{"id":6505,"date":"2018-05-02T14:29:20","date_gmt":"2018-05-02T17:29:20","guid":{"rendered":"http:\/\/br.newsroom.fb.com\/?p=6505"},"modified":"2021-06-17T10:10:28","modified_gmt":"2021-06-17T13:10:28","slug":"f8-2018-como-a-tecnologia-nos-ajuda-a-remover-conteudo-improprio-antes-mesmo-de-ser-denunciado","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/about.fb.com\/br\/news\/2018\/05\/f8-2018-como-a-tecnologia-nos-ajuda-a-remover-conteudo-improprio-antes-mesmo-de-ser-denunciado\/","title":{"rendered":"F8 2018: Como a tecnologia nos ajuda a remover conte\u00fado impr\u00f3prio antes mesmo de ser denunciado"},"content":{"rendered":"<p><em>Por Guy Rosen, vice-presidente de Gerenciamento de Produto<\/em><\/p>\n<p>Existem duas maneiras de tirar conte\u00fados impr\u00f3prios, como v\u00eddeos terroristas, discurso de \u00f3dio, pornografia ou viol\u00eancia, do Facebook: retirar quando algu\u00e9m faz uma den\u00fancia, ou proativamente usando tecnologia. Ambas s\u00e3o importantes. Mas os avan\u00e7os na tecnologia, incluindo intelig\u00eancia artificial, machine learning e vis\u00e3o computacional, significam que agora podemos:<\/p>\n<ul>\n<li><b>Remover conte\u00fados impr\u00f3prios com mais rapidez<\/b>, pois nem sempre temos que esperar que eles sejam denunciados. No caso do suic\u00eddio, isso pode significar a diferen\u00e7a entre a vida e a morte. Porque, assim que nossa tecnologia identifica que algu\u00e9m expressou pensamentos sobre suic\u00eddio, podemos oferecer ajuda ou trabalhar com socorristas, o que j\u00e1 <a href=\"https:\/\/about.fb.com\/br\/2017\/11\/ajudando-nossa-comunidade-em-tempo-real\/\">fizemos em milhares de casos<\/a>.<\/li>\n<li><b>Obter mais conte\u00fado<\/b>, mais uma vez, porque n\u00e3o precisamos esperar que outra pessoa o encontre. Como anunciamos h\u00e1 duas semanas, durante o primeiro trimestre de 2018, por exemplo, removemos <a href=\"https:\/\/newsroom.fb.com\/news\/2018\/04\/keeping-terrorists-off-facebook\/\">proativamente quase dois milh\u00f5es de conte\u00fados do Estado Isl\u00e2mico e da al-Qaeda<\/a> &#8211; 99% dos quais foram removidos antes que algu\u00e9m fizesse uma den\u00fancia no Facebook.<\/li>\n<li><b>Aumentar a capacidade de nossa equipe de revis\u00e3o<\/b> para trabalhar em casos nos quais expertise humana \u00e9 necess\u00e1ria para entender o contexto ou as nuances de uma situa\u00e7\u00e3o espec\u00edfica. Por exemplo; algu\u00e9m est\u00e1 fazendo um relato sobre o pr\u00f3prio v\u00edcio em drogas? Ou est\u00e1 encorajando outras pessoas a consumir drogas?<\/li>\n<\/ul>\n<p>Levou tempo para desenvolvermos este software &#8211; e estamos constantemente tentando melhorar ele. Fazemos isso ao analisar casos espec\u00edficos de conte\u00fados impr\u00f3prios denunciados e removidos, identificando um padr\u00e3o de comportamento. Esses padr\u00f5es podem ser usados para ensinar nosso software de forma que ele encontre proativamente outros casos semelhantes.<\/p>\n<ul>\n<li><b><a href=\"https:\/\/www.facebook.com\/communitystandards\/objectionable_content\/adult_nudity_sexual_activity\/\">Nudez<\/a> <\/b>e <b><a href=\"https:\/\/www.facebook.com\/communitystandards\/objectionable_content\/graphic_violence\">viol\u00eancia gr\u00e1fica<\/a><\/b>: esses s\u00e3o dois tipos muito diferentes de conte\u00fado, mas estamos usando as melhorias da vis\u00e3o computacional para remover proativamente ambos.