वाणिज्यिक कंटेंट मॉडरेशन एपीआई का ऑडिट: समूह-लक्षित घृणा भाषण का अति- और अल्प-मॉडरेशन

विषय सूची

1 परिचय

वाणिज्यिक कंटेंट मॉडरेशन एपीआई को ऑनलाइन घृणा भाषण से निपटने के लिए स्केलेबल समाधान के रूप में बाजार में पेश किया जाता है, लेकिन वे वैध भाषण को दबाने (अति-मॉडरेशन) और उपयोगकर्ताओं को हानिकारक सामग्री से बचाने में विफल होने (अल्प-मॉडरेशन) दोनों का जोखिम रखते हैं। यह पेपर कंटेंट मॉडरेशन में उपयोग होने वाली ब्लैक-बॉक्स एनएलपी प्रणालियों के ऑडिट के लिए एक व्यापक फ्रेमवर्क पेश करता है।

2 कार्यप्रणाली

2.1 ऑडिट फ्रेमवर्क

हमारा ब्लैक-बॉक्स ऑडिट फ्रेमवर्क वाणिज्यिक कंटेंट मॉडरेशन एपीआई का मूल्यांकन कई दृष्टिकोणों से करता है: प्रदर्शन मूल्यांकन, SHAP व्याख्यात्मकता विश्लेषण, और परिवर्तन विश्लेषण। यह फ्रेमवर्क व्यवस्थित रूप से पूर्वाग्रह पैटर्न का आकलन करने के लिए चार डेटासेट में पचास लाख क्वेरीज़ का विश्लेषण करता है।

2.2 डेटासेट

अध्ययन में चार विविध डेटासेट का उपयोग किया गया है: सामान्य घृणा भाषण के लिए HateXplain, लंबे पाठों के लिए Civil Comments, अंतर्निहित घृणा भाषण के लिए ToxiGen, और रूढ़ियों एवं अंतर्निहित पूर्वाग्रह के लिए SBIC। यह विविधता विभिन्न घृणा भाषण अभिव्यक्तियों में व्यापक मूल्यांकन सुनिश्चित करती है।

2.3 एपीआई मूल्यांकित

पांच वाणिज्यिक एपीआई का मूल्यांकन किया गया: Google Natural Language API, Microsoft Azure Content Moderation, OpenAI Content Moderation API, Perspective API, और Amazon Comprehend। ये वाणिज्यिक कंटेंट मॉडरेशन बाजार में प्रमुख प्रदाताओं का प्रतिनिधित्व करते हैं।

3 तकनीकी फ्रेमवर्क

3.1 SHAP विश्लेषण

SHAP (SHapley Additive exPlanations) मान मशीन लर्निंग मॉडलों के आउटपुट की व्याख्या करने के लिए उपयोग किए जाते हैं। फीचर $i$ के लिए SHAP मान की गणना इस प्रकार की जाती है:

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

जहां $N$ सभी फीचर्स का सेट है, $S$ फीचर्स का एक सबसेट है, और $f$ मॉडल प्रेडिक्शन फंक्शन है।

3.2 परिवर्तन विश्लेषण

काउंटरफैक्चुअल टोकन निष्पक्षता स्कोर की गणना इनपुट टेक्स्ट को व्यवस्थित रूप से बदलकर और मॉडरेशन निर्णयों में परिवर्तनों को मापकर की जाती है। इससे यह पहचानने में मदद मिलती है कि कौन से टोकन मॉडरेशन परिणामों को असमान रूप से प्रभावित करते हैं।

4 परिणाम

4.1 प्रदर्शन मेट्रिक्स

अध्ययन में एपीआई प्रदर्शन में महत्वपूर्ण भिन्नता पाई गई। OpenAI और Amazon ने क्रमशः 0.83 और 0.81 के F1 स्कोर के साथ थोड़ा बेहतर प्रदर्शन किया, जबकि अन्य एपीआई ने कम प्रदर्शन दिखाया (Microsoft: 0.74, Perspective: 0.62, Google: 0.59)।

4.2 पूर्वाग्रह पैटर्न

सभी एपीआई ने व्यवस्थित पूर्वाग्रह दिखाए: काउंटर-स्पीच, पुनः प्रयुक्त अपशब्दों, और ब्लैक, LGBTQIA+, यहूदी, और मुस्लिम लोगों का उल्लेख करने वाली सामग्री का अति-मॉडरेशन। साथ ही, उन्होंने अंतर्निहित घृणा भाषण, विशेष रूप से LGBTQIA+ व्यक्तियों के खिलाफ, का अल्प-मॉडरेशन किया।

5 कोड कार्यान्वयन

नीचे ऑडिट फ्रेमवर्क का एक सरलीकृत पायथन कार्यान्वयन दिया गया है:

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):
        """कंटेंट मॉडरेशन एपीआई क्वेरी करें"""
        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):
        """संरक्षित समूहों में पूर्वाग्रह मेट्रिक्स की गणना करें"""
        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

# उदाहरण उपयोग
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 भविष्य के अनुप्रयोग

इन निष्कर्षों का भविष्य की कंटेंट मॉडरेशन प्रणालियों के लिए महत्वपूर्ण प्रभाव है। भविष्य के शोध को अधिक सूक्ष्म मॉडल विकसित करने पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए जो हानिकारक घृणा भाषण और पहचान की वैध चर्चाओं के बीच अंतर कर सकें। जैसा कि CycleGAN पेपर (Zhu et al., 2017) में उल्लेख किया गया है, डोमेन अनुकूलन तकनीकें विभिन्न जनसांख्यिकीय समूहों में वितरण परिवर्तनों को संबोधित करने में मदद कर सकती हैं। इसके अतिरिक्त, Perspective API टीम (Lees et al., 2022) के दृष्टिकोण का अनुसरण करते हुए, भविष्य की प्रणालियों को समुदाय-विशिष्ट मानदंडों और संदर्भ-जागरूक प्रसंस्करण को शामिल करना चाहिए।

उभरती दिशाओं में शामिल हैं:

• टेक्स्ट, इमेज और संदर्भ विश्लेषण को जोड़ने वाला मल्टी-मोडल कंटेंट मॉडरेशन
• मॉडल प्रदर्शन में सुधार करते हुए गोपनीयता बनाए रखने के लिए फेडरेटेड लर्निंग दृष्टिकोण
• पारदर्शी मॉडरेशन निर्णय प्रदान करने के लिए एक्सप्लेनएबल एआई तकनीकें
• वैश्विक प्लेटफार्मों के लिए मॉडरेशन प्रणालियों का क्रॉस-कल्चरल अनुकूलन

7 संदर्भ

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.