯誤和閾值更新。
遵循了RG框架和最小化數據。

11）常見錯誤以及如何避免錯誤

「隨心所欲」的汽車調查。首先是提示/軟措施，然後是升級。

單一閾值「對所有」。通過渠道/語言/內容類型進行調音。

黑匣子。如果沒有可解釋性，上訴的質量和信任就會下降。

沒有復古的誤報。數據漂移是不可避免的-需要不斷改進的循環。

忽略本地化。術語/幽默/區域特征打破了模型而無需進行再學習。

12） Mini-FAQ供錨定

AI洗澡的人嗎？

沒有。汽車只是軟措施。剛性-經過主持人的驗證。

如何上訴？

將應用程序保留在#appeals中。我們會在72小時前回答並解釋決定。

分析了哪些數據？

只有安全所需的內容/消息元數據。個人資料-不收集/不公布。

AI審核是團隊的「第二對手」：它很快註意到毒性，垃圾郵件，PII和升級，人們做出微妙的決策。有了明確的規則，透明的上訴和改進紀律，您將減少噪音和沖突，加快反應並保持尊重的氣氛-而不會失去社區的現場聲音。