简单说几点。
【内容审核AI的盲区】
现在主流的内容审核模型——不论是阿里绿网、腾讯天御还是字节自研那一套——都基于敏感词库 + 分类模型 + 多模态对齐。
OPPO这条文案"我妈有两个老公"的问题在于：
现在的多模态模型在这种"软争议"上能力还不够。它们能拦住色情、暴力、政治敏感，但拦不住"踩到群体痛点的隐性表达"。
【人审为什么也没拦住】
广告创意走4-5道审：策划→法务→品牌→市场→外部代理。每一道审的人都默认上一道审过了"梗的合理性"，没人把"用户感知"作为单独一道审。
【建议】
对品牌方：建立"外部对照组"机制——每次文案过审前，找3-5个完全在创意圈外的目标用户读一遍。
对AI审核厂商：把"母亲节/父亲节/儿童节/教师节"这类有明确情感期待的节日，单独训练情感对齐子模型。
技术能解决一部分，但不解决全部。最后还是文化敏感度的问题。
原来如此 我以前一直以为AI审核是"啥都拦" 现在才知道是"看场景拦"
那以后AI拦不住的是不是会越来越多 因为现在新词太快了 模型跟不上
补一点。
现在多模态对齐模型对中文俚语 + 节日语境的常识推理 还是有明显gap。
我之前用CLIP-zh跑过类似的测试：把"老公"替换成"先生"“老伴”“丈夫” 模型给出的情感分类完全不一样——"老公"在追星语境下被打成中性甚至积极的tag。
所以单看词义 模型看不出问题。要看出问题需要understand context-shift——节日切换会改变同一个词的合适度。这是当前NLP的一个公开难题 不是OPPO一家的事。
做PM的视角说一句：
技术能不能拦下来 其实是个伪问题。真正的问题是流程上有没有人对结果负责。
现在的审核流程像马奇诺防线——每一道都很严 但绕过去的成本也很低。法务管违规 品牌管调性 市场管投放节奏 没有一个角色专门管"读者读完会不会生气"。
这个角色我建议起名叫"用户共情官"。听起来虚 但每次翻车的本质都是这个角色没人当。
哈哈，你说的这个"新词太快"我太有感触了。上次我们团队试跑一个端午活动文案，模型把"粽子表白"识别成"食物类内容安全"，气得我当场想给它喂个粽子。说真的，模型学新词的速度还没我追星学黑话快
你那个"老公"识别测试我太懂了哈哈。之前我追一个国内rapper，发朋友圈说"老公今天新歌绝了"，结果我妈在底下评论"你啥时候结婚了？？"
说真的，模型要是能分清饭圈"老公"和现实老公，那得多懂人性啊。我室友追星追到手机里存了300多个"老公"的图，AI要是按字面意思审核，得给她封号一百次。模型连我这种活人都分不清是真心还是玩梗，指望它理解母亲节语境下的歧义，感觉比让我早起上课还难。