O Facebook já foi criticado algumas vezes por não fazer o suficiente para conter o discurso de ódio e também a disseminação de notícias falsas. Por causa disso, a rede social afirmou na última sexta (13) que usará machine learning para ajudar a fazer a moderação das postagens.

A tarefa de moderar as postagens, realmente, não parece fácil: são cerca de 1,62 bilhão de usuários ativos diariamente, os quais geram 4 pentabytes de dados (incluindo 350 milhões de fotos). Essa responsabilidade recai sobre 15.000 moderadores de conteúdo.

Com o uso de machine learning, a ideia é que os problemas mais graves sejam detectados e atribuídos aos moderadores humanos. Antes, a ordem de avaliação era praticamente cronológica e a ideia agora é que as mais importantes sejam vistas primeiro. As publicações serão avaliadas conforme três critérios: viralidade, gravidade e probabilidade de estarem violando regras.

“Usaremos este sistema para priorizar melhor o conteúdo. Esperamos usar mais automação quando a violação do conteúdo for menos grave, especialmente se o conteúdo não for viral ou for rapidamente compartilhado por um grande número de pessoas.”, afirmou Ryan Barnes, Product Manager da equipe Facebook Community Integrity.

Para ter uma ideia de como as fake news percorrem a rede social, um estudo realizado por uma organização sem fins lucrativos encontrou 3,8 bilhões de visualizações no Facebook de conteúdo enganoso relacionado à COVID-19. Por outro lado, há também a censura indevida, que é quando a rede classifica alguma foto como inadequada mesmo que não seja.

Segundo os funcionários do Facebook, o uso de machine learning é parte de um esforço para impedir que informações perigosas, ofensivas e enganosas não sejam disseminadas e as verídicas não sejam censuradas. A ideia é unir a inteligência artificial com moderadores humanos, minimizando os erros.

Fontes: The Verge; TechXplore.

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Larissa Fereguetti

Cientista e Engenheira de Saúde Pública, com mestrado, também doutorado em Modelagem Matemática e Computacional; com conhecimento em Sistemas Complexos, Redes e Epidemiologia; fascinada por tecnologia.