[Info👻mation] 페이스북, 강화된 실시간 알고리즘 CLARA ⏩ 글 요약 기사에서 페이스북은 “유저가 가짜 계정을 신고하기 전에 이미 99.5%는 머신러닝으로 검출해 냅니다.”라고

[Info👻mation] 페이스북, 강화된 실시간 알고리즘 CLARA ⏩ 글 요약 기사에서 페이스북은 “유저가 가짜 계정을 신고하기 전에 이미 99.5%는 머신러닝으로 검출해 냅니다.”라고 밝혔습니다. 그럼에도 불구하고, 언어의 복잡한 뉘앙스 때문에 인간의 판단은 여전히 필요합니다. 기사를 통해 공유된, 페이스북의 새로운 강화 정책은 Confidence of Labels and Raters (= CLARA / 라벨링과 평가자의 신뢰성)입니다. 모니터링 요원 결정의 불확실성을 개선하기 위해 도입된 시스템입니다. 결과적으로는 모니터링 요원(직원)은 줄이면서 더 정확한 결과를 내는 시스템입니다. 기사에 가면 알고리즘 흐름도가 자세히 나와 있습니다. 어떤 평가가 필요할 때, 인간과 머신 러닝이 동시에 확인하고, 그 결과를 다시 머신러닝이 크로스 체킹을 하는데 이때 인간의 과거 선택까지 참조합니다. 또한 기존에 다수결의 원칙으로 진행했던 평가 방식보다 리소스를 20% 정도 줄일 수 있답니다. 🗣나의 생각 유머 게시판에서 가끔 보이는 글로 “유튜브 알고리즘 근황” 또는 “이것이 유튜브 알고리즘” 제목이 있습니다. 전혀 다른 주제와 내용이지만 썸내일이 비슷하다는 이유로 추천 영상으로 나오고는 하는데, 이를 비꼰 유머글 입니다. 지상 최대의 테크 회사인 구글(유튜브)와 페이스북의 알고리즘을 경험하다 보면, 다행인지(?) 아직 인간이 볼때 어색할 때가 있습니다. 그럼에도 불구하고 위 기사처럼 무려 99.5%라는 수치는 놀라울 따름입니다. 기사에 소개된 페이스북 알고리즘에서 무서움은 모니터링 요원의 평가를 컴퓨터가 크로스 체킹 하는데, 이때 모니터링 요원의 과거 평가들 까지 고려 한다는 점입니다. 최종 감독자는 인간이 아닌 컴퓨터이구나, 라는 생각이 들었습니다. *참고 페이스북 내 커뮤니티 검열 강화 및 알고리즘 관련 내용 https://research.fb.com/blog/2020/08/improving-the-accuracy-of-community-standards-enforcement-by-certainty-estimation-of-human-decisions/ -------------------------------- [Chip🍟News] : 최신 뉴스들에 대해 본인 생각을 남깁니다. [New⚡️BM] : 해외 기업들의 비즈니스 모델을 함께 공유하고 생각을 나눕니다. [New🤳 App] : 국내외 서비스들을 공유하고 생각을 나눕니다. [Info👻mation] : 알아두면 꽤나 좋을만한 정보를 공유합니다.