يتضمن المحتوى الذي ينشئه المستخدم (UGC) محتوى خاصًا بالعلامة التجارية ينشره العملاء على منصات التواصل الاجتماعي. ويشمل جميع أنواع المحتوى النصي والوسائط، بما في ذلك الملفات الصوتية المنشورة على الأنظمة الأساسية ذات الصلة لأغراض مثل التسويق والترويج والدعم والتعليقات والتجارب وما إلى ذلك.
نظرًا لوجود المحتوى الذي ينشئه المستخدمون (UGC) في كل مكان على الويب، فإن الإشراف على المحتوى أمر ضروري. يمكن أن يجعل المحتوى الذي ينشئه المستخدمون العلامة التجارية تبدو أصلية وجديرة بالثقة وقابلة للتكيف. يمكن أن يساعد في زيادة عدد التحويلات ويساعد في بناء الولاء للعلامة التجارية.
ومع ذلك، لا تتمتع العلامات التجارية أيضًا بقدر كبير من السيطرة على ما يقوله المستخدمون عن علامتهم التجارية على الويب. ومن ثم، يعد الإشراف على المحتوى باستخدام الذكاء الاصطناعي إحدى طرق مراقبة المحتوى المنشور عبر الإنترنت حول علامة تجارية معينة. إليك كل ما تحتاج لمعرفته حول الإشراف على المحتوى.
تحدي الإشراف على المحتوى الذي ينشئه المستخدمون
أحد أكبر التحديات التي تواجه الإشراف على المحتوى الذي ينشئه المستخدمون هو الحجم الهائل للمحتوى الذي يتطلب الاعتدال. في المتوسط، يتم نشر 500 مليون تغريدة يوميا على تويتر (الآن X)، ويتم نشر الملايين من المنشورات والتعليقات على منصات مثل لينكدإن، وفيسبوك، وإنستغرام. إن مراقبة كل جزء من المحتوى الخاص بعلامتك التجارية أمر مستحيل تقريبًا بالنسبة للإنسان.
ومن ثم، فإن الإشراف اليدوي له نطاق محدود. بالإضافة إلى ذلك، في الحالات التي تتطلب رد فعل عاجل أو تخفيف، لن ينجح الاعتدال اليدوي. يأتي تيار آخر من التحديات من تأثير المحتوى الذي ينشئه المستخدمون على الصحة العاطفية للمشرفين.
في بعض الأحيان، ينشر المستخدمون محتوى صريحًا يسبب ضغطًا شديدًا للأفراد ويؤدي إلى الإرهاق العقلي. علاوة على ذلك، في عالم يتسم بالعولمة، يتطلب الاعتدال الفعال نهجا لتحليل المحتوى المحلي، وهو ما يشكل أيضا تحديا كبيرا للأفراد. ربما كان الإشراف اليدوي على المحتوى ممكنًا قبل عقد من الزمن، لكنه ليس ممكنًا إنسانيًا اليوم.
دور الذكاء الاصطناعي في الإشراف على المحتوى
عندما يمثل الإشراف اليدوي على المحتوى تحديًا كبيرًا، فإن المحتوى غير الخاضع للإشراف يمكن أن يعرض الأفراد والعلامات التجارية وأي كيان آخر لمحتوى مسيء. يعد الإشراف على محتوى الذكاء الاصطناعي (AI) طريقة سهلة لمساعدة المشرفين البشريين على إكمال عملية الإشراف بسهولة. سواء أكان ذلك منشورًا يذكر علامتك التجارية أو تفاعلًا ثنائي الاتجاه بين الأفراد أو المجموعات، فإن المراقبة والإشراف الفعالين مطلوبان.
في وقت كتابة هذا المنشور، كشفت OpenAI عن خطط لإحداث ثورة في نظام الإشراف على المحتوى باستخدام GPT-4 LLM. يوفر الذكاء الاصطناعي إمكانية الإشراف على المحتوى وتفسير جميع أنواع المحتوى وسياسات المحتوى وتكييفها. إن فهم هذه السياسات في الوقت الفعلي يسمح لنموذج الذكاء الاصطناعي بتصفية المحتوى غير المعقول. مع الذكاء الاصطناعي، لن يتعرض البشر بشكل صريح لمحتوى ضار؛ يمكنهم العمل بسرعة وقابلية التوسع والمحتوى المباشر المعتدل أيضًا.
[اقرأ أيضًا: 5 أنواع من الإشراف على المحتوى وكيفية التوسع باستخدام الذكاء الاصطناعي؟]
الإشراف على أنواع المحتوى المختلفة
نظرًا للنطاق الواسع من المحتوى المنشور عبر الإنترنت، تختلف كيفية إدارة كل نوع من أنواع المحتوى. يجب علينا استخدام الأساليب والتقنيات المطلوبة لمراقبة وتصفية كل نوع من أنواع المحتوى. دعونا نرى طرق الإشراف على محتوى الذكاء الاصطناعي للنصوص والصور والفيديو والصوت.
5 أنواع من الإشراف على المحتوى وكيفية التوسع باستخدام الذكاء الاصطناعي؟
المحتوى القائم على النص
سيستخدم برنامج الذكاء الاصطناعي خوارزميات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لفهم النص المنشور عبر الإنترنت. فهو لن يقرأ الكلمات فحسب، بل سيفسر أيضًا المعنى الكامن وراء النص ويكتشف مشاعر الفرد. سيستخدم الذكاء الاصطناعي تقنيات تصنيف النص لتصنيف المحتوى بناءً على النص والمشاعر. بالإضافة إلى هذا التحليل البسيط، يقوم برنامج الذكاء الاصطناعي بتنفيذ التعرف على الكيانات. يقوم باستخراج أسماء الأشخاص والأماكن والمواقع والشركات وما إلى ذلك أثناء الإشراف.
