案例｜當 AI 學會「看圖說話」：人類專家如何為影片描述生成器把關？

在影片內容爆炸式成長的今天，AI 自動生成的影片描述原本應該成為創作者的得力助手，然而實際情況卻常常出現「張冠李戴」的尷尬場面。其背後原因在於 AI 在理解視覺內容與語言表達上，同時面臨雙重挑戰。

全球頂尖的創意軟體公司選擇與 Appen 合作，為其 AI 影片描述軟體加裝「人類智慧校驗器」。一起來看看本期案例故事。

目標

​​客戶的核心需求是提升其影片編輯軟體中 AI 生成描述的準確性。這些描述必須符合三項關鍵標準：

• 精確捕捉影片中的關鍵視覺元素

• 描述語言流暢自然，貼近日常表達習慣

• 保持上下文語境的一致性

更重要的是，這套品質優化方案必須能支援大規模的影片描述生成需求，在確保品質的前提下同時達成高效處理。

挑戰

在實際測試中，AI 生成的影片描述主要存在四大問題：

• 事實性錯誤：例如漏掉畫面中的主要人物或關鍵動作

• 語言品質問題：包含文法錯誤、用詞不當等，影響可讀性

• 語境偏差：描述內容與影片主題不符

• 規模化難題：如何在確保品質的前提下處理海量影片內容

這些問題光靠演算法優化難以徹底解決，必須引入人類專家的語義理解與判斷能力。

解決方案

為此，Appen 設計了一套 雙階段的品質提升方案：

• 第一階段：由受過嚴格培訓的內容專家進行人工校驗。他們不僅會修正明顯錯誤，還會優化表達方式，使描述更生動、精準。

• 第二階段：透過 Appen 平台的自動化工具進行批次質檢，包括拼字檢查、文法校正與內容相似度分析等。

這種人機協同模式在確保品質的同時，也能支援規模化處理，並形成持續優化的閉環系統。

成果

透過本專案的實施，Appen 成功完成 40,000+ 條影片描述的專業驗證，使最終輸出的描述準確率達到 95% 以上。這一成果大幅提升了客戶 AI 模型的生成品質，讓其影片描述服務達到商用級標準。

本專案驗證了人類專家在 AI 訓練數據品質把關中的關鍵角色，以及人機協同在規模化 AI 應用中的獨特價值：

• 品質把控體系：多層校驗機制確保產出一致性

• 人機協同的價值：人類專家的語義理解與 AI 的規模化能力相輔相成

• 迭代優化的必要性：持續的數據回饋是提升 AI 模型效能的關鍵