多模态 AI 通过同时分析多种数据类型（如文本、图像、音频和视频）来改进内容审核，从而更准确地检测有害内容。 传统系统通常一次处理一种数据类型，这可能会遗漏上下文。 例如，带有有害文本叠加在无害图像上的帖子可能会通过仅限文本的过滤器。 多模态模型结合了自然语言处理 (NLP) 用于文本和卷积神经网络 (CNN) 用于图像等技术，使它们能够交叉引用输入并识别依赖于模态之间交互的违规行为。 这种方法通过全面理解上下文来减少误报和漏报。
一个实际的例子是检测模因中的仇恨言论。 文本过滤器可能会将“fire”一词标记为中性，但多模态系统可以识别出“fire”与燃烧的宗教符号配对构成仇恨言论。 同样，在视频审核中，将语音识别与视觉分析相结合可以识别协同骚扰——例如针对特定场景的辱骂性评论。 另一个用例是识别深度伪造：多模态 AI 可以检查嘴唇动作（视频）和音频波形之间的一致性，或者分析文本元数据以寻找操纵迹象。 这些系统还可以处理直播，通过交叉分析语音、背景视觉效果和屏幕文本来实时标记违规行为。
实施多模态审核需要精心的工程设计。 开发人员需要能够有效处理各种数据的框架——例如使用 Transformer 架构进行联合文本图像嵌入或预训练模型（CLIP、Vision-Language Pretraining）。 挑战包括计算成本（处理高分辨率视频）以及平衡准确性与实时使用的延迟。 TensorFlow Extended (TFX) 或 PyTorch Lightning 等工具可以帮助简化管道。 测试至关重要：策划包含混合媒体示例（例如，讽刺文本 + 误导性图像）的数据集，以验证模型的稳健性。 虽然多模态 AI 不是万能药，但它通过解决在线内容的分层性质，显着改进了审核。
