如何使用 Python 工具构建人工智能驱动的 SaaS 平台（下）
如何应用人工智能来检测社交媒体上的异常情况
人工智能和机器学习算法是异常检测系统的核心，因为它们负责分析社交媒体上的异常帖子。根据您的目标，您可以让人工智能处理各种类型的内容、评估帐户的可信度、分析特定类型的异常情况等。
我们来看看 AI 对不同类型内容进行异常检测的能力：
文本分析。除了 TikTok 和 YouTube 等以视频为中心的平台外，流行社交媒体渠道上的大多数帖子都是基于文本的。使用人工智能分析它们可以为您提供比简单的关键字搜索更多的信息。人工智能可以确定作者的情绪、解释隐喻、破译网络俚语和编码信息。它甚至可以理解幽默并检测虚假陈述。这些人工智能功能可帮助异常检测软件标记异常并进行彻底分析。
图像分析。基于人工智能的图像分析有助于识别图像内容：文本、对象和整体上下文。从图像中读取文本可以处理带有文本叠加的帖子，这在 Facebook 等平台上很流行。图像处理算法从图像中挑选出文本后，文本分析算法可以像处理普通文本记录一样处理它。
当涉及到图片、屏幕截图和其他图像时，您可以使用各种图像处理算法来识别对象、分割和分类图像、搜索模式等。您还可以使用 AI 修复图像失真，以改善分析结果。
视频分析。仔细分析后，社交媒体上发布的视频可能是安全相关信息的重要来源。人工智能算法可以检测物体、动作、人，甚至识别情绪，并对不同的视频进行分类。他们可以帮助侦查暴力、寻找失踪人员，并在大型活动中提供安全概览。
请注意，与构建用于分析文本和图像的解决方案相比，构建用于视频分析的 AI 解决方案是一项更具挑战性但可以实现的任务。它需要收集不同的数据库，进行广泛的算法训练，并使用大量的硬件能力来处理视频。
现在让我们看一下对于社交网络异常检测有用的人工智能算法的任务。请记住，解决方案的 SaaS 部分可以执行所有非智能任务，例如网络爬行和存储数据。
上下文感知文本翻译。对于国际组织来说，发现世界各地社交媒体上的异常帖子非常重要。此任务需要异常检测软件中的翻译模块。使用非人工智能翻译器会降低软件的效率，因为此类翻译器不擅长处理上下文、隐喻和引用、语法错误和拼写错误。
相反，您可以添加 DeepL Python 库中的 API 、OpenAI 中的 ChatGPT 、Google Cloud 中的 Translation AI 或任何其他翻译服务。选择一项时，请考虑您的软件使用的技术、开发团队的专业知识、人工智能服务的功能以及翻译成本。
威胁概率估计。并非社交媒体上所有不寻常的帖子都必须被标记为可疑。例如，网上的激烈争论可能不会产生任何结果，或者会导致现实世界的骚扰。人工智能可以估计威胁真实存在的概率。为此，算法可以评估作者是人类还是机器人，分析作者之前的帖子，并确定可疑帖子的情绪。
威胁评估的结果将帮助审查社交媒体异常的专家做出决策，并对异常情况做出更快的反应，从而证明响应的合理性。对于此任务，您可以使用现成的 AI 模型进行时间序列分析和自然语言处理。您还可以利用 spaCY、NLTK、scikit-learn 和 Gensim 等 Python 库。
风险分类和评分。除了评估威胁之外，人工智能和机器学习算法还可以评估已发现异常的重要性或严重性，并为其分配风险评分。风险评分可帮助使用异常检测系统的专家尽早、快速地解释结果并做出响应。
由于风险评估是 AI 和 ML 的常见用例，因此有许多适用于各种任务、行业和特定案例的风险分类 AI 算法 [ PDF ] 。您可以找到一种或多或少适合您的项目的算法，而不是从头开始开发算法。但是，请记住，您需要使用数据集训练此算法，并根据您的特定任务进行调整。
