英國在2017年頻頻遭受恐怖攻擊，為了打擊網路上流竄的極端主義資訊，英國政府與民間科技新創攜手合作，打造了一款機器學習演算法，號稱有高達99.99%的準確率可以偵測出ISIS極端主義素材，要提供中小型影音網站協助審核內容。
從源頭攔截極端影片，錯誤率僅0.005 %
根據英國內政部統計，2017年ISIL的支持者透過400多個網路平台來宣揚極端主義思想，且有高達三分之一的影片，在上線的一個小時內就被廣泛散布，兩個小時後就能出現在各大影音平台上。
為了打擊恐怖主義，英國內政部斥資60萬英鎊（約合新台幣2490萬元）的公共基金，與英國新創ASI Data Science一起攜手合作，打造了一款適用於任何平台，專門揪出極端主義影音素材的機器學習演算法。
根據ASI說法，這套演算法可以偵測出94%的ISIS素材，且有99.99%的準確率，錯誤率大約只有 0.005 %，若以每天上傳量500萬支影片的網站來說，約有250支影片被錯誤標記，需要人類二次審核。而這樣的成果已經能攔截絕大多數的惡意宣傳影片進一步散布，再藉由人類與演算法的相互合作，可望大幅提升成效。
ASI並沒有透露演算法詳細的衡量標準，但根據外媒報導，這款工具以大量伊斯蘭國武裝組織ISIL宣傳影片做為訓練素材，會分析影片中的的聲音及影像，甚至是影片上傳的地點，綜合多項數據來判讀。
提供中小型影音網站使用
英國內政部部長Amber Rudd表示，這些極端主義影片目的是要扇動暴力行為，以及在社會中製造恐慌情緒，而這類科技可以協助打擊恐怖主義，避免人們接觸到這類恐怖影像。
英國內政部表示，像Facebook、YouTube這大型科技公司都已經有自行研發的演算法，去年12月，YouTube 稱他們移除了15萬支暴力極端主義影片，演算法可以標記出98%有問題影片；Facebook則稱他們的軟體可以移除99% ISIS相關的極端主義內容。因此這套軟體將專門提供給Vimeo、pCloud 這類中小型影音平台使用。
但專家也警告，這類的演算法並非遏止極端主義影片傳播的終極解方，這就像是「貓捉老鼠」的遊戲，恐怖組織永遠都有辦法找新的宣傳散布手法，因此平台就算使用這類輔助工具，還是必須隨時以最高標準把關。