<\/li>\n<li><b><a href=\"https:\/\/www.facebook.com\/communitystandards\/objectionable_content\/hate_speech\/\">Discurso de \u00f3dio<\/a><\/b>: entender o contexto do discurso normalmente requer uma vis\u00e3o humana &#8211; o conte\u00fado em quest\u00e3o \u00e9 realmente odioso, ou ele est\u00e1 sendo usado para condenar e aumentar a conscientiza\u00e7\u00e3o sobre o discurso de \u00f3dio? Come\u00e7amos a usar a tecnologia para detectar de forma proativa algo que possa violar nossas pol\u00edticas, come\u00e7ando com determinados idiomas, como ingl\u00eas e portugu\u00eas. Em seguida, nossas equipes de revis\u00e3o analisam o conte\u00fado e o que est\u00e1 dentro das regras continua no ar, como por exemplo algu\u00e9m que descreve algo odioso com o intuito de aumentar a conscientiza\u00e7\u00e3o sobre o problema.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.facebook.com\/communitystandards\/integrity_authenticity\/misrepresentation\"><b>Contas falsas<\/b><\/a>: bloqueamos milh\u00f5es de contas falsas todos os dias quando s\u00e3o criadas, antes que elas possam causar algum dano. Isso \u00e9 importante na luta contra o spam, not\u00edcias falsas, desinforma\u00e7\u00e3o e an\u00fancios impr\u00f3prios. Recentemente, <a href=\"https:\/\/about.fb.com\/br\/2018\/03\/apresentando-novas-tecnicas-de-machine-learning-para-ajudar-a-combater-fraudes\/\">come\u00e7amos a usar intelig\u00eancia artificial<\/a> para detectar contas vinculadas a golpes financeiros.<\/li>\n<li><b><a href=\"https:\/\/www.facebook.com\/communitystandards\/integrity_authenticity\/spam\/\">Spam<\/a><\/b>: a maior parte do nosso trabalho de combate ao spam \u00e9 feita automaticamente usando padr\u00f5es reconhec\u00edveis de comportamento problem\u00e1tico. Se uma conta, por exemplo, estiver publicando um mesmo conte\u00fado v\u00e1rias vezes em um curto per\u00edodo de tempo, esse \u00e9 um sinal de que algo est\u00e1 errado.<\/li>\n<li><b><a href=\"https:\/\/www.facebook.com\/communitystandards\/violence_criminal_behavior\/dangerous_individuals_organizations\">Propaganda terrorista<\/a><\/b>: a grande maioria de conte\u00fado deste tipo \u00e9 removida automaticamente, sem a necessidade de algu\u00e9m fazer a den\u00fancia.<\/li>\n<li><b><a href=\"https:\/\/www.facebook.com\/communitystandards\/safety\/suicide_self_injury_violence\/\">Preven\u00e7\u00e3o ao suic\u00eddio<\/a><\/b>: conforme explicado acima, identificamos proativamente publica\u00e7\u00f5es que podem mostrar que pessoas est\u00e3o em risco para que obtenham ajuda.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Quando falo de tecnologia como intelig\u00eancia artificial, vis\u00e3o computacional ou machine learning, as pessoas perguntam por que n\u00e3o estamos progredindo com mais rapidez. E \u00e9 uma boa pergunta. A intelig\u00eancia artificial, por exemplo, \u00e9 muito promissora, mas ainda est\u00e1 longe de ser eficaz para todos os tipos de conte\u00fados impr\u00f3prios, uma vez que o contexto \u00e9 algo t\u00e3o importante. \u00c9 por isso que ainda temos pessoas revisando den\u00fancias.<\/p>\n<p>E, de maneira mais geral, a tecnologia precisa de grandes quantidades de dados para ser treinada para reconhecer padr\u00f5es significativos de comportamento, que muitas vezes n\u00e3o temos em alguns idiomas ou para casos que n\u00e3o s\u00e3o t\u00e3o denunciados. \u00c9 por isso que normalmente conseguimos fazer mais em ingl\u00eas, por ser o maior conjunto de dados que temos no Facebook.