AI自動(dòng)生成的字幕，能離譜到什么程度？

不僅把“螃蟹”（crab）誤聽成“廢話”（crap），當(dāng)場(chǎng)爆粗：

甚至還能把“玉米”（corn）給翻譯成p*rn……

關(guān)鍵在于，這些是AI給兒童節(jié)目自動(dòng)生成的字幕。

被AAAI 2022收錄的一篇新研究發(fā)現(xiàn)，在7013個(gè)兒童視頻中，接近40%的節(jié)目出現(xiàn)了少兒不宜或臟話等詞匯。

甚至在一個(gè)113集的兒童機(jī)器人學(xué)習(xí)欄目中，AI就“爆粗”了103次，平均接近一集一次！

對(duì)此，油管（YouTube）在接受《連線》采訪時(shí)回應(yīng)：

我們?yōu)?3歲以下的兒童開發(fā)了YouTube Kids，這個(gè)APP會(huì)關(guān)閉字幕生成功能。

但如果真有字幕需求的話，如何才能想辦法減少這種AI生成錯(cuò)誤？

一起來看看。

亞馬遜谷歌都很“祖安”

先來看看這篇論文的調(diào)查結(jié)果。

研究人員一共從油管上選出了24個(gè)兒童頻道，分別記錄了這些頻道的播放量和訂閱量。

可以看出，這些篩選出來的視頻播放量基本都達(dá)到了百萬級(jí)，訂閱人數(shù)也同樣不少。

然后，研究人員分別試了一下谷歌和AWS（亞馬遜網(wǎng)頁服務(wù)）的字幕生成效果。

結(jié)果顯示，AI字幕的“少兒不宜”率可謂離譜：

在7013個(gè)視頻中，谷歌AI出現(xiàn)錯(cuò)誤字幕的次數(shù)達(dá)到2768次，接近40%。

亞馬遜的AI字幕錯(cuò)誤率還要更高，達(dá)到了3672次，超過52%。

具體來說，兩個(gè)AI分別容易在這些“不太恰當(dāng)”的字詞上出錯(cuò)：

圖左亞馬遜，圖右谷歌

在這些數(shù)據(jù)集中，有一些詞語又尤為“少兒不宜”，例如一些罵人的臟詞：

經(jīng)過作者們?nèi)斯z查（例如確認(rèn)原視頻是否真的說了臟話），發(fā)現(xiàn)AI主要容易在以下幾種情況中出錯(cuò)：

背景音樂嘈雜

說話者為嬰兒

說話者為兒童

說話者以英語為第二語言

說話者在唱歌

包括但不限于這些情況

那么，有沒有什么辦法減少這種情況發(fā)生呢？

語序連貫的錯(cuò)誤更容易修復(fù)

研究人員提出了一個(gè)新的數(shù)據(jù)集，利用近音字詞來構(gòu)建禁忌詞的“替換”備選。

例如，對(duì)于crap這一可能出現(xiàn)的“粗口”，研究人員就給它設(shè)置了crab、craft等讀音相似的字詞，便于AI在搞錯(cuò)時(shí)進(jìn)行替換。

具體來說，他們?cè)贐ERT、XLM、XLNet等NLP模型上，針對(duì)“完形填空”任務(wù)進(jìn)行了重新訓(xùn)練，也就是用[MASK]遮住部分單詞，讓AI來填寫對(duì)應(yīng)的內(nèi)容。

結(jié)果顯示，在語序正常、前后文案有邏輯的視頻中，AI替換的準(zhǔn)確率更高（藍(lán)色為正確替換詞）：

然而在一些邏輯不強(qiáng)的文案中，成功替換的效果就沒有那么好了：

最終，Megatron和Levenshtein等模型展現(xiàn)出了最好的修復(fù)效果，分別給亞馬遜AI帶來了超過25%的正確修復(fù)率，給谷歌AI帶來了超過28%的修復(fù)率。

看來AI在字幕生成能力上還是任重道遠(yuǎn)啊。

關(guān)鍵詞：