讓facebook束手無策的“兒童色情攻擊”，最近成了眾多中國家長的噩夢。

　　表面上是兒童動畫片，但伴隨著輕快的音樂，畫面突然就出現(xiàn)了裸露的卡通人物，隨著劇情發(fā)展，卡通人物開始被灌腸、虐待，成人看了都會不適。但這些血腥、色情的內(nèi)容，都被隱含在小豬佩奇、艾沙公主、蜘蛛俠等經(jīng)典兒童影視作品中。

　　1月18日，有微博網(wǎng)友舉報，這些經(jīng)過“二次改編”的不良視頻已在騰訊、愛奇藝等頭部視頻網(wǎng)站上傳播已久。只要搜索“艾沙”、“蜘蛛俠”、“小豬佩奇”等關鍵字，相關視頻就會處于搜索列表的頂部。

　　不僅是騰訊、愛奇藝，這些視頻幾乎“入侵了”所有帶視頻功能的網(wǎng)站?？焓謱Α敦斀?jīng)》記者表示，該公司也發(fā)現(xiàn)了少量相關視頻，目前已采取了屏蔽關鍵詞等措施。

　　事件的嚴重性引起了相關部門重視，1月22日上午，北京市行政市場執(zhí)法總隊發(fā)布了關于查禁“兒童邪典視頻”工作的緊急通知，要求包括視頻、搜索引擎及游戲在內(nèi)的機構立刻將其下架，并不得傳播、利用。

　　內(nèi)容審核一直是視頻網(wǎng)站的難題。去年年初，類似事件曾讓facebook束手無策。Facebook旗下視頻網(wǎng)站YouTube，突然涌現(xiàn)了大量兒童不宜的動畫。其中以迪士尼動畫片《冰雪奇緣》里艾莎公主的改編視頻傳播最廣。視頻中，艾莎接受了各種開喉嚨、開顱手術，畫面血腥，已被瀏覽了上百萬次。

　　時隔一年，這波“襲擊”到了中國。1月23日晚，微博在聲明中稱，經(jīng)過技術偵測，發(fā)現(xiàn)存在大規(guī)模惡意有組織的上傳行為。而上傳這些內(nèi)容的賬號都是UGC用戶（原創(chuàng)用戶），部分賬號的訂閱超過數(shù)萬，按照這個規(guī)模，觀看過的兒童不在少數(shù)。這些賬號不僅從外網(wǎng)搬運，有些甚至還上傳了本土制造的不良動畫視頻。

　　1月22日，全國“掃黃打非”辦公室部署廣東省“掃黃打非”辦公室對涉嫌制作傳播兒童色情視頻的廣州胤鈞貿(mào)易有限公司制作傳播涉兒童有害視頻一案依法進行調(diào)查。執(zhí)法部門已要求該公司將其所有相關視頻下線，并依法查封兩處生產(chǎn)經(jīng)營場所，扣押用于生產(chǎn)經(jīng)營的專用工具和設備，責令當事人停止生產(chǎn)經(jīng)營活動。

　　由于不良視頻的總量大，分布廣，密集上線，變種類型多，騰訊視頻已緊急組建了100人的清理小組，進行24小時排查。

　　截止目前，騰訊下架涉兒童邪典原視頻1464條，對23萬存疑視頻作批量下架，對53萬余條視頻作撤回復審；封禁惡意賬號621個。而微博則稱已永久封停上傳帳號87個，禁止有害上傳及屏蔽搜索關鍵詞4755個。

　　多數(shù)接受《財經(jīng)》記者采訪的視頻網(wǎng)站都表示，事件對目前視頻平臺UGC的審核方法、技術手段都提出了新的挑戰(zhàn)。

　　這些視頻大都出現(xiàn)在幾個月、甚至半年前，但并沒有被察覺。一位業(yè)內(nèi)人士分析說，視頻大都被歸入了親子、少兒、動漫分類，至多被標上“惡搞”標簽。

　　據(jù)了解，大部分視頻網(wǎng)站都采取先機器識別、視頻抽幀再人工復核的審核流程。一位圖像識別專業(yè)人士對《財經(jīng)》記者表示，人工智能可以對一些確定的角色和劇情進行識別，比如人物是否穿衣等，這種情況下，識別率能達90%。

　　“但小豬佩奇的情況要復雜得多，” 人工智能專家劉鋒對《財經(jīng)》解釋，“這些內(nèi)容和劇情不完全跟色情有關，有些甚至涉及到不健康的世界觀，都比簡單的識別色情更難。” 更重要的是，在以往的數(shù)據(jù)庫中，類似小豬佩奇、艾莎公主這樣的內(nèi)容從未被認為是恐怖、色情，因而由于缺乏模型訓練，人工智能無從識別。

　　此外，場景識別是另一個難點。“這些視頻里有人穿著蜘蛛俠服裝，很容易跟cosplay混淆。”另一位專業(yè)人士對《財經(jīng)》表示。

　　因此，這些視頻很可能在機器識別階段就逃過了審核。要杜絕此類事件的發(fā)生，目前難有萬全之策，依然要靠大量的人力投入。

　　去年“艾沙門”發(fā)生后，facebook曾在已有的4500名視頻審核員的基礎上，又緊急額外雇傭了3000名。歷時半年，至2017年 11月才逐漸平息那場兒童色情暴力視頻風波，刪除的視頻超過15萬個。

　　一位行業(yè)人士對《財經(jīng)》表示，在國內(nèi)，人工核查部分大部分公司都采取外包的形式，優(yōu)先審查被舉報的視頻。但現(xiàn)在看來，視頻網(wǎng)站需要更多元的手段和處理方式，包括加強對UGC上傳者的資質(zhì)認證。

　　此外，視頻網(wǎng)站的另一個挑戰(zhàn)是，視頻內(nèi)容審核應該配合人工智能，不斷豐富知識庫，提升圖像識別能力的同時，人工細化視頻判定等級。比如對“不裸露但模擬性交”的情況進行人工標注。