夜雨聆风
今天听到了一个坏消息，有个兄弟花了6980元定制一个AI违规词监测软件，但实际应用效果极其一般，还不如自己经验判断与手动整理。
这个AI智能体的原理就是：
通过对线上数据与违规词的整理，做一个实时监测，分析当下政策与平台规则，再让智能体给出最近的违规风向，设置关键时刻提醒，以便自己可以提前预防，减少违规。
最终实际使用下来的效果就是：
烂得要死！
核心原因是AI智能体如果没有指令去驱动，当前没办法分析当下的违规词近况，需要大量的人工进行大量的主动干预和投喂数据去训练才可以提高精准度，还没办法实现精准化和自动化监控。
在目前大健康赛道下，违规词的确非常致命，但如果想靠一个外部AI智能体实现精准预测，基本属于伪命题。
“AI限流封号智能体” 大多是噱头，实用性太差。
为什么会失效？为什么是伪命题？
先说底层逻辑，抖音、视频号、小红书或者是任何一个平台的风控逻辑就是：
核心数值不公开、规则实时变化、人工+算法混合判定，以及不同类目、不同的账号权重、在不同时段运营，阈值也完全不一样。
AI的判定，需要拿到以上这些东西，才可以提高精准度。
目前AI能拿到的语料就只有公开的规则，一些别人被处罚过的案例，以及自己账号的历史数据与处罚记录。
医疗或大健康又是非常敏感的类目赛道，风控比其它赛道更严、更乱、随机性更强，AI根本不可能去做到实时又精准的判断。
在这种情况下，AI智能体再强，也只能靠现有的物料去猜，不能精准去算。
举个例子
“吃这个能降血压”，必定会违规。
“辅助中老年血压” ，不一定会违规，有时也看审核心情。
AI 只能做好关键词拦截，设置好血压，改善，调理，治病等违规词之后，再根据这些违规词拦截与指导执行。
但是，大健康的违规点，根本不只有关键词这么简单。
关键词、画面元素、口播语气、商品关联性、历史违规记录、过往申诉记录、账号权重、同行举报等一系列问题。
大健康违规一直都是语境、表达意图、实际场景的核心问题。
AI最大短板就是不懂语境与意图，只会根据现状去匹配答案。
在这种情况下，AI根本没办法做到精细度的监控，准确度自然会很差。
除了明面上的违规，AI也难以捕抓一些隐性的违规，简直是无从下手。
举一个常见的例子
两个一模一样或差不多的视频，发在不同的号，再看数据反馈。
老号，权重高，违规率自然低，没啥事。
新号，权重太低，面对新号白号，平台经常给账号来一个直接限流或封号。
AI真的没办法预测，这种隐性的审核机制。
最后，还有一点重要的原因，就是大健康大部分赛道的客资本身就属于擦边或灰色，随机性极其强。
对于随机性的因素，违规变得非常不可控，交给AI预测太难了。
难道说，这种智能体就没办法用吗？
也不全是，用好一个AI最重要的核心就是训练。
现在的AI违规词监测工具，没有实时数据，没有海量违规样本，没有平台级别的大数据，怎么训练呢？！
如果想实时更新与跟进，就需要人工极为大量的喂养与训练，否则作用真的不大，用了也白用。
总结一下就是：千万别把一些AI关键词屏蔽工具，当成是AI 智能体，作用微乎其微。
AI可以做到辅助审核违规信息与文案，也可以规避掉一些明显的违规关键词。
但是，绝对没办法做到预测封号、限流和违规风向，至少在现在这个阶段，真的太为难AI了。
想做好大健康，想减少违规，最实用的是永远是好好积累经验，学习快速调整与判断的能力，把AI当成一个辅助性的好工具。