<\/p>\n<p>Mas estamos investindo em tecnologia para aumentar nossa precis\u00e3o em novos idiomas. Por exemplo, o Facebook AI Research (FAIR) est\u00e1 trabalhando em uma \u00e1rea chamada <a href=\"https:\/\/research.fb.com\/publications\/word-translation-without-parallel-data\/\">incorpora\u00e7\u00e3o multi l\u00ednguas<\/a>, como uma maneira de endere\u00e7ar esse desafio da linguagem. E \u00e9 por isso que \u00e0s vezes podemos pedir feedback \u00e0s pessoas sobre se algumas publica\u00e7\u00f5es t\u00eam determinados tipos de conte\u00fado, as incentivando a sinaliz\u00e1-las para revis\u00e3o. \u00c9 por isso tamb\u00e9m que as den\u00fancias das pessoas no Facebook s\u00e3o t\u00e3o importantes &#8211; por isso, continuem denunciando. Porque trabalhando juntos podemos ajudar a tornar o Facebook mais seguro para todos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Por Guy Rosen, vice-presidente de Gerenciamento de Produto Existem duas maneiras de tirar conte\u00fados impr\u00f3prios, como v\u00eddeos terroristas, discurso de \u00f3dio, pornografia ou viol\u00eancia, do Facebook: retirar quando algu\u00e9m faz uma den\u00fancia, ou proativamente usando tecnologia. Ambas s\u00e3o importantes. Mas os avan\u00e7os na tecnologia, incluindo intelig\u00eancia artificial, machine learning e vis\u00e3o computacional, significam que agora podemos: Remover conte\u00fados impr\u00f3prios com mais rapidez, pois nem sempre temos que esperar que eles sejam denunciados. No caso do suic\u00eddio, isso pode significar a diferen\u00e7a entre a vida e a morte. Porque, assim que nossa tecnologia identifica que algu\u00e9m expressou pensamentos sobre suic\u00eddio, podemos oferecer ajuda ou trabalhar com socorristas, o que j\u00e1 fizemos em milhares de casos. Obter mais conte\u00fado, mais uma vez, porque n\u00e3o precisamos esperar que outra pessoa o encontre. Como anunciamos h\u00e1 duas semanas, durante o primeiro trimestre de 2018, por exemplo, removemos proativamente quase dois milh\u00f5es de conte\u00fados do Estado Isl\u00e2mico e da al-Qaeda &#8211; 99% dos quais foram removidos antes que algu\u00e9m fizesse uma den\u00fancia no Facebook. Aumentar a capacidade de nossa equipe de revis\u00e3o para trabalhar em casos nos quais expertise humana \u00e9 necess\u00e1ria para entender o contexto ou as nuances de uma situa\u00e7\u00e3o espec\u00edfica. Por exemplo; algu\u00e9m est\u00e1 fazendo um relato sobre o pr\u00f3prio v\u00edcio em drogas? Ou est\u00e1 encorajando outras pessoas a consumir drogas? 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Come\u00e7amos a usar a tecnologia para detectar de forma proativa algo que possa violar nossas pol\u00edticas, come\u00e7ando com determinados idiomas, como ingl\u00eas e portugu\u00eas. Em seguida, nossas equipes de revis\u00e3o analisam o conte\u00fado e o que est\u00e1 dentro das regras continua no ar, como por exemplo algu\u00e9m que descreve algo odioso com o intuito de aumentar a conscientiza\u00e7\u00e3o sobre o problema. Contas falsas: bloqueamos milh\u00f5es de contas falsas todos os dias quando s\u00e3o criadas, antes que elas possam causar algum dano. Isso \u00e9 importante na luta contra o spam, not\u00edcias falsas, desinforma\u00e7\u00e3o e an\u00fancios impr\u00f3prios. Recentemente, come\u00e7amos