Мы используем куки-файлы. Соглашение об использовании
Поиск по журналу
Москва и МО
Алексей Петров: «Как Циан борется с фейками при помощи нейросетей»
9 августа 2024
12 487
Обсудить
Алексей Петров: «Как Циан борется с фейками при помощи нейросетей»
Алексей Петров — директор по качеству контента Циан. Он и его команда — повелители искусственного интеллекта. Написать отчет, составить подборку квартир для клиента, обнаружить среди тысяч объявлений фейковое — всему этому команда обучила нейросети. Как? Рассказывает Алексей.

«Объявления с нарушениями автоматически блокируются или ждут, пока их не проверит модератор»

— Применение нейросетей очень заманчиво. Кажется, будто они могут сделать за человека практически все. Будучи технологичной компанией, Циан не остался в стороне и тоже начал их использовать. Можете вкратце перечислить, в чем помогают нейросети и как это происходит?

— Циан давно использует искусственный интеллект для поиска нарушений в объявлениях. Например, когда недобросовестный риелтор публикует фотографии и информацию о несуществующей квартире, а в действительности потом пытается продать совсем другой объект — разумеется, очень посредственный. 


Все это происходит со стандартной отговоркой: «Квартира из объявления, к сожалению, только что продана, но у меня есть почти такая же, давайте ее посмотрим». Задача искусственного интеллекта заключается в поиске таких сомнительных объявлений. 

Тут обычно помогают определенные признаки — их ИИ и ищет. Иногда такие объявления автоматически блокируются, а иногда, в сложных случаях, ждут, пока их не проверит живой интеллект — модераторы.

Мы в Циан пользуемся нейросетями для подготовки брифов, создания презентаций и решения прочих подобных задач — это гораздо быстрее, чем делать все самостоятельно. 

В работе с пользователями ИИ помогает обосновать ценообразование и объяснить пользователю, почему мы считаем выставленную им цену завышенной или заниженной. А можно с его помощью сформировать предложение для конкретного человека и подобрать продукт, который подойдет именно ему. 

Более того, и предложить этот продукт можно по удобному каналу и в удобное время — в этом нам тоже помогает ИИ. 

Например, человек редко отвечает и вообще не готов взаимодействовать по утрам, но в обеденное время он чаще готов уделить внимание — мы учитываем этот график и обращаемся со своим предложением в благоприятное время.


На основе ИИ появился чат-бот Циан.Помощник — он работает с нашими пользователями и помогает, например, в написании и публикации объявлений или в создании подборки по интересам пользователей по их индивидуальным запросам. Например, Помощник может в течение нескольких секунд собрать и показать подборку двухкомнатных квартир рядом с определенной станцией метро. 

Более того, пользователь может даже не писать сам запрос, а только ответить на вопросы чат-бота — тот сам сформулирует запрос.

«ИИ оценивает, насколько риелтор вежлив и деликатен»

— Есть еще какие-то способы облегчить жизнь пользователей Циан?

— Недавно у нас стартовала программа «Суперагент». Она помогает контролировать качество услуг риелторов и выгодна как пользователям, так и самим риелторам. Первые получают качественный сервис, вторые — стимул этот сервис оказывать: чем круче агент, тем больше у него привилегий на Циан и тем удобнее, легче и выгоднее работать. А вот оценить качество взаимодействия между «поискунами» и риелторами помогает ИИ. В частности, он оценивает, насколько риелтор вежлив, деликатен, насколько полно и оперативно отвечает.

— А как ИИ может это оценить?

— Например, он отслеживает скорость ответа и лексику — ищет грубые слова, жаргонизмы и прочее, учитывает полноту ответа через анализ текста и наличие уточнения/повтора вопроса от клиентов. 

Также ИИ Циан умеет исключать из оценки диалоги с ботами и спамерами, что позволяет получить более точную и эффективную оценку качества коммуникации. В общей сложности подобных триггеров очень много, да и обучение такого «контролера» проходит на постоянной основе, так что он день ото дня становится все более и более опытным.

— В процессе модерации ИИ тоже активно используется, но как будто не афишируется. Можете рассказать, как это устроено? Какие алгоритмы анализирует ИИ, чтобы выявить фейковые объявления?

— Есть две модели. Классическая основана на выявлении разных вероятностей: например, «объявление фейковое, потому что в нем цена занижена и нужен контроль модератора», или «объявление приглянется какому-то определенному пользователю, потому что он просматривал подобные квартиры». Такой подход уже лет 10 применяется в самых разных сферах бизнеса — например, в банковской.

А есть другой подход — LLM (от large language model, большая языковая модель). Это всем известные ChatGPT и, например, модель от «Яндекса». Используя этот подход, мы можем дополнить применимые к объявлению фильтры и облегчить этим поиск пользователю.

«Нейросеть обучается, сравнивая плохие и хорошие объявления»

— А как вы обучаете ИИ работе с объявлениями?

— Самый стандартный подход — своего рода насмотренность, метод называется «обучение с учителем». Чем больше мы показываем разных объявлений, тем быстрее нейросеть понимает, какие из них нормальные, а какие — нет. 

Сначала мы предлагаем ей много фейковых объявлений и много хороших, и она выявляет в них общие признаки. 


Получается, нейросеть обучается, сравнивая плохие и хорошие объявления, определяя на основе различных переменных критерии, по которым можно отличить фейк от реального объявления.

На следующем этапе обучения мы «скармливаем» нейросети объявления, которые мы и сами пока не проанализировали. Нейросеть выбирает из них те, с которыми что-то не в порядке, и предлагает нам на проверку. 

