Риски «настроенческой» аннотации изображений: проблемы модерации контента в эпоху ИИ и новые вызовы 2025 года
В 2025 году в научном сообществе вызвало резонанс исследование “Just a strange pic”: Evaluating ‘safety’ in GenAI Image safety annotation tasks from diverse annotators’ perspectives, раскрывшее серьезные проблемы, связанные с практиками аннотации изображений для выявления вредоносного контента. Главный вызов — широкое использование так называемой «настроенческой» (vibe-based) аннотации, при которой оценщики руководствуются субъективными чувствами, культурными особенностями и эмоциональными реакциями, а не строго объективными критериями.
Эта методика аннотирования, в основе которой лежат интуиция и личное восприятие контекста, приводит к неоднозначным и порой противоречивым решениям, которые имеют реальное влияние на жизнь пользователей в онлайн-пространстве. Оценщики чаще всего более строгие при модерации тех изображений, которые, по мнению самих аннотаторов, могут задеть чувства других людей, чем собственные. Кроме того, качество изображения часто ошибочно принимается за индикатор небезопасности, что подчеркивает разрыв между техническими и этическими аспектами оценки содержания.
Авторы исследования подчеркивают, что простое расширение определений вредоносного контента с добавлением культурных и эмоциональных факторов не является эффективным решением — это ни желаемо, ни практически осуществимо. Вместо этого необходимо разработать аннотационные руководства с обширными примерами, охватывающими разнообразие культур и эмоциональных контекстов, чтобы добиться большей справедливости и точности модерации.
В более широком технологическом контексте 2025 года «настроенческий» подход становится все более распространенным и за пределами модерации. Например, в сфере разработки программного обеспечения появляется термин vibe coding, описывающий создание кода на основе интуитивных решений ИИ. Несмотря на ускорение процессов и упрощение задач, такой подход несет в себе высокие риски безопасности — ошибки и уязвимости, заложенные на этапе генерации кода, могут привести к серьезным последствиям, включая утечки данных и финансовые потери.
При этом специалисты отмечают, что полностью автоматизированная модерация или полагание лишь на эмоциональные оценки ИИ опасны из-за высокого шанса ошибок и предвзятости, что имеет значительные социальные последствия. Человеческий фактор, несмотря на дороговизну и медленность, обеспечивает более тонкую и сложную интерпретацию контекста — сарказм, социальные и культурные нормы, моральные дилеммы. Однако даже человеческие оценки не лишены вариабельности и субъективности.
Текущая тенденция 2025 года — поиск оптимального баланса между скоростью и масштабируемостью ИИ-систем и качеством, обеспечиваемым экспертным человеческим вмешательством. Использование гибридных подходов, сочетающих машинное обучение и экспертную аннотацию с учетом культурного и эмоционального контекста, становится приоритетом.
Для экспертов в области технологий и инноваций важны две ключевые темы из текущих дискуссий:
- Баланс между автоматизацией и человеческим суждением — системам необходимо избегать либо полной автоматизации, либо исключительно субъективных решений, чтобы минимизировать риски ошибок и социальной несправедливости.
- Учет культурного разнообразия и эмоционального контекста — новый этап в этике ИИ требует более глубокой и многогранной оценки контента с предупреждением предвзятости и расширением рамок традиционных подходов.
Эти тенденции совпадают с законодательными инициативами по повышению прозрачности и ответственности в системах модерации, однако выполнение новых требований остается сложной задачей для многих платформ из-за высокой стоимости и технологической сложности.
Таким образом, вызовы, выявленные в области «настроенческой» аннотации изображений, отражают более широкие изменения, происходящие в мире искусственного интеллекта и цифровой безопасности, показывая, что вопрос баланса между этикой, культурой и технологиями становится всё более актуальным в 2025 году.