Содержание
Q:
Может ли ИИ помочь в борьбе с фальшивыми новостями или это только усугубляет ситуацию?
A:
Искусственный интеллект (ИИ) и фальшивые новости, похоже, неизбежно связаны друг с другом. С одной стороны, критики новейших технологий утверждают, что ИИ и процессы автоматизации сыграли важную роль в развязывании апокалипсиса откровенно лживых историй о беспомощной публике. С другой стороны, некоторые из лучших научных умов на планете, в своем неустанном поиске правды, уже разрабатывают новые решения на основе ИИ, которые могут обнаруживать лживые истории. Будут ли они принять вызов?
По правде говоря, пока еще рано давать определенный ответ, поскольку эти технологии в настоящее время разрабатываются. Но легко понять, насколько велики инвестиции, которые они привлекают от некоторых из крупнейших влиятельных социальных сетей и издателей контента. Сама Google недавно объявила, что платформа Новостей Google собирается внедрить мощное программное обеспечение для машинного обучения, позволяющее отказаться от вводящего в заблуждение материала.
Одна из основных причин, по которой поддельные новости быстро превратились в эпидемию, заключается в том, что они представляются таким образом, чтобы они были более привлекательными или привлекательными для читателей / зрителей. Некоторые ИИ построены на этом предположении, и их алгоритмы машинного обучения уже годами обучаются борьбе со спамом и фишингом.
Этот метод в настоящее время тестируется группой экспертов, известных как Fake News Challenge, которые добровольно вызвались в крестовый поход против фальшивых новостей. Их ИИ работает посредством определения позиции, оценки относительной перспективы (или позиции) тела статьи по сравнению с заголовком. Благодаря своим возможностям анализа, ИИ может оценить вероятность того, что он был написан реальным человеком, а не спамботом, сравнивая фактический контент с заголовком. Его буквально хороший ИИ против злого ИИ, и если он звучит как Автоботы против Десептиконов - ну, это именно то, что есть.
Другой метод включает в себя автоматическое и быстрое сравнение всех похожих новостей, размещенных на нескольких носителях, чтобы проверить, насколько разные факты представлены. В идеале, если конкретный сайт распространяет поддельные новости, он может быть помечен как ненадежный источник и исключен из новостных лент. Google News, вероятно, собирается использовать этот метод, поскольку было объявлено, что он будет извлекать контент из некоторых пока не определенных «надежных источников новостей». Таким образом, люди будут оттеснены от экстремального контента - например, того, что произошло на YouTube с плоскими землянами, - и будут направлены на правильно определенные «авторитетные источники».
Наконец, другие более простые алгоритмы могут быть использованы для анализа и поиска явной грамматики, знаков препинания и орфографических ошибок, выявления фальшивых или сфабрикованных картинок и перекрестной проверки деконструированных семантических компонентов статьи с достоверными источниками.