a usar intelig\u00eancia artificial para detectar contas vinculadas a golpes financeiros. Spam: a maior parte do nosso trabalho de combate ao spam \u00e9 feita automaticamente usando padr\u00f5es reconhec\u00edveis de comportamento problem\u00e1tico. Se uma conta, por exemplo, estiver publicando um mesmo conte\u00fado v\u00e1rias vezes em um curto per\u00edodo de tempo, esse \u00e9 um sinal de que algo est\u00e1 errado. Propaganda terrorista: a grande maioria de conte\u00fado deste tipo \u00e9 removida automaticamente, sem a necessidade de algu\u00e9m fazer a den\u00fancia. Preven\u00e7\u00e3o ao suic\u00eddio: conforme explicado acima, identificamos proativamente publica\u00e7\u00f5es que podem mostrar que pessoas est\u00e3o em risco para que obtenham ajuda. Quando falo de tecnologia como intelig\u00eancia artificial, vis\u00e3o computacional ou machine learning, as pessoas perguntam por que n\u00e3o estamos progredindo com mais rapidez. E \u00e9 uma boa pergunta. A intelig\u00eancia artificial, por exemplo, \u00e9 muito promissora, mas ainda est\u00e1 longe de ser eficaz para todos os tipos de conte\u00fados impr\u00f3prios, uma vez que o contexto \u00e9 algo t\u00e3o importante. \u00c9 por isso que ainda temos pessoas revisando den\u00fancias. E, de maneira mais geral, a tecnologia precisa de grandes quantidades de dados para ser treinada para reconhecer padr\u00f5es significativos de comportamento, que muitas vezes n\u00e3o temos em alguns idiomas ou para casos que n\u00e3o s\u00e3o t\u00e3o denunciados. \u00c9 por isso que normalmente conseguimos fazer mais em ingl\u00eas, por ser o maior conjunto de dados que temos no Facebook. Mas estamos investindo em tecnologia para aumentar nossa precis\u00e3o em novos idiomas. Por exemplo, o Facebook AI Research (FAIR) est\u00e1 trabalhando em uma \u00e1rea chamada incorpora\u00e7\u00e3o multi l\u00ednguas, como uma maneira de endere\u00e7ar esse desafio da linguagem. 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Aumentar a capacidade de nossa equipe de revis\u00e3o para trabalhar em casos nos quais expertise humana \u00e9 necess\u00e1ria para entender o contexto ou as nuances de uma situa\u00e7\u00e3o espec\u00edfica. Por exemplo; algu\u00e9m est\u00e1 fazendo um relato sobre o pr\u00f3prio v\u00edcio em drogas? Ou est\u00e1 encorajando outras pessoas a consumir drogas? Levou tempo para desenvolvermos este software &#8211; e estamos constantemente tentando melhorar ele. Fazemos isso ao analisar casos espec\u00edficos de conte\u00fados impr\u00f3prios denunciados e removidos, identificando um padr\u00e3o de comportamento. Esses padr\u00f5es podem ser usados para ensinar nosso software de forma que ele encontre proativamente outros casos semelhantes. Nudez e viol\u00eancia gr\u00e1fica: esses s\u00e3o dois tipos muito diferentes de conte\u00fado, mas estamos usando as melhorias da vis\u00e3o computacional para remover proativamente ambos. Discurso de \u00f3dio: entender o contexto do discurso normalmente requer uma vis\u00e3o humana &#8211; o conte\u00fado em quest\u00e3o \u00e9 realmente odioso, ou ele est\u00e1 sendo usado para condenar e aumentar a conscientiza\u00e7\u00e3o sobre o discurso de \u00f3dio? Come\u00e7amos a usar a tecnologia para detectar de forma proativa algo que possa violar nossas pol\u00edticas, come\u00e7ando com determinados idiomas, como ingl\u00eas e portugu\u00eas. Em