トピック: Brand Safety

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ヘブライ語ツイートを用いた研究チームが、社会的文脈をツールで調べながら陰謀論的投稿の意図を判定するエージェント型AIを提案した。文面のみの分類を上回り、SNS運営や広告業界の監視業務の効率化につながる可能性がある。

英カーディフ大学らの研究チームが、メディア情報源の信頼性をAIで自動評価するための公開知識ベース「MEDIAREF」を発表した。フェイクニュース対策やコンプライアンス管理のコスト削減に直結する成果として注目される。

英国・オランダの研究チームが、SNS上の操作的なベッティング広告を検出する注釈付きデータセット「BetXplain」を公開した。規制当局や広告プラットフォームによる自動監視の実用化に道を開く成果として注目される。

大学研究チームが、SNS上の間接的言語表現を体系分類する新タクソノミーを開発した。LLMへの組み込みにより隠語検知の精度がF1値で5.4%改善され、プラットフォーム企業やブランド安全管理の高度化に直結する成果として注目される。

英オックスフォード大らの研究チームが、自動回帰型画像生成AIの安全性を人手によるアノテーションなしに反復的に高める手法を発表した。企業が生成AIを活用する際のコンプライアンスコストを大幅に削減できる可能性がある。

米中研究チームが有害動画の多層的理解を評価する新ベンチマーク「HarmVideoBench」を発表した。従来の二値分類を超え、AIモデルの審査精度を飛躍的に高める手法を示し、プラットフォーム企業のコンテンツ審査コスト削減に直結する成果として注目される。

多言語・複数ターン対話に対応したヘイトスピーチ兼偽情報への反論データセット「CATCH-ME」が公開された。SNS運営企業やコンテンツモデレーション部門のAI精度向上に直結する資源として注目される。

動画と音声を統合的に理解するAIの学習データセット「OmniVideo-100K」が公開された。映像監視や広告分析など、音と映像の関係性を問われる業務領域で大幅な精度向上が見込まれる。