商業內容審核API審計報告：針對群組仇恨言論嘅過度與不足審核

1 引言

商業內容審核API被宣傳為可擴展嘅解決方案來對抗網上仇恨言論，但佢哋同時存在壓制合法言論（過度審核）同未能保護用戶免受有害內容影響（不足審核）嘅風險。本文介紹一個全面嘅框架來審計用於內容審核嘅黑盒NLP系統。

2 研究方法

2.1 審計框架

我哋嘅黑盒審計框架通過多種方法評估商業內容審核API：性能評估、SHAP可解釋性分析同擾動分析。該框架分析四個數據集中嘅五百萬個查詢，系統性評估偏見模式。

2.2 數據集

本研究使用四個多元化數據集：HateXplain用於一般仇恨言論、Civil Comments用於較長文本、ToxiGen用於隱含仇恨言論、SBIC用於刻板印象同隱含偏見。這種多樣性確保咗對唔同仇恨言論表現形式嘅全面評估。

2.3 評估API

評估咗五個商業API：Google Natural Language API、Microsoft Azure Content Moderation、OpenAI Content Moderation API、Perspective API同Amazon Comprehend。這些代表咗商業內容審核市場嘅主要供應商。

3 技術框架

3.1 SHAP分析

SHAP（SHapley Additive exPlanations）值用於解釋機器學習模型嘅輸出。特徵$i$嘅SHAP值計算如下：

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

其中$N$係所有特徵嘅集合，$S$係特徵子集，$f$係模型預測函數。

3.2 擾動分析

通過系統性擾動輸入文本並測量審核決策嘅變化來計算反事實標記公平分數。這有助於識別哪些標記對審核結果產生不成比例嘅影響。

4 結果

4.1 性能指標

研究發現API性能存在顯著差異。OpenAI同Amazon表現稍好，F1分數分別為0.83同0.81，而其他API顯示較低性能（Microsoft：0.74、Perspective：0.62、Google：0.59）。

4.2 偏見模式

所有API都顯示出系統性偏見：過度審核反駁言論、回收侮辱詞彙以及提及黑人、LGBTQIA+、猶太人同穆斯林嘅內容。同時，佢哋對隱含仇恨言論審核不足，特別係針對LGBTQIA+個體嘅內容。

關鍵洞察

API經常依賴群組身份術語（例如「黑人」）來預測仇恨言論
使用編碼訊息嘅隱含仇恨言論持續被不足審核
反駁言論同回收侮辱詞彙被系統性過度審核
唔同人口群組之間性能差異顯著

5 代碼實現

以下係審計框架嘅簡化Python實現：

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):
        """查詢內容審核API"""
        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):
        """計算受保護群組嘅偏見指標"""
        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

# 使用示例
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 未來應用

研究結果對未來內容審核系統具有重要意義。未來研究應該聚焦於開發更細緻嘅模型，能夠區分有害仇恨言論同合法身份討論。正如CycleGAN論文（Zhu等人，2017）中指出，領域適應技術可以幫助解決唔同人口群組之間嘅分佈轉移。此外，跟隨Perspective API團隊（Lees等人，2022）嘅方法，未來系統應該納入社區特定規範同上下文感知處理。

新興方向包括：

結合文本、圖像同上下文分析嘅多模態內容審核
聯邦學習方法在提高模型性能嘅同時保護隱私
可解釋AI技術提供透明審核決策
全球平台審核系統嘅跨文化適應

原創分析：自動化內容審核嘅雙刃劍

本研究提供咗對商業內容審核API運作現實嘅關鍵洞察，揭示咗影響弱勢群體嘅系統性偏見模式。API經常依賴「黑人」等群組身份術語來預測仇恨言論嘅發現，與其他NLP系統中識別嘅類似問題相呼應，例如Sap等人（2019）在情感分析工具中發現嘅種族偏見。使本研究特別重要嘅係其規模——分析多個數據集中嘅五百萬個查詢——同結合性能指標同可解釋性技術嘅全面框架。

使用SHAP值同擾動分析嘅技術方法代表咗審計黑盒系統嘅複雜方法論。這與日益增長嘅算法透明度呼籲相一致，類似於醫療診斷等其他高風險AI應用中嘅要求。對LGBTQIA+個體隱含仇恨言論嘅系統性不足審核尤其令人擔憂，因為這表明當前系統未能識別唔依賴明確侮辱詞彙嘅複雜歧視形式。

與先前研究中審計嘅開源模型（Röttger等人，2021）相比，商業API顯示類似偏見模式，但由於其廣泛部署而具有潛在更大現實影響。關於閾值設定更好指導嘅建議特別重要，因為閾值優化代表減少過度同不足審核嘅關鍵干預點。未來工作應該探索考慮上下文同社區規範嘅自適應閾值，類似於公平與機器學習文獻（Barocas等人，2019）中討論嘅方法。

研究嘅局限性，包括其聚焦英語內容同特定人口群組，指向未來研究嘅重要方向。隨著平台日益全球化，開發跨語言同文化背景工作嘅審核系統將至關重要。本文建立嘅框架為此類跨文化審計提供咗寶貴基礎。

7 參考文獻

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
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.
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.
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.
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.
Barocas, S., Hardt, M., & Narayanan, A. (2019). Fairness and Machine Learning. fairmlbook.org.
Topol, E. J. (2019). High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence. Nature Medicine, 25(1), 44-56.