Condé Nast 使用 Amazon Nova Pro 审核了 50000 多名用户提交的内容

数字受众越来越期望与他们喜爱的品牌直接互动，而不仅仅是被动消费内容。对于旗下拥有《Vogue》、《Vanity Fair》、《Glamour》、《GQ》、《Condé Nast Traveler/Traveller》和《Bon Appétit》的全球媒体公司 Condé Nast 而言，这意味着需要创建安全的互动的空间，以便能在自有平台上引发对话，而不是让用户流失到社交媒体平台。Condé Nast 产品工程副总裁 James Cooney 表示：“我们见证了数字领域的诸多变革。我们希望更贴近我们的用户，也希望他们访问并重返我们的平台。”

为了支持这一目标，该公司重新推出了 Vogue 数字应用程序，增加了新的社区功能和直播活动。但向用户生成的内容敞开大门也带来了新的挑战，那就是大规模审核。Condé Nast 需要一款智能解决方案，其要能处理高达一百万张图像、视频和文本帖子，同时保留对于时尚和文化至关重要的创意和语境上的细微差别。Cooney 表示：“我们之前采用人工审核流程，成本高昂、耗时且无法扩展。”

为了加速其社区参与的战略计划，编辑团队匆忙推出了 Dogue，Dogue 是一项摄影竞赛，Vogue 应用程序用户可以上传其宠物狗的照片，获胜者的照片将与明星宠物一起登上数字版 Dogue 的封面。这次竞赛带来了加快时间表的压力，促使工程团队比预期更快地让平台上线，并对新的审核系统进行测试。

就在这时，Condé Nast 请求 AWS 协助。Cooney 表示：“Condé Nast 与 AWS 有着长期深入的合作关系，我们始终知道我们可以咨询专家并了解最新技术。”在咨询 AWS 后，该公司使用 Amazon Bedrock 实施了 Amazon Nova 人工智能基础模型。

Amazon Nova Pro 是一种多模态模型，它能够准确且迅速地对用户生成的内容进行大规模审核，同时支持未来扩展到视频领域。Cooney 表示：“如果不投入大量的开发工作和持续的运营开销，我们是不可能做到这一点的。通过 Amazon Nova Pro 的多模态方法，我们可以避免所有这些问题。我们只需处理提示并放入视频，无需任何预处理。”

Condé Nast 的工程团队与 AWS 客户团队和生成式人工智能专家紧密合作，快速迭代提示词和原型。Cooney 表示：“我们的团队花几周时间消化 AWS 提供的代码和指南后，就能够整合出一个看起来几乎可以投入生产环境的解决方案。”一个月内，Condé Nast 就成功完成了概念验证，随后仅用了两个月即完成全面集成、部署、测试和完善。

Condé Nast 最初推出 Dogue 时采用人工审核，同时准备集成 Amazon Nova Pro。但当提交量迅速超出预期时，该公司在活动中途就切换到了 Amazon Nova Pro——这一转变既展示了 Condé Nast 工程团队的敏捷性，也体现了 AWS 的强力支持。

通过使用 Amazon Nova Pro，Condé Nast 节省了两周人工审核内容的工作量，实现了更高的准确性，并且更快地处理了提交的内容，提供了安全实时处理数千份参赛作品所需的精准度和速度。在 Dogue 竞赛期间，该系统无缝扩展，为 56700 份提交的照片、47300 条评论和 1300 条回复的处理提供了支持。Cooney 表示：“Amazon Nova Pro 让我们能够高枕无忧，放心地大规模审核用户提交的内容，同时降低了我们的风险。”

该项目也凸显了跨职能协作的重要性。Cooney 表示：“单靠这些功能本身并不能引起共鸣。但当我们的编辑团队介入并将其整合在一起时，受众的反应就完全不同了。”基于此次成功，Condé Nast 计划在其旗下各品牌中推广该平台，并探索 Amazon Bedrock 的更多功能，例如提示管理、护栏和知识库，以创建一个共享框架，用于提供安全且引人入胜的社区体验。