Uutiset

Vihapuhetta tunnistavat tekoälyt menevät sekaisin ”rakkaudesta”

Tutkijat osoittivat, että sosiaalisessa mediassa ja verkkopalveluissa käytettävät vihapuheentunnistimet ovat helposti ihmisten huijattavissa.
Google Perspective arvioi verkkokommentteja loukkaavuuden perusteella. Vihapuheeksi alun perin tunnistettu lause läpäisee seulan, kun se sotketaan kirjoitusvirheellä ja sanalla ’rakkaus’.

Vihapuheen ja loukkaavan kommentoinnin määrä verkossa vain kasvaa. Sen hillitsemiseksi tarvitaan automaattisia työkaluja, jotka tunnistavat verkkopalvelujen sääntöjen vastaisen tai jopa laittoman sisällön.

Nyt Aalto-yliopiston Secure Systems -tutkimusryhmä on kuitenkin löytänyt parhaistakin koneoppimiseen perustuvista vihapuheentunnistimista merkittäviä heikkouksia. Käyttäjien on yllättävän helppo kiertää vihapuheen suitsemiseen kehitettyjä tekoälytyökaluja. Tarkoituksellinen tai tahaton huono kielioppi ja kirjoitusvirheet voivat tehdä vihanlietsonnasta ja loukkauksista tekoälylle vaikeita tunnistaa.

Ryhmä kokeili seitsemän uuden tunnistamistyökalun tarkkuutta. Kaikki reputtivat testit.

Nykyaikaiset luonnollisen kielen prosessointiin käytetyt mallit pystyvät luokittelemaan tekstiä merkkien, sanojen ja lauseiden piirteiden perusteella. Kun mallit joutuvat analysoimaan tekstidataa, jollaista ei ole käytetty niiden opettamiseen, tulosten laatu alkaa kärsiä.

”Lisäsimme vihapuheeksi tai loukkaavaksi määriteltyjen kommenttien sekaan kirjoitusvirheitä, muokkasimme sanojen rajoja tai lisäsimme joukkoon neutraaleja sanoja. Välilyöntien poistaminen sanojen välistä osoittautui englanninkielisen sisällön manipuloinnissa tehokkaimmaksi. Kaikkia keinoja yhdistelemällä saimme jopa Googlen kommenttien arvottamiseen käyttämän Perspective-työkalun sekaisin”, kertoo Tommi Gröndahl, Aalto-yliopiston tohtorikoulutettava.

Google Perspective luokittelee kommenttien loukkaavuutta tai ”toksisuutta” eri tekstianalyysin menetelmien avulla. Vuonna 2017 Washingtonin yliopiston tutkijat osoittivat, että Perspectiveä voi kuitenkin huijata lisäämällä tekstiin pieniä kirjoitusvirheitä.

Gröndahl havaitsi kollegoineen, että Perspective on sittemmin oppinut tunnistamaan myös kirjoitusvirheet, mutta se on edelleen huijattavissa muunlaisella manipuloinnilla, esimerkiksi poistamalla välilyöntejä ja lisäämällä harmittomia sanoja, kuten love, ’rakkaus’.

Perspectiven ja monen muun edistyneen vihapuheentunnistimen seulan läpäisi esimerkiksi lause ”I hate you” (”minä vihaan sinua”), kun se muokattiin muotoon ”Ihateyou love”.

Tutkijat huomauttavat, että asiayhteys määrittää pitkälti sen, tulkitaanko yksittäinen kommentti vihaksi vai vain asiattomaksi tai mauttomaksi. Vihapuhe on subjektiivista ja kontekstisidonnaista, ja tutkijoiden mukaan pelkät koneelliset tekstianalyysimenetelmät eivät riitä sen tarkkaan tunnistamiseen.

”Ihmiset muuttavat toimintaansa ja alkavat kokeilla eri tapoja kirjoittaa, koska he haluavat välttää kiinnijäämistä. Ollakseen tehokas tekoäly tarvitsee avukseen ihmisen tekemää tulkintaa”, uskoo tutkimusryhmän johtaja, Aalto-yliopiston professori N. Asokan.

