于是，由人类经过千挑万选、做题考试后建立起来的高质量“色情图片”数据库，最后交由模型训练。威视表示，GPU机器单机单卡的情况下训练时间要近一个月。后来阿里团队更换了网络结构并实现了多机多卡训练，将千万级别样本的训练时间控制在一周左右。

“AI最好的应用模式依然是人+机”

那么，高效和低成本的AI鉴黄，是否会完全替代人工鉴黄师？

对此，阿里安全部产品专家念夏向澎湃新闻表示，目前AI鉴黄最好的应用模式仍然是人工+机器。不管是前期设计模型的标准和实际打标，还是后期人工复核，人的参与都是不可或缺的。

2015年7月的“北京三里屯优衣库事件”，一段时长1分钟的试衣间不雅视频流出，并2个小时内在各大网络平台上迅速完成了过亿的转发量。但目前只有人的头脑拥有足够的“意识”判断这些单独的突发性事件，是否属于“违规”。

“已知的、有清晰标准定义的风险，AI都已经能解决了。”念夏表示，真正的难点是恶意的突发事件，爆发了就是爆发了，这种情况下，由于之前对该事件或场景缺乏标准的定义，当时要直接给AI及时去处理，是不可能的。”

另一种类型就是非常模棱两可的场景，即AI打分在50-99分之间的内容。念夏表示，带有主观个人意识或者群体意识的部分，就是需要人工审核的核心部分。

此外，包括特定的体育运动以及国际标准差异等问题，前期模型调整和后期复核标准变化，也需要人工审核的出马。

威视表示，目前像包括相扑、摔跤、艺术体操甚至游泳等门类的运动，由于穿着较为特殊，一般把这类多媒体作品定性为性感类，经由人工复核，终极目标还是希望能让AI直接分辨出图片上的人是在参加运动比赛。

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