با گسترش استفاده از هوش مصنوعی در چتباتها، شبکههای اجتماعی، پلتفرمهای آموزشی و ابزارهای تولید محتوا، مسئلهی «کنترل محتوای خطرناک» به یکی از جدیترین چالشهای کسبوکارهای دیجیتال تبدیل شده است. امروز دیگر فقط بحث فیلتر کردن چند کلمهی نامناسب نیست؛ بلکه تشخیص نفرتپراکنی، خشونت، محتوای جنسی، خودآزاری و فعالیتهای غیرقانونی به سطح پیچیدهتری رسیده که بدون کمک مدلهای هوش مصنوعی و ابزارهایی همچون Moderation API بهدرستی قابل مدیریت نیست.
در این مقاله بهصورت جامع و کاربردی با OpenAI Moderation API آشنا میشویم؛ ابزاری تخصصی برای بررسی و کنترل محتوای متنی و تصویری. از معرفی پایهای و نحوه عملکرد آن گرفته تا آموزش گامبهگام استفاده، بررسی مدل جدید چندرسانهای، کاربردهای واقعی در کسبوکار، مزایا، محدودیتها، الزامات قانونی و اشتباهات رایج در پیادهسازی.
Moderation API چیست و چه مشکلی را حل میکند؟
Moderation API یکی از سرویسهای رسمی OpenAI است که برای تشخیص خودکار محتوای خطرناک، غیراخلاقی و مغایر با سیاستهای محتوایی طراحی شده است. این API میتواند ورودیهای کاربران (مانند پیام، کامنت، توضیح محصول، تصویر و…) را قبل یا بعد از انتشار بررسی کند و میزان ریسک هر محتوا را مشخص نماید.
هدف اصلی این ابزار:
- جلوگیری از انتشار محتوای خشونتآمیز، نفرتپراکن، جنسی، خودآزاری، تهدیدآمیز و غیرقانونی
- افزایش امنیت کاربران
- کاهش ریسک حقوقی برای کسبوکارها
- افزایش اعتماد عمومی به پلتفرم
برخلاف فیلترهای سنتی مبتنی بر کلمات کلیدی، Moderation API مبتنی بر مدل یادگیری ماشین است و مفهوم، بافت (context) و نیت کاربر را تحلیل میکند.
Moderation API چه نوع محتواهایی را تشخیص میدهد؟
این API محتوا را در چند دستهی اصلی بررسی میکند، از جمله:
- نفرتپراکنی و آزار (Hate & Harassment)
- خشونت و تهدید فیزیکی (Violence)
- محتوای جنسی (Sexual Content)
- خودآزاری و خودکشی (Self-harm)
- فعالیتهای غیرقانونی (Illegal Activities)
خروجی API فقط یک «مجاز/غیرمجاز» ساده نیست، بلکه شامل:
- احتمال خطر برای هر دسته
- سطح اطمینان مدل
- پرچمگذاری محتوای حساس (Flagging)
| دستهبندی (Category) | توضیح | مدلها | نوع ورودی |
| harassment | محتوایی که بیانکننده، تحریککننده یا ترویجکننده زبان آزاردهنده علیه هر فرد یا گروه است. | همه | متن |
| harassment/threatening | محتوای آزاردهنده که شامل خشونت یا آسیب جدی به هر هدفی نیز میشود. | همه | متن |
| hate | محتوایی که نفرت بر اساس نژاد، جنسیت، قومیت، مذهب، ملیت، گرایش جنسی، وضعیت ناتوانی یا طبقه اجتماعی را بیان، تحریک یا ترویج میکند. محتواهای نفرتآمیز علیه گروههای غیرمحافظتشده (مثلا شطرنجبازان) در دسته harassment قرار میگیرند. | همه | متن |
| hate/threatening | محتوای نفرتآمیز که شامل خشونت یا آسیب جدی به گروه هدف بر اساس نژاد، جنسیت، قومیت، مذهب، ملیت، گرایش جنسی، وضعیت ناتوانی یا طبقه اجتماعی باشد. | همه | متن |
| illicit | محتوایی که مشاوره یا دستورالعمل برای انجام اعمال غیرقانونی میدهد. مثلا «چگونه دزدی فروشگاهی کنیم». | فقط Omni | متن |
| illicit/violent | همان محتوای illicit، اما شامل ارجاع به خشونت یا تهیه سلاح نیز میشود. | فقط Omni | متن |