Tekstiä analysoivien koneoppimismallien kehittämisessä tulisi tutkijoiden mukaan kiinnittää huomiota mallien opettamiseen käytettävän datan laatuun ja monipuolisuuteen, eikä niinkään mallien rakenteiden hiomiseen.

Ryhmän tulokset osoittavat myös, että vihapuheentunnistimet voisivat olla nykyistä tarkempia, jos ne analysoisivat tekstiä yksittäisten merkkien ja niiden yhdistelmien tasolla. Lisäksi kommenttien kontekstin luokittelua pitäisi saada hienovaraisemmaksi, jotta mallit osaisivat erottaa toisistaan esimerkiksi rasismin, seksismin ja henkilökohtaiset hyökkäykset.

Tutkimus tehtiin yhteistyössä Aalto-yliopiston Secure Systems -ryhmän ja Padovan yliopiston tutkijoiden kanssa. Tulokset esitellään lokakuussa ACM AISec -konferenssissa Torontossa.

Ryhmän artikkeli ”All You Need is "Love": Evading Hate-speech Detection” on osa Aalto-yliopiston Secure Systems -ryhmän projektia, joka tutkii tekstianalyysin keinoin valheellisen tai vilpillisen sisällön tunnistamista verkossa.

Tutkimusartikkeli:

Tommi Gröndahl, Luca Pajola, Mika Juuti, Mauro Conti, N.Asokan:
All You Need is "Love": Evading Hate-speech Detection.
https://arxiv.org/abs/1808.09115

Lisätietoja:
Tommi Gröndahl, tohtorikoulutettava
Aalto-yliopisto
Secure Systems -ryhmä
[email protected]
puh. 0400 426 523

N. Asokan, professori
Aalto-yliopisto
Secure Systems -ryhmä
[email protected]
puh. 050 483 6465

  • Julkaistu:
  • Päivitetty:
Jaa
URL kopioitu

Lisää tästä aiheesta

valoanturi
Tiedotteet, Tutkimus ja taide Julkaistu:

Aallossa kehitetty musta valoanturi ylitti ensimmäisenä maailmassa 100 prosentin hyötysuhteen

Hyötysuhde oli niin hyvä, että tutkijat eivät ensin olleet itsekään uskoa sitä. Siksi ennätystulos vahvistettiin myös Euroopan tarkimmista mittauksista vastaavassa Saksan kansallisessa metrologian instituutissa PTB:ssä. Aallosta ponnistanut ElFys Oy toimittaa jo ennätysantureita prosessiteollisuuden tarpeisiin.
Saara Saarela at the set of the movie Guardian of Water. Photo: Gabriela Urm © Bufo 2020
Tiedotteet Julkaistu:

Saara Saarela ohjaa Veden vartija -suurtuotannon

Emmi Itärannan kansainvälisesti menestyneeseen romaaniin perustuvan Veden vartija -elokuvan ohjaa Saara Saarela, joka toimii tällä hetkellä myös Aalto-yliopiston elokuvaohjauksen professorina.
Heikko kirkastuma, kuva: Metsähovin radiotutkimusasema
Tiedotteet Julkaistu:

Uusi tutkimus: Rauhallinen Aurinko on paljon aktiivisempi kuin luulimme

Rauhallista Aurinkoa on tutkittu huomattavasti vähemmän kuin aktiivista Aurinkoa.
Pohjoisen ikirouta-alueen vehreää kasvillisuutta. Kuva: Ive van Krunkelsven
Tiedotteet, Tutkimus ja taide Julkaistu:

Ikiroudan sulaminen voi lisätä kasvihuonepäästöjä luultua enemmän – syynä kasvien juurten vauhdittama lisähajotusilmiö

Lisähajotusilmiö voi yksinään johtaa jopa 40 miljardin hiilitonnin vapautumiseen ikiroudasta vuoteen 2100 mennessä.