Modérez les images générées par IA en séparant origine, contenu nuisible, usage trompeur et décision de publication.
1. Ne pas réduire la question à l’origine
Savoir qu’une image est générée ne répond pas à la question de savoir si elle peut être publiée. Origine, contenu et usage trompeur sont des propriétés différentes.
2. Définir la politique de contenu
Une plateforme peut autoriser certaines images synthétiques tout en interdisant nudité non consentie, violence, usurpation ou fraude. Traduisez ces règles en actions observables.
3. Séparer les preuves
Un signal visuel ou une métadonnée peut contribuer à une décision, mais ne prouve pas seul l’authenticité, l’intention de l’auteur ou le contexte de diffusion.
4. Évaluer les catégories supportées
Testez images réelles, synthétiques, retouchées, captures et cas hybrides. Mesurez faux positifs et violations manquées par politique, pas seulement la capacité à deviner l’origine.
5. Organiser la revue
Les cas nécessitant une preuve supplémentaire doivent aller dans une procédure définie. Donnez aux reviewers l’image, le contexte autorisé, la règle et les limites du signal.
6. Contrôler la publication
La décision doit être liée à la version de l’asset et propagée aux pages, feeds, recherches et partages.
7. Éviter les affirmations excessives
Aucune détection unique ne permet de conclure tout ce qu’une image représente ou comment elle a été produite. Communiquez une décision bornée et vérifiable.
8. Déployer avec Bodyguard
Discutez des catégories couvertes, des signaux disponibles, du contexte transmis et des cas qui nécessitent un contrôle humain ou une preuve additionnelle.
Sources
- Bodyguard — API Solution : https://www.bodyguard.ai/en/api/solution
- Bodyguard — API Comparison : https://www.bodyguard.ai/en/api/comparison
- Bodyguard — Text Moderation : https://www.bodyguard.ai/en/product/text-moderation