seguida, nossas equipes de revis\u00e3o analisam o conte\u00fado e o que est\u00e1 dentro das regras continua no ar, como por exemplo algu\u00e9m que descreve algo odioso com o intuito de aumentar a conscientiza\u00e7\u00e3o sobre o problema. Contas falsas: bloqueamos milh\u00f5es de contas falsas todos os dias quando s\u00e3o criadas, antes que elas possam causar algum dano. Isso \u00e9 importante na luta contra o spam, not\u00edcias falsas, desinforma\u00e7\u00e3o e an\u00fancios impr\u00f3prios. Recentemente, come\u00e7amos a usar intelig\u00eancia artificial para detectar contas vinculadas a golpes financeiros. Spam: a maior parte do nosso trabalho de combate ao spam \u00e9 feita automaticamente usando padr\u00f5es reconhec\u00edveis de comportamento problem\u00e1tico. Se uma conta, por exemplo, estiver publicando um mesmo conte\u00fado v\u00e1rias vezes em um curto per\u00edodo de tempo, esse \u00e9 um sinal de que algo est\u00e1 errado. Propaganda terrorista: a grande maioria de conte\u00fado deste tipo \u00e9 removida automaticamente, sem a necessidade de algu\u00e9m fazer a den\u00fancia. Preven\u00e7\u00e3o ao suic\u00eddio: conforme explicado acima, identificamos proativamente publica\u00e7\u00f5es que podem mostrar que pessoas est\u00e3o em risco para que obtenham ajuda. Quando falo de tecnologia como intelig\u00eancia artificial, vis\u00e3o computacional ou machine learning, as pessoas perguntam por que n\u00e3o estamos progredindo com mais rapidez. 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Ambas s\u00e3o importantes. Mas os avan\u00e7os na tecnologia, incluindo intelig\u00eancia artificial, machine learning e vis\u00e3o computacional, significam que agora podemos: Remover conte\u00fados impr\u00f3prios com mais rapidez, pois nem sempre temos que esperar que eles sejam denunciados. No caso do suic\u00eddio, isso pode significar a diferen\u00e7a entre a vida e a morte. Porque, assim que nossa tecnologia identifica que algu\u00e9m expressou pensamentos sobre suic\u00eddio, podemos oferecer ajuda ou trabalhar com socorristas, o que j\u00e1 fizemos em milhares de casos. Obter mais conte\u00fado, mais uma vez, porque n\u00e3o precisamos esperar que outra pessoa o encontre. Como anunciamos h\u00e1 duas semanas, durante o primeiro trimestre de 2018, por exemplo, removemos proativamente quase dois milh\u00f5es de conte\u00fados do Estado Isl\u00e2mico e da al-Qaeda &#8211; 99% dos quais foram removidos antes que algu\u00e9m fizesse uma den\u00fancia no Facebook. Aumentar a capacidade de nossa equipe de revis\u00e3o para trabalhar em casos nos quais expertise humana \u00e9 necess\u00e1ria para entender o contexto ou as nuances de uma situa\u00e7\u00e3o espec\u00edfica. Por exemplo; algu\u00e9m est\u00e1 fazendo um relato sobre o pr\u00f3prio v\u00edcio em drogas? Ou est\u00e1 encorajando outras pessoas a consumir drogas? Levou tempo para desenvolvermos este software &#8211; e estamos constantemente tentando melhorar ele. Fazemos isso ao analisar casos espec\u00edficos de conte\u00fados impr\u00f3prios denunciados e removidos, identificando um padr\u00e3o de comportamento. Esses padr\u00f5es podem ser usados para ensinar nosso software de forma que ele encontre proativamente outros casos semelhantes. Nudez e viol\u00eancia gr\u00e1fica: esses s\u00e3o dois tipos muito diferentes de conte\u00fado, mas estamos usando as melhorias da