تدقيق واجهات برمجة التطبيقات التجارية لتنظيم المحتوى: الإفراط والتقصير في تنظيم خطاب الكراهية الموجه ضد المجموعات

جدول المحتويات

1 المقدمة

تُسوَّق واجهات برمجة التطبيقات التجارية لتنظيم المحتوى كحلول قابلة للتوسع لمكافحة خطاب الكراهية عبر الإنترنت، لكنها تخاطر بإسكات الخطاب المشروع (الإفراط في التنظيم) والفشل في حماية المستخدمين من المحتوى الضار (التقصير في التنظيم). تقدم هذه الورقة إطارًا شاملاً لتدقيق أنظمة معالجة اللغات الطبيعية ذات الصندوق الأسود المستخدمة في تنظيم المحتوى.

2 المنهجية

2.1 إطار التدقيق

يقيم إطار التدقيق ذو الصندوق الأسود الخاص بنا واجهات برمجة التطبيقات التجارية لتنظيم المحتوى من خلال نهج متعددة: تقييم الأداء، وتحليل قابلية الشرح SHAP، وتحليل التمويج. يحلل الإطار خمسة ملايين استعلام عبر أربع مجموعات بيانات لتقييم أنماط التحيز بشكل منهجي.

2.2 مجموعات البيانات

تستخدم الدراسة أربع مجموعات بيانات متنوعة: HateXplain لخطاب الكراهية العام، وCivil Comments للنصوص الطويلة، وToxiGen لخطاب الكراهية الضمني، وSBIC للصور النمطية والتحيز الضمني. يضمن هذا التنوع التقييم الشامل عبر مظاهر خطاب الكراهية المختلفة.

2.3 واجهات برمجة التطبيقات المُقَيّمة

تم تقييم خمس واجهات برمجة تطبيقات تجارية: Google Natural Language API، وMicrosoft Azure Content Moderation، وOpenAI Content Moderation API، وPerspective API، وAmazon Comprehend. تمثل هذه الواجهات المزودين الرئيسيين في سوق تنظيم المحتوى التجاري.

3 الإطار التقني

3.1 تحليل SHAP

تُستخدم قيم SHAP (الشروح الجمعية لشابلي) لشرح مخرجات نماذج التعلم الآلي. يتم حساب قيمة SHAP للميزة $i$ على النحو التالي:

$\phi_i = \sum_{S \subseteq N \setminus \{i\}} \frac{|S|!(|N|-|S|-1)!}{|N|!}[f(S \cup \{i\}) - f(S)]$

حيث $N$ هي مجموعة جميع الميزات، و$S$ هي مجموعة فرعية من الميزات، و$f$ هي دالة التنبؤ للنموذج.

3.2 تحليل التمويج

يتم حساب درجات الإنصاف الرمزية الافتراضية من خلال تمويج نص الإدخال بشكل منهجي وقياس التغييرات في قرارات التنظيم. وهذا يساعد في تحديد الرموز التي تؤثر بشكل غير متناسب على نتائج التنظيم.

4 النتائج

4.1 مقاييس الأداء

وجدت الدراسة تباينًا كبيرًا في أداء واجهات برمجة التطبيقات. أدى OpenAI وAmazon أداءً أفضل قليلاً بدرجات F1 تبلغ 0.83 و0.81 على التوالي، بينما أظهرت واجهات برمجة التطبيقات الأخرى أداءً أقل (Microsoft: 0.74، Perspective: 0.62، Google: 0.59).

4.2 أنماط التحيز

أظهرت جميع واجهات برمجة التطبيقات تحيزات منهجية: الإفراط في تنظيم الخطاب المضاد، والشتم المستعاد، والمحتوى الذي يذكر الأشخاص السود، ومجتمع الميم، واليهود، والمسلمين. في الوقت نفسه، قصرت في تنظيم خطاب الكراهية الضمني، خاصة ضد أفراد مجتمع الميم.

