日前 ， Facebook產品管理部門總監Catherine Card刊文介紹了其平臺如何利用AI技術幫助阻止自殺 。 據其披露 ， 全球每40秒就會發生一例自殺事件(死亡的人年齡在15-29歲之間) ， 在美國每年近有4.5萬人自殺 。 當有人表現出自殺傾向時 ， 盡快為他們提供幫助是非常重要的 。
Card指出 ， 由于許多朋友和家人都是通過Facebook聯系在一起的 ， 所以他們可以幫助一個身陷困境的人與那些支持他的人取得聯系 。 除了訓練有素的社區運營團隊成員之外 ， 從去年開始 ， 這家社交網絡公司開始借助機器學習進一步擴大影響力并提供更加及時的幫助 。
然而讓電腦識別自殺表現卻是一件非常復雜的事情 。 Facebook團隊面臨的最大挑戰之一就是被使用到其他語境的帶有自殺意圖的短語 ， 諸如kill(殺死)、die(死)、goodbye(再見) ， 因為這有時候只是人們情緒的一種發泄 。
對于Facebook來說想要訓練一個機器學習分類器就需要向其提供大量的例子 ， 包括想要識別(積極的例子)和不想要識別的(消極的例子) 。 然而在Facebook上積極的例子數量并不多 ， 特別是跟消極的例子相比 ， 但與此同時這也算是個好消息 ， 起碼沒有出現太多的自殺事件 。
不過團隊在消極的例子上倒是取得了不小的突破 ， 雖然一些帖子上出現了包含疑似自殺意圖的短語 ， 但經過社區運營團隊成員的分析并非是真正的自殘 。 這些例子中包含了許多類似于“作業好多我想要自殺”的類型 。
除了對帖子文本的分析 ， 評論也是參考因素之一 。
不過即使引入了這些AI檢測手段 ， 人仍然是Facebook在自殺預防工作上取得成功的核心 。 這就是為什么任何一個發出求救信號的人都會看到包括求助資源、與親人聯系方式在內的支持選擇 。 無論一個帖子是由相關的朋友或家人報告的 ， 還是通過機器學習識別的 ， 接下來的步驟都是一樣的 。 Facebook社區運營團隊的成員對其進行審查以確定此人是否處于危險之中--如果是這樣 ， 原始帖子就會顯示支持選項 ， 比如聯系朋友的提示和求助電話等 。 在嚴重的情況下 ， 當它確定可能存在迫在眉睫的自殘危險時 ， Facebook可能會聯系當地政府 。
【看Facebook如何利用AI技術阻止用戶自殺】Hamilton表示 ， 自去年開始這些工作以來 ， 他們已經在其主動檢測工作中收到的報告中對1000多份健康狀態檢查進行了審查 。 而在這一過程中 ， 技術無法取代人 ， 但它可以成為一種幫助 。
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