型判断一张图像中是否包含sq信息，本质上就是图像识别。
图像识别目前在部分任务上的效果甚至超越了人类。
图像识别中最常见的就是图像分类算法，从Alex到VGG，从Res。
目前的图像分类算法可以较为准确地区分Image的1000类数据，鉴黄本身也是对输入图像做分类，因此采用图像分类算法就是顺其自然的事。
而且目标检测算法可以用来检测sq图像中的露点部位，也是比较可靠的手段。
此外，还有基于业务层面构造的特征和逻辑，比如是否有人、皮肤的面积等，用来辅助判断，在一些情况下确实是有效的。
AI鉴黄的难点主要在于不露点的软sq，特征小的sq、非通用sq以及卡通动漫sq等等。
这是图片ai鉴黄的难点，视频和音频鉴黄的难点就更多了。
而且对于这帮互联网大厂来说，即便能够做到百分之九十九的拦截率，剩下百分之一的内容都不得了。
以微博为例，每天产生的数据都是以T为单位。
即便是几十个T，百分之一的拦截失误率，都足够把来总整的够呛。
而且更重要的是华国的内容审核行业，不仅仅局限于鉴黄，OCR审查这帮互联网大厂更是很早就在做了。
点到为止。
同样的道理，百分之九十九的拦截率，对他们来说都是无法接接受的。
所以一直到了2031年，依然是AI加人工的鉴黄方式。
只是说2021年的时候像微博这个体量的，可能需要上千名鉴黄师，到了2031年只需要上百名。
四位数变三位数。
至于微信，你在一遍，然后丢到后端的审查接口。
通过权重算法来判断你是否有违规行为，触发特定规则之后，会决定你倾向的权重，权重超过阈值之后你会被重点关注。
将会有人工来对你进行审核。
当然这种审核不仅仅是国内的大厂，fb、ins、youtube、Google和推特都有大量的人工审核团队。
他们的审核团队放在菲律宾。
在2018年的时候，关于这件事，PBS放过一个纪录片。
对于国内外的互联网巨头们来说，他们在文字识别上能够做到接近百分之百，但是在图像分类测试中，只能做到98%左右。
而且对算力有非常
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