案例 | 当AI学会"看图说话"：人类专家如何为视频描述生成器把关？

在视频内容爆炸式增长的今天，AI自动生成的视频描述本应成为创作者的得力助手，然而现实中常常出现"指鹿为马"的尴尬情况。其背后是AI在理解视觉内容和语言表达上的双重挑战。

全球顶尖创意软件公司选择与澳鹏Appen合作，为其AI视频描述软件加装"人类智慧校验器"。一起走近本期案例故事。

目标

客户的核心需求是提升其视频编辑软件中AI生成描述的准确性。这些描述需要满足三个关键标准：

• 精确捕捉视频中的关键视觉元素；
• 描述语言要流畅自然，符合日常表达习惯；
• 保持上下文语境的一致性。

最重要的是，这一质量提升方案必须能够支持大规模的视频描述生成需求，在保证质量的前提下实现高效处理。

挑战

在实际测试中，AI生成的视频描述主要存在四类问题：

1. 首先是事实性错误，比如漏掉画面中的主要人物或关键动作；
2. 其次是语言质量问题，包括语法错误、用词不当等影响可读性的问题；
3. 第三是语境偏差，描述内容与视频主题不符；
4. 最后是规模化难题，如何在保证质量的前提下处理海量视频内容。

这些问题单靠算法优化难以彻底解决，必须引入人类专家的语义理解和判断能力。

解决

为此，澳鹏Appen设计了一个两阶段的质量提升方案：第一阶段由经过严格培训的内容专家进行人工校验，他们不仅会修正明显的错误，还会优化表达方式，使描述更加生动准确。

第二阶段则通过澳鹏Appen平台的自动化工具进行批量质检，包括拼写检查、语法校正和内容相似度分析等。这种人机协同的模式在保证质量的同时，也满足了规模化处理的需求，形成持续优化的闭环系统。

成果

通过项目实施，澳鹏成功完成40,000+条视频描述的专业验证，使最终输出的描述准确率达到95%以上。这一成果显著提升了客户AI模型的生成质量，使其视频描述服务达到商用级标准。

项目验证了人类专家在AI训练数据质量把控中的关键作用，以及人机协同在规模化AI应用中的独特价值：

• 质量把控体系：多层校验机制确保产出一致性；
• 人机协同的价值：人类专家的语义理解与AI的规模化能力优势互补；
• 迭代优化的必要性：持续的数据反馈是提升AI模型性能的关键。