機器學習、深度學習這些人工智能相關的解決方案用途甚廣，早前我們報導過有色情網站用演算法讓用戶可透過「以圖搜尋」找出相似女星，其實在搜尋引擎上篩選不雅內容亦會用到類似技術。近日 Yahoo 就宣佈在 GitHub 上開源其用於識別不適宜工作場所 (NSFW) 圖像的深度學習方案，據指這可能是首個識別 NSFW 圖像的開源演算法。
Yahoo 開源首個 NSFW 圖像識別深度學習方案
所謂的不適宜工作場所內容 (Not suitable/safe for work, NSFW) 包括血腥、暴力及色情等各種露骨及不雅內容，大部分搜尋引擎均會預設啟用安全搜尋模式將這些內容過濾，以免用戶在不適宜的場合看到。而人工智能無疑在篩選這些內容當中擔當重要著角色。
近日 Yahoo 就透過官方 Blog 宣佈開源其用於識別 NSFW 圖片的深度學習方案。Yahoo 在文章中表示，在現今由圖片和用戶生成內容主導的網絡，過濾 NSFW 圖像已成為互聯網不可缺少的一部分。隨著電腦視覺、深度學習演算法和不斷改善的訓練數據，電腦現時已可非常精準地自動識別、過濾 NSFW 圖像內容。
今次 Yahoo 開源的深度學習方案，主要針對 NSFW 中色情圖片這一範疇，該公司指希望透過開源方案，讓更多開發者能參與到 NSFW 內容識別、分類的測試中，並提供反饋意見進一步完善分類機制。
方案的主要原理是利用演算法為提供識別的圖片評分 (0-1)，如低於 0.2 分屬於安全內容，高於 0.8 分則很有可能屬於 NSFW 內容，同時亦會參考特定案例的 ROC 曲線來協助判定評分。Yahoo 方面亦表示，現時尚未有用於識別 NSFW 圖片的開源學習模型或演算法，換言之這可能是首個相關範疇的開源方案。