一、机器审核：快速筛查与初筛

1. 多模态智能识别
   视频上传后，首先由人工智能模型对画面、文本、音频进行多维度分析。例如：
   • 图像识别：检测暴力、色情、危险行为等画面特征，通过 S-YOLO V5 等模型识别关键帧。
   • NLP 文本分析：解析标题、字幕、评论中的关键词，结合子词级分词技术和 BERT 等预训练模型，识别违规语义（如谣言、诈骗话术）。
   • 音频检测：利用声纹分析捕捉敏感语音，2024 年引入的音频审核大模型已实现对环境音、情绪的综合判断，使直播违规处置效率提升 55%。
2. 分级分类处理
   • 高危内容直接拦截：如明确的违法违规、政治敏感信息，机器会立即阻断发布。
   • 疑似问题触发人工复核：若模型判断内容存在风险但无法完全确认（如模糊的性暗示、疑似摆拍），则推送至人工审核队列。
   • 低风险内容基础分发：通过初步审核的视频进入冷启动流量池（200-500 人），并根据用户互动数据（完播率、点赞等）决定是否扩大推荐。
3. 内容去重与推荐调控
   机器会对比数据库中的历史内容，对搬运、重复视频进行低流量推荐或限流，同时通过 “多样性打散” 机制避免相似内容过度集中。

二、人工审核：精准判定与深度复核

1. 分层级人工干预
   • 基础审核：针对机器标记的疑似违规内容，人工团队会审查标题、封面、关键帧及上下文，判断是否违反《社区自律公约》，如低俗、虚假宣传等。
   • 高风险内容专项治理：对于网暴、谣言、未成年人保护等复杂场景，设立专门团队进行深度核查。例如：
     • 网暴治理：通过风险特征建模识别潜在受害者，主动提醒开启防护功能。
     • 谣言治理：上线 “辟谣卡”，关联权威信息并定向推送至易受影响用户。
   • 流量激增内容复查：视频若在短时间内获得大量播放或举报，会触发多轮人工复审，标准随流量层级提升而更严格。
2. 动态审核策略
   人工审核并非静态流程，而是根据政策变化、社会热点实时调整标准。例如：
   • 热点事件专项核实：对涉及突发事件的当事人身份、内容真实性进行快速核查，要求用户在规定时间内提交证明材料，否则给予标注或处罚。
   • 技术滥用防范：针对 AIGC 生成的虚假内容，通过多模态特征比对和社区举报机制进行溯源打击。

三、协同机制：流量越高，审核越严

1. 多层级评估链路
   视频在推荐过程中会经历多次审核：
   • 初始审核：机器初筛 + 基础人工复核。
   • 流量池进阶审核：进入万级、十万级流量池时，算法会再次触发内容安全扫描和人工抽检。
   • 长效风险监控：已发布内容若后续出现举报集中、评论异常等情况，仍可能被召回重新评估。
2. 人机互补的典型场景
   • 复杂语义识别：机器可能误判谐音梗或方言中的敏感词，需人工结合语境判断。
   • 价值观导向审核：涉及未成年人不良行为（如抽烟、纹身）或诱导危险挑战的内容，人工会根据《未成年人保护法》及平台规则进行定性抖音黑板报。
   • 文化差异处理：不同地区的审核标准可能存在差异，例如中东地区对宗教话题的特殊管控，但国内主要遵循统一的内容安全规范。

四、技术迭代与治理透明度

1. AI 技术持续升级
   抖音不断优化算法模型，例如：
   • 深度语义理解：通过多目标建模预测用户行为，同时约束算法推荐中的潜在风险。
   • 主动防御机制：对 AI 生成的违规内容，利用生成对抗网络（GAN）进行反向检测，降低伪造内容的传播概率。
2. 治理流程公开化
   2025 年上线的 “抖音安全与信任中心” 网站，首次向社会披露了审核机制的技术细节，包括：
   • 三审制流程：初审、复审、三审的具体把关要点。
   • 违规案例公示：定期公布典型处置案例（如虚假摆拍账号封禁），接受公众监督。

五、用户应对建议

1. 合规创作指南
   • 避免使用敏感词库中的词汇，可通过 “发文助手” 自主声明演绎内容。
   • 涉及热点事件时，优先引用权威信源，避免自导自演或断章取义。
   • 未成年人相关内容需严格遵守《寒假未成年人网络环境专项治理》等政策，杜绝诱导不良行为。
2. 申诉与反馈渠道
   若视频被误判，可通过 “内容管理” 页面提交申诉，平台会在 3-5 个工作日内复核。用户也可通过 @抖音辟谣 或举报邮箱反馈违规内容，推动社区共治。

总结