vis\u00e3o computacional para remover proativamente ambos. Discurso de \u00f3dio: entender o contexto do discurso normalmente requer uma vis\u00e3o humana &#8211; o conte\u00fado em quest\u00e3o \u00e9 realmente odioso, ou ele est\u00e1 sendo usado para condenar e aumentar a conscientiza\u00e7\u00e3o sobre o discurso de \u00f3dio? Come\u00e7amos a usar a tecnologia para detectar de forma proativa algo que possa violar nossas pol\u00edticas, come\u00e7ando com determinados idiomas, como ingl\u00eas e portugu\u00eas. Em seguida, nossas equipes de revis\u00e3o analisam o conte\u00fado e o que est\u00e1 dentro das regras continua no ar, como por exemplo algu\u00e9m que descreve algo odioso com o intuito de aumentar a conscientiza\u00e7\u00e3o sobre o problema. Contas falsas: bloqueamos milh\u00f5es de contas falsas todos os dias quando s\u00e3o criadas, antes que elas possam causar algum dano. Isso \u00e9 importante na luta contra o spam, not\u00edcias falsas, desinforma\u00e7\u00e3o e an\u00fancios impr\u00f3prios. Recentemente, come\u00e7amos a usar intelig\u00eancia artificial para detectar contas vinculadas a golpes financeiros. Spam: a maior parte do nosso trabalho de combate ao spam \u00e9 feita automaticamente usando padr\u00f5es reconhec\u00edveis de comportamento problem\u00e1tico. Se uma conta, por exemplo, estiver publicando um mesmo conte\u00fado v\u00e1rias vezes em um curto per\u00edodo de tempo, esse \u00e9 um sinal de que algo est\u00e1 errado. Propaganda terrorista: a grande maioria de conte\u00fado deste tipo \u00e9 removida automaticamente, sem a necessidade de algu\u00e9m fazer a den\u00fancia. Preven\u00e7\u00e3o ao suic\u00eddio: conforme explicado acima, identificamos proativamente publica\u00e7\u00f5es que podem mostrar que pessoas est\u00e3o em risco para que obtenham ajuda. Quando falo de tecnologia como intelig\u00eancia artificial, vis\u00e3o computacional ou machine learning, as pessoas perguntam por que n\u00e3o estamos progredindo com mais rapidez. E \u00e9 uma boa pergunta. A intelig\u00eancia artificial, por exemplo, \u00e9 muito promissora, mas ainda est\u00e1 longe de ser eficaz para todos os tipos de conte\u00fados impr\u00f3prios, uma vez que o contexto \u00e9 algo t\u00e3o importante. \u00c9 por isso que ainda temos pessoas revisando den\u00fancias. E, de maneira mais geral, a tecnologia precisa de grandes quantidades de dados para ser treinada para reconhecer padr\u00f5es significativos de comportamento, que muitas vezes n\u00e3o temos em alguns idiomas ou para casos que n\u00e3o s\u00e3o t\u00e3o denunciados. \u00c9 por isso que normalmente conseguimos fazer mais em ingl\u00eas, por ser o maior conjunto de dados que temos no Facebook. Mas estamos investindo em tecnologia para aumentar nossa precis\u00e3o em novos idiomas. Por exemplo, o Facebook AI Research (FAIR) est\u00e1 trabalhando em uma \u00e1rea chamada incorpora\u00e7\u00e3o multi l\u00ednguas, como uma maneira de endere\u00e7ar esse desafio da linguagem. E \u00e9 por isso que \u00e0s vezes podemos pedir feedback \u00e0s pessoas sobre se algumas publica\u00e7\u00f5es t\u00eam determinados tipos de conte\u00fado, as incentivando a sinaliz\u00e1-las para revis\u00e3o. \u00c9 por isso tamb\u00e9m que as den\u00fancias das pessoas no Facebook s\u00e3o t\u00e3o importantes &#8211; por isso, continuem denunciando. 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