女性将掌握性产业的控制权，但“表演者”的 人身安全问题受到了质疑！
英国《独立报》近日发文指出，互联网已经颠覆了世界上无数个行业，从零售、影音，到出行、外卖，不一而足。
而世上最古老的行业之一——性产业，也不例外。
如今，互联网上的主播们做着从喊麦到裸露的各种表演，不断地刺激着看客们的神经，也试探着法律和道德的底线。
对于情色直播来说，互联网为之提供了灵活的交易方式，就算正规的直播平台会对主播采取封号的处罚，但仍避免不了主播与观众的私下沟通，只不过是将 表演平台转移到了某款通讯软件上罢了。对此，
就连明令禁止线上淫秽活动的我国也是屡禁不止，就更别说对情色行业更加宽松的西方国家了。
即便大多数直播平台都会选择机器审核+人工审核的方式对直播内容进行监管，等仍会有“斗鱼造人直播事件”等违法案例发生，这主要是因为
视频直播从技术不需要“上传”的步骤，
直播过程的延迟最多也不会超过 2 秒，
自然平台方无法做到对下一秒内容的把握。
而从监管的成本来讲实现彻底的色情直播杜绝也绝非易事 。目前，国内有直播平台接近200家，用户数量突破2亿人，一般较大型直播平台每天的高峰时间会有
3000—4000千个直播“房间”
同时在线，用户数可达两三百万人次，仅对这些直播“房间”的监管就需要至少数百人同时工作，最终换来的结果往往就是仅仅
0.04%的违规内容，
但每月监管团队的花费就将达到百万级别。
这主要是基于
视频直播基本上没有任何市场门槛。
不论是正规的还是色情的，只要有一台电脑，一个摄像头，高速宽带以及一个直播平台或聊天软件，任何人都可以成为一名主播。而且这份工作的时间十分自由，工作地点也非常安全（尤其对于性工作者来说），回报更是非常丰富。虽然大多数从事情色直播的主播都是女性，但也会有男性和人妖主播。
由于法律原因，国内是没有专门的色情直播平台。但是国外却对此并不限制，和国内的直播平台一样，色情主播也都是靠观众打赏吃饭的。平台的用户可以免费观看直播，但是
只有通过打赏才能让主播做出一些“特殊动作”
。在这里，土豪是真的可以把气氛推向高潮。
除此以外，主播也可以选择按分钟收钱的私人秀。私人秀的观众可以直接要求主播做出指定动作。与免费直播不同，私人秀通常都是非常露骨、非常大胆的。
不过，不论是私人秀还是免费直播，主播与观众的互动都是最重要的一点：
键盘、语音、双向视频、甚至还有一种由打赏控制的跳弹。
奇怪的是，虽然科技为性工作者和性消费者们带来了一场狂欢，
西方社会和政府对此的反应却是异常的沉默。
虽然英国政府正在逐渐加强对性产业的控制，比如 2014 年推出的法律就禁止英国人拍摄和上传色情视频，而目前正在立法过程中的《数字经济法案》（Digital Economy Bill）也将大幅度削减青少年在网上观看色情影像的可能。
但是这两项法案只对录制视频有效，就好像情色直播被英国政府故意忽略掉了一样。
而这就可能导致出现一个非常尴尬的局面：
在摄像头前直播性爱不会有任何后果，
但若是这段视频被录下来并上传到网上，该表演者将会面临着1万英镑的罚款。
更奇怪的是女权主义者也对此表现出了异常的沉默。自从女权主义由 19 世纪兴盛之后，女性性工作者一直以来都是以 “受到迫害而需要帮助的人” 的形象出现的。但是，如今的网络情色主播却完全不符合这个形象。
因为这些情色主播都可以被算是
另一种“创业”网红
：
通过精心设计的Facebook，Twitter和Instagram，她们可以把自己与顾客之间的关系经营的十分亲密。
就像苍老师，虽然是以拍色情片出名，但她本身也是拥有大量粉丝的网红。所以很难说，她们到底是不是受到性行业迫害的受害者。
而且，当今做色情主播的“好处”还在于收入的提升，除去平台的分成之外，剩下的都是主播自己的。此外，她们具体的工作时间，工作方式，甚至个人形象都是由自己决定的。最重要的是，这一切都可以在她们的家中安全进行。
与话语权和利润都被男性把持，甚至个人安全都无法被保障的原始色情产业相比，
色情直播于性工作者来说是个翻天覆地般的改变。
而对于一些处于贫困地区和国家的女性来说，这种可以与全球男性进行“交易”的方式甚至可以让她们快速实现脱贫致富。
当然，情色直播行业绝对不是个乌托邦。从古至今，情色行业从来就没有绝对的安全这一说，只有或多或少的区别。对于情色主播来说，她们担忧的是观众可能会把她们的直播录下来上传到色情网站上，甚至因为个人信息被泄露从而导致观众直接找上门来。
所以，即便技术的介入使得整个情色直播行业的发展出现了一些转机，但其内在的与常规社会运行格格不入的特点仍然会迫使监管的一方采取行动，而最直接的突破点当然还是技术本身。
在国内，以阿里绿网、腾讯万象优图为代表的团队正积极探索利用机器的深度学习来审核直播中的情色内容。
其基本的逻辑就
是通过将大量人工标注好的色情图片和常规图片来训练机器认识、学习这两类图片的特征，然后自动提取出可能是色情图片和常规图片的特征，当机器再“看到”相似特征的图片时，即可自动识别出来，当数据量越大时，提取特征越准确，识别精确度也就越高。