| self-harm | محتوایی که اعمال خودآزاری مانند خودکشی، بریدن بدن یا اختلالات خوردن را ترویج، تشویق یا نشان میدهد. | همه | متن و تصویر |
| self-harm/intent | محتوایی که گوینده قصد انجام یا در حال انجام اعمال خودآزاری مانند خودکشی، بریدن بدن یا اختلالات خوردن را بیان میکند. | همه | متن و تصویر |
| self-harm/instructions | محتوایی که تشویق به انجام اعمال خودآزاری یا ارائه دستورالعمل و مشاوره برای آن میدهد. | همه | متن و تصویر |
| sexual | محتوایی که قصد تحریک جنسی دارد یا خدمات جنسی را ترویج میکند (به جز آموزش جنسی و سلامت جنسی). | همه | متن و تصویر |
| sexual/minors | محتوای جنسی که شامل فردی زیر ۱۸ سال باشد. | همه | متن |
| violence | محتوایی که مرگ، خشونت یا صدمات جسمی را نشان میدهد. | همه | متن و تصویر |
| violence/graphic | محتوایی که مرگ، خشونت یا صدمات جسمی را با جزئیات گرافیکی نشان میدهد. | همه | متن و تصویر |
Moderation API چگونه کار میکند؟
Moderation API برخلاف فیلترهای سنتی که فقط به دنبال یک لیست از کلمات ممنوعه هستند، محتوای ورودی را بهصورت مفهومی (Context-Based) تحلیل میکند. یعنی فقط به «چه کلمهای استفاده شده» نگاه نمیکند، بلکه بررسی میکند این جمله با چه نیتی و در چه زمینهای به کار رفته است.
فرایند کلی کار به این شکل است:
ابتدا محتوای ورودی کاربر، چه بهصورت متن (پیام، کامنت، توضیح محصول) و چه بهصورت تصویر، به API ارسال میشود. مدل اختصاصی moderation محتوای دریافتشده را تحلیل میکند و آن را در چند دستهی خطر اصلی مثل خشونت، نفرتپراکنی، محتوای جنسی، خودآزاری یا فعالیت مجرمانه بررسی میکند. سپس برای هر دسته یک امتیاز احتمال (Probability Score) تولید میشود.
در خروجی، شما فقط یک جواب سادهی «مجاز یا غیرمجاز» دریافت نمیکنید؛ بلکه:
- مشخص میشود محتوا به کدام دستهها نزدیک است
- احتمال خطر در هر دسته چقدر است
- آیا محتوا باید Flag شود یا نه
در نهایت، سیستم شما بر اساس این خروجی تصمیم میگیرد:
- محتوا بلافاصله نمایش داده شود
- مسدود شود
- یا برای بررسی انسانی ارسال شود
این فرایند در چند میلیثانیه انجام میشود و برای استفاده در سیستمهای real-time مثل چتباتها کاملا مناسب است.
آموزش گامبهگام استفاده از Moderation API
برای استفاده از Moderation API، شما فقط به یک درخواست سادهی API نیاز دارید. اما پیادهسازی درست آن چند لایهی مهم دارد که معمولاً نادیده گرفته میشود.
مرحله ۱: راهاندازی محیط توسعه
برای استفاده از Moderation API، ابتدا باید پکیج پایتون OpenAI را نصب کنید و کلاینت OpenAI را راهاندازی نمایید:
|
1 2 3 |
!pip install openai from openai import OpenAI client = OpenAI(api_key=“YOUR_API_KEY”) |
بهجای “YOUR_API_KEY”، کلید واقعی API خود را قرار دهید.
مرحله ۲: ارسال درخواست برای بررسی محتوا
پس از راهاندازی، میتوانید با ارسال یک متن به API، درخواست بررسی (moderation) ایجاد کنید:
|
1 |
response = client.moderations.create(input=“SAMPLE TEXT HERE”) |
در این خط، عبارت “SAMPLE TEXT HERE” به API ارسال میشود تا از نظر محتوای خطرناک بررسی شود.
مرحله ۳: پردازش پاسخ دریافتی
پاسخ API شامل اطلاعات دقیقی درباره محتوای ارسالشده است. برای استخراج اولین نتیجه از پاسخ:
|
1 |
output = response.results[0] |
این خط، اولین نتیجهی پردازش را از خروجی API جدا میکند.