المحتوى الصوتي
تستخدم برامج الذكاء الاصطناعي التحليل الصوتي لإدارة المحتوى المنشور بهذا التنسيق. تستخدم هذه الحلول الذكاء الاصطناعي لترجمة الصوت إلى تنسيق نصي ثم تشغيل البرمجة اللغوية العصبية (NLP) بالإضافة إلى تحليل المشاعر. وهذا يساعد المشرفين على الحصول على نتائج سريعة فيما يتعلق بالنغمة والمشاعر والعاطفة وراء الصوت.
محتوى الصور
تُستخدم رؤية الكمبيوتر لجعل برنامج الذكاء الاصطناعي يفهم العالم وينشئ تمثيلًا مرئيًا لكل الأشياء. بالنسبة لتعديل الصور، تكتشف برامج الذكاء الاصطناعي الصور الضارة والفاحشة. ويستخدم خوارزميات رؤية الكمبيوتر لتصفية الصور غير الصحية. وبالخوض في مزيد من التفاصيل، تكتشف هذه البرامج موقع العناصر الضارة في الصورة. يمكن للبرامج تصنيف كل قسم من الصورة حسب تحليلها.
محتوى الفيديو
للإشراف على محتوى الفيديو، سيستخدم برنامج الذكاء الاصطناعي جميع التقنيات والخوارزميات التي تحدثنا عنها أعلاه. سيتم تصفية المحتوى الضار في الفيديو بنجاح وتقديم النتائج إلى المشرفين البشريين.
تحسين ظروف عمل المشرفين البشريين باستخدام الذكاء الاصطناعي
ليست كل المحتويات المنشورة على الويب آمنة وودية. سيشعر أي فرد يتعرض لمحتوى يحض على الكراهية والمروع والفاحش والبالغين بعدم الارتياح في مرحلة ما. ولكن عندما نستخدم برامج الذكاء الاصطناعي لإدارة المحتوى على وسائل التواصل الاجتماعي والمنصات الأخرى، فإن ذلك سيحمي البشر من مثل هذا التعرض.
يمكنه اكتشاف انتهاكات المحتوى بسرعة وحماية المشرفين من الوصول إلى هذا المحتوى. نظرًا لأن هذه الحلول مبرمجة مسبقًا لتصفية المحتوى بكلمات معينة ومحتوى مرئي، فسيكون من الأسهل على المشرف البشري تحليل المحتوى واتخاذ القرار.
بالإضافة إلى تقليل التعرض، يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا حماية البشر من الإجهاد العقلي والتحيز في القرار ومعالجة المزيد من المحتوى في وقت أقل.
التوازن بين الذكاء الاصطناعي والتدخل البشري
عندما يكون البشر غير قادرين على معالجة الكثير من المعلومات بسرعة، فإن برنامج الذكاء الاصطناعي ليس فعالاً في اتخاذ القرارات. ومن ثم، يعد التعاون بين البشر والذكاء الاصطناعي أمرًا ضروريًا لإدارة المحتوى بشكل دقيق وسلس.
إن اعتدال الإنسان في الحلقة (HITL) يجعل من السهل على الفرد المشاركة في عملية الاعتدال. يكمل كل من الذكاء الاصطناعي والبشر بعضهما البعض في عملية الاعتدال. سيحتاج برنامج الذكاء الاصطناعي إلى البشر لإنشاء قواعد الإشراف وإضافة المصطلحات والعبارات والصور وما إلى ذلك للكشف عنها. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للبشر أيضًا مساعدة الذكاء الاصطناعي على أن يصبح أفضل في تحليل المشاعر والذكاء العاطفي واتخاذ القرارات.
[اقرأ أيضًا: الإشراف الآلي على المحتوى: أهم الفوائد والأنواع]
سرعة وكفاءة الاعتدال في الذكاء الاصطناعي
تتوقف دقة الإشراف على المحتوى على التدريب على نموذج الذكاء الاصطناعي، والذي يتم استخلاصه من خلال مجموعات البيانات المشروحة من قبل خبراء بشريين. يميز هؤلاء المفسرون النوايا الدقيقة وراء كلمات المتحدثين. وعندما يقومون بوضع علامات على البيانات وتصنيفها، فإنهم يدمجون فهمهم للسياق والفروق الدقيقة في النموذج. إذا أخطأت هذه التعليقات التوضيحية الفروق الدقيقة أو أساءت تفسيرها، فقد يفعل الذكاء الاصطناعي ذلك أيضًا. ومن ثم، فإن الدقة التي يلتقط بها البشر تعقيدات الكلام تؤثر بشكل مباشر على قدرات الذكاء الاصطناعي في الاعتدال. هذا هو المكان الذي يستطيع شايب أن يفعله معالجة آلاف الوثائق مع الإنسان في الحلقة (HITL) لتدريب نماذج تعلم الآلة بشكل فعال. يمكن لخبرة Shaip في توفير بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي لمعالجة المعلومات وتصفيتها أن تساعد المؤسسات على تمكين الإشراف على المحتوى ومساعدة العلامات التجارية في الحفاظ على سمعتها في الصناعة.