尽管功能强大，人工智能驱动的异常检测仍然严重依赖与该系统合作的专家。人工智能只能准备有关异常的信息供人类审查，从而节省专家的时间和精力。但它无法对威胁概率做出最终决定并选择处理异常的最佳方法。
异常检测解决方案的效率还很大程度上取决于其实施的好坏。让我们看看您在进行异常检测时可能面临的主要挑战以及如何克服这些挑战。
构建基于 SaaS 的异常检测解决方案面临哪些挑战？
提供如此复杂的解决方案需要云应用程序开发、人工智能开发甚至合规法方面的专业知识。以下是您的团队在开发社交媒体异常检测 SaaS 解决方案时可能遇到的主要挑战：
用于人工智能训练的数据集。任何人工智能算法都需要在相关数据集上进行训练，然后才能应用于现实场景。准备用于异常检测的数据集包含几个挑战。异常检测算法必须依赖于准确、一致、有效和平衡的数据来进行有效的异常检测。必须根据算法应检测的异常类型来标记数据。数据集还必须定义什么构成正常数据和异常数据。
找到适合特定用途的现成数据集几乎是不可能的，这就是开发团队经常手动创建数据集的原因。此过程可能非常耗时，并且需要开发和领域专业知识。另外，请记住，您的解决方案在发布后可能需要额外的培训，以提高其结果的准确性或教它检测新威胁。
API 限制。在异常检测解决方案中包含第三方组件及其 API 是减少开发时间和成本的好方法。但是，它为您的解决方案带来了一系列限制。例如，API 限制可能会限制可访问的数据量和类型，这可能会阻碍异常检测解决方案的准确性和有效性。API 还可能具有限制请求频率和数量的速率限制。此外，API 方面的任何更新都可能破坏集成功能或引入安全风险。
完全预测和克服与 API 相关的挑战是不可能的，但您可以在集成第三方产品之前通过彻底研究第三方产品来为这些挑战做好准备。
云硬件的价格。人工智能算法可能需要大量计算能力来处理信息。在云服务上托管异常检测解决方案可以让您避免人工智能发展热潮导致的硬件瓶颈、扩展问题和可能的硬件短缺。然而，如果不调整算法，租用云资源的成本可能会快速上升。
为了控制云成本，请明确定义您要监控哪些社交媒体内容以及您希望软件处理多少信息。确保人工智能仅执行需要智能算法的任务，所有其他任务均由资源消耗较少的非人工智能工具完成。
监管合规性。监控社交媒体的异常检测解决方案需要存储有关检测到的异常和分析结果的信息。根据法律要求保护这些信息可以让您既确保数据安全又避免违规问题。
这里的挑战是缺乏使用人工智能进行异常检测的法规。虽然没有专门针对此类解决方案的实践，但您可以依赖 GDPR 等国际法规以及当地的数据保护法律和标准。
内置偏置。人工智能解决方案不可能完全没有偏见和公平，因为它继承了创建它的开发团队的偏见。该团队根据他们的经验、心态以及社会和专业背景选择算法、开发工具和数据进行培训。人工智能偏见给异常检测带来了道德和质量挑战。
虽然不可能完全消除偏见，但您可以通过以下方式降低将偏见引入 AI 模型的风险：
提高开发过程的透明度
收集多样化的训练数据集
广泛测试您的解决方案
聚集多元化的项目团队
需要利基专业知识。提供复杂的人工智能解决方案需要您聚集具有不同专业知识的专家：人工智能和机器学习开发、SaaS 开发、云基础设施管理、网络安全、目标行业的专业经验。组建如此多元化的团队对任何公司来说都是一个挑战。保留专家团队也会导致预算增加。
结论
监控社交媒体并检测异常帖子可以帮助您完成各种任务：防止安全威胁、打击恐怖主义、发现新趋势和主题等等。使用人工智能进行异常检测可以帮助专家节省手动工作时间并进行更高质量的异常分析。与手动异常检测相比，在云中部署此类解决方案可以降低维护成本并提高准确性。