مرحله ۴: سریالایز کردن و خواناتر کردن خروجی
برای اینکه خروجی را بهتر درک و راحتتر پردازش کنید، میتوانید آن را به یک قالب ساختیافتهی JSON تبدیل نمایید:
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 |
import json def serialize(obj): “”“Recursively walk object’s hierarchy.”“” if isinstance(obj, (bool, int, float, str)): return obj elif isinstance(obj, dict): obj = obj.copy() for key in obj: obj[key] = serialize(obj[key]) return obj elif isinstance(obj, list): return [serialize(item) for item in obj] elif isinstance(obj, tuple): return tuple(serialize(item) for item in obj) elif hasattr(obj, ‘__dict__’): return serialize(obj.__dict__) else: return repr(obj) # Don’t know how to handle, convert to string # سریالایز کردن خروجی serialized_output = serialize(output) # تبدیل خروجی به JSON با فرمت خوانا json_output = json.dumps(serialized_output, indent=2, ensure_ascii=False) # نمایش خروجی print(json_output) |
فرایند سریالایز کردن (Serialization) باعث میشود خروجی مدل به یک ساختار JSON منظم تبدیل شود که تفسیر و تحلیل آن بسیار سادهتر خواهد بود.
تفسیر نتایج (Interpreting the Results)
خروجی JSON شامل یک گزارش دقیق از ارزیابی محتوا است:
| فیلد خروجی | توضیح |
| flagged | اگر مدل تشخیص دهد که محتوا بالقوه مضر یا خلاف قوانین است، مقدار true و در غیر این صورت false خواهد بود. |
| categories | دیکشنری شامل وضعیت نقض قوانین برای هر دسته. مقدار true یعنی دسته مربوطه نقض شده است و false یعنی نقض نشده است. |
| category_scores | امتیاز عددی هر دسته که میزان اطمینان مدل از نقض قوانین OpenAI را نشان میدهد. عدد بین ۰ تا ۱ است؛ هرچه بزرگتر باشد، اطمینان بیشتر است. |
| category_applied_input_types | مشخص میکند کدام نوع ورودی (متن، تصویر یا هر دو) برای هر دسته پرچمگذاری شده است. مثال: [“image”, “text”]. این ویژگی فقط در مدلهای omni (چندرسانهای) موجود است. |
امتیازدهی میزان خطر (Category Scores)
بخش category_scores شامل مقادیر عددی بین ۰ تا ۱ است که میزان اطمینان مدل را نسبت به نقض قوانین در هر دسته نشان میدهد:
- هرچه این عدد بزرگتر باشد، مدل با اطمینان بیشتری تشخیص داده که محتوا در آن دسته مشکلدار است.
- مثلا امتیاز ۰.۹۲ در بخش خشونت، نشاندهنده احتمال بسیار بالای محتوای خشونتآمیز است.
اشتباهات رایج در پیادهسازی Moderation API
بسیاری از تیمها با وجود استفاده از Moderation API، باز هم دچار خطاهای جدی میشوند. مهمترین اشتباهات اینهاست:
۱. اعتماد صددرصدی به خروجی مدل
هیچ مدل هوش مصنوعی ۱۰۰٪ بیخطا نیست. بدون بررسی انسانی در موارد حساس، احتمال حذف ناعادلانه یا عبور محتوای خطرناک وجود دارد.
۲. اعمال یک سطح سختگیری برای تمام محتواها
همه پلتفرمها شبیه هم نیستند. سختگیری یک اپ کودکمحور باید کاملا متفاوت از یک انجمن تخصصی بزرگسالان باشد.
۳. بیتوجهی به False Positive
گاهی مدل محتوای سالم را اشتباه مسدود میکند. اگر این موضوع مدیریت نشود:
- تجربه کاربری نابود میشود
- اعتماد کاربر به پلتفرم کاهش مییابد
۴. عدم ثبت لاگ تصمیمها
در زمان اعتراض کاربر یا بررسی حقوقی، اگر لاگی وجود نداشته باشد، پلتفرم کاملا آسیبپذیر میشود.
۵. استفاده فقط بعد از انتشار محتوا
Post-moderation برای کنترل آسیب کافی نیست. در بسیاری از سناریوها باید از Pre-moderation استفاده شود.
مدل چندرسانهای (Multimodal Moderation) چه تفاوتی ایجاد کرده است؟
در نسخههای قدیمی، Moderation API فقط روی متن کار میکرد. اما با معرفی مدلهای چندرسانهای (Multimodal)، حالا سیستم میتواند بهصورت همزمان:
- متن
- تصویر
- و ترکیب این دو
را بررسی کند.
این ویژگی اهمیت بسیار بالایی دارد، چون حجم زیادی از محتوای خطرناک امروز از طریق:
- تصاویر جعلی
- میمها
- تصاویر خشونتآمیز
- محتوای تولیدشده با AI
منتشر میشود.
