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

OBJECTIVE

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：

1. 精确捕捉视频中的关键视觉元素；

2. 描述语言要流畅自然，符合日常表达习惯；

3. 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

CHALLENGE

在实际测试中，AI 生成的视频描述主要存在四类问题：

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；

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；

第三是语境偏差，描述内容与视频主题不符；

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

SOLUTION

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

RESULT

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。