Як соціальні мережі використовують ШІ для модерації контенту

До нього належать хейт-спіч, спам, заклики до насильства, дезінформація, дитяча експлуатація, графічний контент тощо.

Соціальні мережі щодня стикаються з величезними обсягами контенту: наприклад, на X (колишній Twitter) публікується близько 500 мільйонів постів щодня. Ручна модерація такого потоку фізично неможлива — тому з 2010-х років платформи активно переходять на штучний інтелект.

ШІ автоматизує виявлення порушень: машини обробляють мільярди одиниць контенту за секунди. За даними Meta, автоматизовані системи вже давно видаляють значну частину порушень самостійно — наприклад, у 2025 році для певних категорій (насильницький контент, булінг) цей показник сягає 90–97% від усіх видалень до втручання людини.

Штучний інтелект суттєво підвищує швидкість і масштаб модерації, роблячи платформи безпечнішими для користувачів. Водночас технологія не ідеальна: вона страждає від помилок (фальшиві позитиви та негативи), культурної упередженості в тренувальних даних і складнощів з контекстом та нюансами мови.

Як працює ШІ в модерації контенту

Штучний інтелект у модерації соціальних мереж базується на комбінації машинного навчання (ML), природної обробки мови (NLP) та комп’ютерного зору. Ці технології дозволяють автоматично аналізувати текст, зображення, відео та аудіо в реальному часі.

Основні етапи роботи системи:

Збір і підготовка даних

Моделі тренуються на величезних анотованих датасетах: мільйони прикладів хейт-спічу, спаму, насильства тощо. Дані включають мультимовні тексти, меми, короткі відео. Платформи постійно оновлюють датасети, додаючи нові патерни (наприклад, AI-генерований контент з 2024–2025 рр.).

Аналіз контенту

• Текст: NLP-моделі (типу BERT, RoBERTa або власні Llama-подібні) виявляють хейт-спіч, дезінформацію, заклики до насильства. Точність для англійської мови сягає ~94% (за даними Meta Q3 Transparency Report 2025). Для інших мов — нижче, але швидко покращується.
• Зображення та відео: Комп’ютерний зір (CNN, Vision Transformers) розпізнає nudity, графічне насильство, зброю. Meta фіксує 95% графічного насильства до публікації. TikTok у 2025 р. видаляє ~72% порушень автоматично (Q1 2024–2025 дані).
• Аудіо та лайв: Розпізнавання мови + аналіз тону для виявлення погроз у стрімах.

Прийняття рішень і дії

Система видає ймовірність порушення (confidence score). При високому — автоматичне видалення, приховування або маркування. При середньому — ескалація до людського модератора. Meta у 2025 р. автоматизує 90–97% рішень для певних категорій (насильство, булінг, тероризм — до 99,3% для терористичного контенту). Нижчий поріг confidence у 2025 р. після змін політики (Зукерберг, січень 2025).

Пост-модерація та навчання

Після дій система збирає фідбек: апеляції користувачів, рішення модераторів. Це дозволяє донавчати моделі (active learning), зменшуючи помилки.

Переваги ШІ: обробка мільярдів одиниць контенту за секунди (наприклад, X — ~500 млн постів щодня). Масштаб неможливий для людей (раніше — тисячі модераторів, тепер — гібрид).

Обмеження: контекстуальна сліпота (сарказм, історичний контекст), культурна упередженість датасетів, помилки на менш поширених мовах. У 2025 р. фокус на гібридних моделях: ШІ + люди для нюансів.

Приклади використання ШІ в соціальних мережах

Провідні платформи застосовують ШІ як основний інструмент модерації, обробляючи мільярди одиниць контенту щодня. Ось ключові приклади станом на 2025–2026 роки.

Meta (Facebook, Instagram)

ШІ виявляє та видаляє більшість порушень автоматично. За даними Transparency Report Q3 2025 та Q1 2026, автоматизовані системи фіксують 95% графічного насильства до публікації, 99,3% терористичного контенту та близько 94% хейт-спічу. У Q1 2025 видалено 3,4 млн постів з hateful conduct (проти 7,4 млн у Q1 2024), а спаму — 366 млн. Meta використовує LLM (великі мовні моделі) для очищення черг перегляду, зменшуючи помилкові видалення вдвічі з кінця 2024 до середини 2025. Інструменти: Rosetta (текст+зображення), нові покоління моделей для виявлення імперсонацій.