مزیتهای مهم مدل چندرسانهای:
- تشخیص بهتر خشونت بصری
- شناسایی محتوای جنسی پنهان در تصویر
- تشخیص نمادهای نفرتآمیز (Hate Symbols)
- دقت بسیار بالاتر نسبت به فیلتر دستی تصاویر
بهخصوص برای پلتفرمهایی که با AI Image Generation، شبکه اجتماعی یا مارکتپلیس سروکار دارند، این قابلیت حیاتی است.
چه کسبوکارهایی به Moderation API نیاز دارند؟
تقریبا هر پلتفرمی که ورودی کاربر دارد، به Moderation API نیازمند است:
- چتباتها
- شبکههای اجتماعی
- پلتفرمهای آموزشی
- سایتهای دارای کامنت
- مارکتپلیسها
ابزارهای GenAI
اگر کاربر بتواند چیزی بنویسد، آپلود کند یا تولید محتوا انجام دهد، Moderation ضروری است.
Moderation API و الزامات قانونی (GDPR، مسئولیت پلتفرمها)
امروزه پلتفرمها فقط از نظر فنی مسئول نیستند، بلکه از نظر قانونی و اجتماعی هم پاسخگو هستند. قوانین مهمی مثل:
- GDPR در اروپا
- قوانین حفاظت از کودک
- مقررات ضد نفرتپراکنی
- قوانین جلوگیری از محتوای خشونتآمیز و تروریستی
همه پلتفرمها را ملزم میکنند که بهصورت فعال جلوی انتشار محتوای خطرناک را بگیرند. اگر پلتفرمی ابزار moderation نداشته باشد یا آگاهانه اجازه انتشار محتوای مضر بدهد ممکن است با جریمههای مالی سنگین، مسدود شدن سرویس یا آسیب جدی به برند مواجه شود.
Moderation API به کسبوکارها کمک میکند که:
- نشان دهند در مسیر «پیشگیری فعال» حرکت میکنند
- ریسک حقوقی خود را کاهش دهند
- مستندات لازم برای حسابرسی قانونی را داشته باشند
جمعبندی
Moderation API OpenAI با تکیه بر هوش مصنوعی، راهکاری هوشمند برای شناسایی محتوای سمی، خشونتآمیز، نفرتپراکن و غیراخلاقی فراهم میکند و به کسبوکارها کمک میکند هم از نظر حقوقی در مسیر درست حرکت کنند و هم تجربهای امنتر برای کاربران بسازند.
منابع
platform.openai.com | drlee.io
سوالات متداول
Moderation API بهصورت جداگانه رایگان نیست و استفاده از آن مشمول هزینههای OpenAI میشود. قیمتگذاری معمولاً بر اساس تعداد درخواستها و حجم دادههای پردازششده تعیین میشود. بنابراین، قبل از استفاده باید تعرفهها و پلنهای OpenAI را بررسی کنید.
بله، Moderation API از زبان فارسی پشتیبانی میکند، اما دقت تشخیص ممکن است نسبت به زبان انگلیسی کمی کمتر باشد. با این حال، برای مدیریت محتوای فارسی در چتباتها، انجمنها یا سیستمهای تولید محتوا، میتوان روی آن حساب کرد.
هیچ مدل هوش مصنوعی از جمله Moderation API بیخطا نیست. ممکن است False Positive (مسدود شدن محتوای سالم) یا False Negative (عدم شناسایی محتوای خطرناک) رخ دهد. برای کاهش خطا، توصیه میشود در موارد حساس، ترکیب Pre-moderation و Human Review استفاده شود.
بله، شما میتوانید سطح سختگیری Moderation API را بسته به نیاز پلتفرم تنظیم کنید. برای مثال:
در سیستم کودکمحور، سختگیری بالاتر است
در انجمنهای تخصصی، ممکن است سطح متوسط کافی باشد
این تنظیمات به شما امکان میدهد تعادل میان امنیت کاربران و تجربه کاربری را برقرار کنید.
برخلاف فیلترهای سنتی که فقط دنبال لیست کلمات ممنوعه هستند، Moderation API از هوش مصنوعی استفاده میکند و محتوا را بهصورت مفهومی و زمینهای تحلیل میکند. یعنی حتی اگر کلمه خطرناک در متن وجود نداشته باشد، اما مفهوم آن خطرناک باشد، API آن را شناسایی میکند. همین باعث میشود Moderation API دقیقتر و قابل اعتمادتر از فیلتر کلمات ساده باشد.
دیدگاهتان را بنویسید