설명 가능한 탐지 및 개인 맞춤형 수정 기능을 갖춘 유해 콘텐츠 검열 도구, DeMod

核心概念

본 논문에서는 소셜 미디어 사용자를 위한 유해 콘텐츠 검열 도구인 DeMod를 소개합니다. DeMod는 설명 가능한 탐지 기능과 개인 맞춤형 수정 기능을 제공하여 사용자가 유해 콘텐츠를 더 잘 이해하고 수정할 수 있도록 돕습니다.

要約

본 논문은 소셜 미디어에서 증가하는 유해 콘텐츠 문제를 해결하기 위해 설명 가능한 탐지 및 개인 맞춤형 수정 기능을 갖춘 새로운 유해 콘텐츠 검열 도구인 DeMod를 제안합니다.

Weibo 사용자 대상 요구사항 조사 연구

연구팀은 먼저 Weibo 사용자를 대상으로 유해 콘텐츠 검열에 대한 요구사항 조사 연구를 수행했습니다. 설문 조사와 인터뷰를 통해 사용자들은 기존의 자체 검열 및 플랫폼 검열 방식의 문제점을 지적하며, 더욱 정확하고 사용자 친화적인 검열 도구의 필요성을 강조했습니다.

DeMod의 주요 기능

이러한 요구사항을 기반으로 개발된 DeMod는 ChatGPT를 기반으로 하며 다음과 같은 주요 기능을 제공합니다.

• 설명 가능한 탐지: 유해 콘텐츠 분류(유해/무해) 및 관련 키워드를 제공하며, 즉각적인 설명과 동적 설명을 통해 사용자의 이해를 돕습니다. 즉각적인 설명은 특정 키워드가 유해한 이유를 명확히 설명하고, 동적 설명은 게시물에 대한 잠재적 청중의 태도를 시뮬레이션하여 사용자가 콘텐츠의 잠재적 영향을 파악할 수 있도록 합니다.
• 개인 맞춤형 수정: 유해 콘텐츠를 수정하기 위한 제안을 제공하면서 원래 의미와 사용자의 개인화된 언어 스타일을 최대한 유지합니다. 사용자의 과거 게시물을 학습하여 개인 맞춤형 수정을 가능하게 합니다.

DeMod의 성능 평가

연구팀은 DeMod의 성능을 평가하기 위해 자동 평가 및 사용자 평가를 수행했습니다. 자동 평가 결과 DeMod는 기존 유해 콘텐츠 탐지 도구인 Perspective API보다 높은 정확도를 보였습니다. 또한 사용자 평가 결과 DeMod는 높은 수준의 사용자 수용도, 사용 편의성 및 제어 가능성을 보였습니다.

DeMod의 의의

DeMod는 기존 유해 콘텐츠 검열 도구의 한계를 극복하고 사용자 중심적인 접근 방식을 통해 유해 콘텐츠 문제 해결에 기여할 수 있는 가능성을 제시합니다. 특히 설명 가능한 탐지 및 개인 맞춤형 수정 기능은 사용자의 자율성을 강화하고 유해 콘텐츠에 대한 인식을 제고하는 데 효과적일 것으로 기대됩니다.

統計

Weibo는 월 6억 명의 활성 사용자를 보유하고 있습니다.
2022년 11월부터 2023년 8월까지 Weibo에서 식별된 공격적인 표현의 수는 1억 2천만 개를 넘었습니다.
설문 조사에 참여한 Weibo 사용자 493명 중 355명(71.60%)이 게시물을 검열한다고 답했습니다.
DeMod의 유해 콘텐츠 탐지 정확도는 GPT-4 모델 사용 시 73.50%, GPT-3.5-turbo 모델 사용 시 69.35%로 나타났습니다.
DeMod의 유해 콘텐츠 수정 기능은 유해 샘플의 비율을 94.38% 감소시켰습니다.

引用

"이 도구는 내 머리를 크게 비워줄 수 있습니다. 나는 종종 내 말이 다른 사람들에게 상처를 줄 수 있다는 것을 알지 못합니다."
"키워드를 직접 강조 표시해야 합니다. 나는 시간을 낭비하고 싶지 않습니다. 그냥 게시물일 뿐입니다."
"자동 수정 기능은 몇 가지 제안을 제공해야 하며 직접 게시해서는 안 됩니다. 직접 수정하는 것을 선호합니다."

抽出されたキーインサイト

DeMod: A Holistic Tool with Explainable Detection and Personalized Modification for Toxicity Censorship

by Yaqiong Li, ... 場所 arxiv.org 11-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.01844.pdf

深掘り質問

DeMod가 다양한 문화적 배경을 가진 사용자의 언어 스타일을 얼마나 효과적으로 학습하고 반영할 수 있을까요?