5 تنفيذ الكود

فيما يلي تنفيذ مبسط لإطار التدقيق باستخدام Python:

import requests
import pandas as pd
from sklearn.metrics import precision_recall_fscore_support

class ContentModerationAudit:
    def __init__(self, api_endpoints):
        self.apis = api_endpoints
        
    def query_api(self, text, api_config):
        """استعلام واجهة برمجة التطبيقات لتنظيم المحتوى"""
        headers = {'Authorization': f'Bearer {api_config["key"]}'}
        payload = {'text': text, 'threshold': api_config.get('threshold', 0.5)}
        response = requests.post(api_config['url'], json=payload, headers=headers)
        return response.json()
    
    def calculate_bias_metrics(self, predictions, ground_truth, protected_groups):
        """حساب مقاييس التحيز عبر المجموعات المحمية"""
        metrics = {}
        for group in protected_groups:
            group_mask = protected_groups[group]
            precision, recall, f1, _ = precision_recall_fscore_support(
                ground_truth[group_mask], predictions[group_mask], average='binary'
            )
            metrics[group] = {'precision': precision, 'recall': recall, 'f1': f1}
        return metrics

# مثال على الاستخدام
api_configs = {
    'openai': {'url': 'https://api.openai.com/v1/moderations', 'key': 'YOUR_KEY'},
    'amazon': {'url': 'https://comprehend.amazonaws.com', 'key': 'YOUR_KEY'}
}

audit = ContentModerationAudit(api_configs)

6 التطبيقات المستقبلية

للنتائج آثار كبيرة على أنظمة تنظيم المحتوى المستقبلية. يجب أن تركز الأبحاث المستقبلية على تطوير نماذج أكثر دقة يمكنها التمييز بين خطاب الكراهية الضار والمناقشات المشروعة للهوية. كما لوحظ في ورقة CycleGAN (Zhu et al., 2017)، يمكن لتقنيات تكييف النطاق أن تساعد في معالجة تحولات التوزيع عبر المجموعات الديموغرافية المختلفة. بالإضافة إلى ذلك، واتباعًا لنهج فريق Perspective API (Lees et al., 2022)، يجب أن تدمج الأنظمة المستقبلية المعايير الخاصة بالمجتمع والمعالجة الواعية بالسياق.

تشمل الاتجاهات الناشئة:

• تنظيم المحتوى متعدد الوسائط الذي يجمع بين تحليل النص والصورة والسياق
• نهج التعلم الموحد للحفاظ على الخصوصية مع تحسين أداء النموذج
• تقنيات الذكاء الاصطناعي القابلة للشرح لتقديم قرارات تنظيم شفافة
• التكيف عبر الثقافات لأنظمة التنظيم للمنصات العالمية

7 المراجع

1. Hartmann, D., Oueslati, A., Staufer, D., Pohlmann, L., Munzert, S., & Heuer, H. (2025). Lost in Moderation: How Commercial Content Moderation APIs Over- and Under-Moderate Group-Targeted Hate Speech and Linguistic Variations. arXiv:2503.01623
2. Sap, M., Card, D., Gabriel, S., Choi, Y., & Smith, N. A. (2019). The Risk of Racial Bias in Hate Speech Detection. Proceedings of the 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics.
3. Röttger, P., Vidgen, B., Nguyen, D., Waseem, Z., Margetts, H., & Pierrehumbert, J. (2021). HateCheck: Functional Tests for Hate Speech Detection Models. Proceedings of the 59th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics.
4. Zhu, J. Y., Park, T., Isola, P., & Efros, A. A. (2017). Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks. IEEE International Conference on Computer Vision.
5. Lees, A., Tran, V. Q., Tay, Y., Sorensen, J., Gupta, A., Metzler, D., & Vasserman, L. (2022). A New Generation of Perspective API: Efficient Multilingual Character-level Transformers. Proceedings of the 28th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining.
6. Barocas, S., Hardt, M., & Narayanan, A. (2019). Fairness and Machine Learning. fairmlbook.org.
7. Topol, E. J. (2019). High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence. Nature Medicine, 25(1), 44-56.