YouTube (Google)

ШІ-фокус на відео: Content ID для авторських прав, автоматичне виявлення насильства, дезінформації та AI-генерованого «slop» (низькоякісного контенту). У 2025–2026 роках посилено модерацію deepfakes та повторних порушників. За оцінками, ШІ обробляє значну частину з мільйонів годин контенту щодня, видаляючи 192 тис. відео лише в Q1 2025. Платформа переходить до гібридної моделі з акцентом на AI для швидкого реагування.

TikTok (ByteDance)

Автоматизована модерація охоплює ~72% флагів контенту (дані 2025). ШІ аналізує короткі відео, аудіо та текст у реальному часі, фокусуючись на nudity, насильстві, дезінформації. У 2025 році звільнено частину модераторів, бо понад 85% видалень — автоматичні. Платформа оновила правила для AI-генерованого контенту та монетизації, інтегруючи мультимовні моделі.

X (колишній Twitter)

ШІ-фільтрація спаму, ботів та шкідливого контенту в реальному часі. Інтеграція Grok для семантичного аналізу, Community Notes для фактчекінгу (з елементами AI). Після змін політики 2023–2025 модерація стала менш жорсткою, але ШІ продовжує обробляти масові потоки (~500 млн постів щодня). У 2025–2026 фіксувалися проблеми з генерацією шкідливого контенту Grok (наприклад, deepfakes), що призвело до посилення guardrails.

Переваги та виклики ШІ в модерації контенту

Штучний інтелект став невід’ємною частиною модерації, але поєднує значні переваги з серйозними обмеженнями.

Переваги

• Швидкість і масштаб. ШІ обробляє мільярди одиниць контенту за секунди — те, що для людини зайняло б роки. Meta у 2025 році автоматично фіксує 95% графічного насильства до публікації та 99,3% терористичного контенту. Це зменшує час реакції з годин до миттєвості, особливо в лайвстрімах і реальному часі.
• Зниження навантаження на людей. Автоматизація звільняє модераторів від рутинних завдань: Meta використовує LLM для очищення черг перегляду, зменшуючи помилкові видалення вдвічі (з Q4 2024 до Q2 2025). Людські команди фокусуються на складних випадках, що покращує їхню ефективність і зменшує вигорання.
• Консистентність і мультимовність. ШІ застосовує правила рівномірно, без втоми чи суб’єктивності. Сучасні моделі (наприклад, на базі GPT-5 чи власних LLM) краще справляються з контекстом, сарказмом і кількома мовами, ніж ранні системи.
• Покращення безпеки. Автоматичне видалення спаму (Meta — 366 млн у Q1 2025), хейт-спічу та AI-генерованого шкідливого контенту робить платформи безпечнішими, зменшуючи поширення дезінформації та загроз.

Виклики

• Помилки та фальш-позитиви. ШІ часто видаляє нейтральний контент: сатиру, історичні дискусії, освітній матеріал. У кризових ситуаціях (конфлікти, пандемії) рівень помилок зростає через перевантаження систем.
• Упередженість і дискримінація. Моделі успадковують bias з тренувальних даних: маргіналізовані групи (етнічні меншини, ЛГБТК+) частіше стають жертвами over-enforcement. Дослідження 2025 року показують, що AI може непропорційно цензурувати контент певних спільнот.
• Контекстуальна сліпота. Навіть advanced LLM погано розуміють нюанси культури, сленг, іронію чи локальні контексти. Це призводить до недо- чи пере-модерації.
• Етичні та регуляторні питання. Прозорість рішень ШІ низька, апеляції ускладнені. EU DSA та AI Act (2025–2026) вимагають пояснень, аудиту та зменшення ризиків, але платформи все ще борються з повною відповідністю. Проблеми з AI-генерованим контентом (deepfakes, «slop») додають складності.

У 2026 році тенденція — гібридні системи: ШІ для масового скринінгу + люди для апеляцій і нюансів. Це найкращий баланс між ефективністю та справедливістю.

Матеріал підготувала Олена Амосова, команда 100Підписників