Если результат нас устраивает, то можно запускать такую нейросеть в бой. Сначала на каких-то пилотных проектах, и если она справилась, то уже можно переходить на промышленное использование. Так процесс становится практически полностью автоматизированным.

— По сути, ИИ обучается на сравнительном анализе?

— Да. ИИ находит общие признаки в хороших объявлениях и общие — в плохих, после чего научается отличать их друг от друга.

— Как вы относитесь к ее ошибкам?

— Они, к сожалению, возникают. Не часто, но бывают. Если это произошло, нужно скорее написать в техподдержку, и она быстро решит проблему и восстановит объявление. 

— Да, у меня как раз есть такой опыт. Сначала для статьи про посуточную аренду я искала жилье в Сочи, а потом, уже в личных целях, — в Петербурге. И Циан.Помощник настойчиво предлагал мне ехать все-таки в Сочи — какая там была отличная подборка!

— Можно было бы пошутить, что он о вашем отпуске знает что-то, чего не знаете вы, но в действительности вы случайно обучили Помощника, что вам интересны Сочи, поэтому он на этом городе и зациклился. Тем не менее это, скорее всего, был результат сбоя. Будем разбираться с ним. В будущем таких сбоев будет все меньше, а на запуске они, конечно, возможны.

«Нет областей, где на применение ИИ наложены какие-то запреты»

— От каких услуг ИИ Циан пока воздерживается и почему? Как вообще принимаются решения о том, что можно доверить ИИ, а что должны выполнять только живые сотрудники?

— Ни от каких услуг не воздерживаемся, просто одни можно встроить в бизнес и эффективно использовать, а другие — пока нет. Одни помогают нам сэкономить ресурсы и трудозатраты, а другие чреваты серьезными ошибками и, как следствие, издержками. 

Нет областей, где на применение ИИ наложены какие-то запреты, но в некоторых вопросах работа требует обязательного контроля и верификации человеком — именно так происходит в модерации, когда могут блокироваться не только объявления, но и аккаунты. Такие ситуации обязательно проверяются дополнительно. 


Кстати, иногда недобросовестные риелторы еще и спорить пытаются — хотят доказать, что их трехкомнатная квартира в Москве за 10 млн рублей — действительно реальный объект. 

— Какие ИИ-технологии кажутся вам очень эффективными, но пока не применяются в Циан? Где нужно использовать ИИ?

— С ходу не назову. Наоборот, Циан часто выступает пионером и первым из маркетплейсов начинает применять что-то новое. 

«Даже на далеком горизонте ИИ не заменит риелторов»

— Есть популярная тема для спора: заменит ИИ риелторов или нет. Как бы вы ответили на этот вопрос?

— Даже на далеком горизонте не заменит. Покупка недвижимости у многих людей — жизненно важное событие. Оно происходит один-два раза в жизни, поэтому мало кто готов полностью довериться, по сути, бездушной машине. 

В России участие опытного живого человека оценивается особенно высоко. Риелтор оказывает и психологическую поддержку, и более объективно оценивает происходящее, поэтому машинный интеллект здесь может разве что помогать, но никак не заменять.

Но в будущем ИИ будет во многом помогать риелторам, и те смогут брать больше клиентов. Взаимодействие в итоге будет более эффективным, подготовка документов — автоматической. Но сами риелторы, как доверенные лица, никуда не денутся.

— А вы сами для себя как применяете возможности ИИ?

— Помимо подборки музыки/фильмов и оптимизации маршрутов передвижения? Ну, например, структурирую данные и контекст и получаю из них саммари.


Всегда есть риск или, если хотите, соблазн полностью отдать работу на аутсорс нейросетям, но делать этого нельзя — всегда нужно держать руку на пульсе и проверять результаты.

Если же резюмировать все вышесказанное, то следует помнить: нет плохих алгоритмов, нет плохих моделей обучения нейросетей. Но нет и предела совершенству. 

Всегда надо искать пути что-то улучшить, чтобы развить бизнес и добавить ему ценности. Нейросети помогают найти нетривиальные способы это сделать. Это держит в тонусе и помогает обгонять конкурентов. 

Понравилась статья?
Наш канал в Telegram@cian_official
Подписаться
Могут подойти
0 комментариев
Сейчас обсуждают
Статусы земельных участков: правовой гид
Некоторые ограничения, которые могут быть связаны с использованием участка для крестьянско-фермерского хозяйства (КФХ):Строительство жилого дома. На земельном участке из состава земель сельскохозяйственного назначения, используемом КФХ, допускаются строительство, реконструкция и эксплуатация одного жилого дома с количеством этажей не более трёх, общая площадь которого составляет не более пятисот квадратных метров и площадь застройки под которым составляет не более 0,25% от площади земельного участка. При этом такой дом может быть предназначен для проживания только членов КФХ.Образование земельного участка. Образование земельного участка из земельного участка, на котором расположен жилой дом, если это приводит к уменьшению площади исходного земельного участка, не допускается, за исключением случаев, связанных с изъятием земельного участка для государственных и муниципальных нужд.Определение муниципальных образований. Законами субъектов Российской Федерации могут быть определены муниципальные образования, на территориях которых не допускаются строительство, реконструкция и эксплуатация жилых домов на земельных участках из состава земель сельскохозяйственного назначения, используемых КФХ.
Подпишитесь на рассылку и будьте в курсе новостей рынка недвижимости