自古站着说话都是不会腰疼的，在这样一个鼓励质疑的社会气氛当中，戾气彷佛成了最好的鼓励。
去中心化的时代，人人都有麦克风，网络发言的成本达到了历史最低。
评论区比内容本身还好看，现在已经不仅仅是网友们的调侃了。各大社交和问答平台都开始注意到评论区的运营。此前，如果把文章本身称为“第一内容区”的话，那么评论区俨然已经成为蓬勃发展的“第二内容区”，现在注重评论区的管理开始变得越来重要。
智能管理，先从评论区下手
但单单依赖人工的力量来管理内容，实在不是一个高效的选择。
现在在知乎里面，现在有一个2岁多的机器人叫“瓦力”，目前这个机器人可以在线上快速响应“答非所问”和“不友善”的内容，减少歧视、恶意贴标签、辱骂等等低质内容对用户的干扰。但是因为目前NPL（自然语言处理）自身的局限性以及平台运营存在的相应问题，效果还不太理想。
如果说人工智能算法能够通过监测人们说话时的声学特征，比如发音频率、声音高低以及语气的变化，来识别人类说话的情绪类型是一项很了不起的技术。那么直接通过NPL来鉴定人类的说话情绪则是更难上加难的操作。因为一个脏字不带，一个敏感词都没有的句子，AI很难总结出它们的共同特征，从而有针对性的挑选出来作为负面言论的代表，真正成为评论区的“清道夫”。
或者，还可以学习科大讯飞建立语音云平台一样，引入语料云平台，这样可以从其他更广泛的渠道以更快的速度发现更新的语料。因为等到中文语料库中有足够的新兴语料可以让机器进行学习时，代表这类语料的存在在平台上已经比较广泛了。如果此种语料是恶性的，那么则说明评论的内容生态已经遭到了一定污染。
AI与人的关系，是监督还是禁锢？
但是，人工智能到底是蓝海还是深坑，还需要时间的检验。
如今许多平台都尝试使用AI进行评论区的管理，但是AI要执行的始终是人的想法，就算AI通过各种识别的功能发现了这个问题，如果人并不想解决这个问题，那么AI的设立也是没有用处的。
在评论区，AI通过识别用户言论来给每一个用户贴标签，这一点很难说不是在将每个人的言论权利做一个高矮次序的排列。许多用AI来管理评论区的平台，谈到技术方面都会说现在可以利用AI对用户进行标签，有点儿像所谓的社会信用体系。但这种看似合理的信用体系背后的问题是：争了好几百年来的平等言论权，就这么被AI再次剥夺了？
站在社会学的角度，我们常常在讨论的是标签对人性的压抑以及标签给人带来的种种痛苦，并思索着如何才能让社会环境进一步“去标签化”。但我们没注意到的是，AI正在利用我们在网络留下的数据对我们进行标签化。
如果，某个人曾经发布过一些负面言论，那么经过AI的识别判定后，他的言论可能今后永远只能在评论区的最底部飘荡。潜在地，这个人是不是相当于被间接削弱了言论权呢？
所以，AI也应该该考虑一下去标签化的问题，并建立去标签化的机制。每个人都有被原谅的机会，但是数据会知道这一点吗？
技术非但没有使信息自由流动，反而建立了更加庞大的信息孤岛。在微信当中，只有互为好友的人才能看到在同一个人朋友圈下面的评论互动，这样的机制在微信当中建立起的无数个不同的小圈子，小圈子之间隔着高高低低的围墙。微信虽然帮助我们连接了更多的人，但是却把一部分人给隔离了起来。
在日常的信息获取当中，剥夺话语权的方式是很隐晦的，它通常会先剥夺你的知情权，比如微信中的分组可见。人工智能是技术的又一次升级，但是人工智能不能成为一切腐朽旧思想的避难所，不能包庇价值观的混乱，也不能纵容技术平台对用户话语权的剥夺。如何在保护话语权和保护平台社区环境之间寻求一个平衡点，是运用AI管理评论区需要思考的第一个问题。
评论区的“神回复”在今天是显而易见的，但平台的内容运营者们想要在这上面使力则还需要继续探索。AI帮助进行智能评论区管理是件好事，但在AI的背后还潜藏着太多未解的难题，管理者们一定要带着问号去利用好AI，让AI成为内容管理的好帮手。
閱讀更多 IT科技精選 的文章