DeMod는 사용자의 과거 게시물 데이터를 기반으로 개인화된 수정을 제공하는 것을 목표로 합니다. 하지만 이 접근 방식은 다양한 문화적 배경을 가진 사용자에게 충분하지 않을 수 있습니다.
문화적 차이: 유머, 비꼬기, 사회적 규범 등 문화적 차이는 온라인 소통에서 큰 영향을 미칩니다. 특정 문화권에서는 무례하게 여겨지지 않는 표현이 다른 문화권에서는 불쾌감을 줄 수 있습니다. DeMod가 이러한 미묘한 문화적 차이를 충분히 학습하지 못한다면, 특정 문화권의 사용자에게는 편향된 검열이나 잘못된 수정을 제공할 수 있습니다.
데이터 편향: DeMod 학습 데이터에 특정 문화권의 언어 스타일이 충분히 반영되지 않는다면, 해당 문화권 사용자의 언어 스타일을 제대로 이해하고 반영하기 어려울 것입니다.
다국어 지원: DeMod가 다국어 환경을 지원하려면 방대한 양의 다국어 데이터 학습 및 언어별 모델 개발이 필요합니다.
효과적인 문화적 다양성 반영을 위한 개선 방향:

다양한 문화권의 데이터 확보: DeMod 학습 데이터에 다양한 문화적 배경을 가진 사용자의 게시물 데이터를 충분히 포함해야 합니다.
문화적 맥락 분석: 단순히 단어나 문장의 의미뿐만 아니라 문화적 맥락을 분석하여 특정 표현이 가지는 의미를 정확하게 파악해야 합니다.
사용자 피드백 반영: 사용자 피드백을 통해 DeMod의 문화적 이해도를 지속적으로 향상시키고, 사용자에게 더욱 적합한 검열 및 수정 기능을 제공해야 합니다.

유해 콘텐츠 검열 도구의 사용이 사용자의 자기 검열을 저해하고 플랫폼에 대한 지나친 의존을 초래할 가능성은 없을까요?

유해 콘텐츠 검열 도구 사용은 사용자의 자기 검열 능력 저하 및 플랫폼 의존성 심화라는 부작용을 초래할 수 있습니다.
자기 검열 약화: 사용자는 도구에 지나치게 의존하여 스스로 생각하고 판단하는 능력이 저하될 수 있습니다. 도구가 모든 것을 판단해 줄 것이라는 믿음 때문에 비판적 사고 없이 도구의 판단에 따라 자신의 표현을 수정하게 될 수 있습니다.
플랫폼 의존 심화: 사용자는 플랫폼이 제시하는 기준에 맞춰 자신의 표현을 검열하고 수정하며, 플랫폼에 대한 의존도가 높아질 수 있습니다.
균형을 위한 노력:

자기 검열 능력 향상: 도구는 단순히 유해 콘텐츠 여부를 판단하는 것을 넘어, 사용자가 스스로 자신의 표현을 돌아보고 개선할 수 있도록 돕는 방향으로 개발되어야 합니다. 예를 들어, 특정 표현이 왜 문제가 될 수 있는지, 어떤 맥락에서 불쾌감을 줄 수 있는지 등을 사용자에게 알려주는 것입니다.
투명성 및 사용자 통제권 강화: 플랫폼은 검열 기준 및 알고리즘을 투명하게 공개하고, 사용자가 자신의 표현 방식을 스스로 선택하고 조절할 수 있도록 해야 합니다.

인공지능 기술의 발전이 온라인 환경에서의 표현의 자유와 윤리적 책임 사이의 균형을 어떻게 재정립할 수 있을까요?

인공지능 기술 발전은 온라인 환경에서 표현의 자유와 윤리적 책임 사이의 균형점을 찾는 데 중요한 역할을 합니다.
표현의 자유 보장: 인공지능은 특정 집단에 대한 차별이나 혐오 발언과 같이 명백히 유해한 콘텐츠를 효과적으로 식별하고 관리하는 데 활용될 수 있습니다.
윤리적 책임: 인공지능 기술 자체가 특정 가치관에 편향될 수 있다는 점을 인지하고, 다양한 관점과 가치관을 반영할 수 있도록 지속적인 노력이 필요합니다.
균형을 위한 인공지능 기술 활용:

맥락 인지: 인공지능은 단순히 특정 단어나 문장을 기반으로 판단하는 것이 아니라, 전체적인 맥락을 고려하여 표현의 자유를 침해하지 않는 선에서 유해 콘텐츠를 판별해야 합니다.
투명성 및 설명 가능성: 인공지능 시스템의 의사 결정 과정을 투명하게 공개하고, 사용자가 인공지능의 판단 근거를 이해할 수 있도록 설명 가능성을 높여야 합니다.
사회적 합의: 인공지능 기술 활용 방식 및 윤리적 기준에 대한 사회적 합의를 형성하고, 지속적인 논의를 통해 변화하는 사회적 가치관을 반영해야 합니다.
인공지능 기술은 온라인 환경에서 표현의 자유와 윤리적 책임 사이의 균형을 재정립하는 데 중요한 도구가 될 수 있습니다. 하지만 기술적 발전만큼이나 중요한 것은 인간의 역할입니다. 인공지능 기술을 윤리적으로 활용하고, 지속적인 사회적 논의를 통해 균형점을 찾아나가는 노력이 필요합니다.