Содержание
- Ярость против машины (обучение)
- Скажи мне ложь, скажи мне сладкая маленькая ложь
- Нет ошибок, нет стресса - ваше пошаговое руководство по созданию изменяющего жизнь программного обеспечения без разрушения вашей жизни
- Блокирование цепи лжи с помощью блокчейна
- Не кормить тролля
Источник: Wrightstudio / Dreamstime.com
вынос:
Фальшивые новости пытаются манипулировать людьми, заставляя их верить в ложь, по разным причинам - от просто растущих кликов в социальных сетях до влияния на выборы. Но технология борется с новыми стратегиями, чтобы определить и положить этому конец.
За последние несколько лет фраза «поддельные новости» приобрела новое значение, поскольку она объединила все формы дезинформации, исходящие от правительственных заговоров, публичной пропаганды, интернет-шуток и вводящей в заблуждение рекламы. Другими словами, хотя мы живем в мире, где всякая информация почти мгновенно доступна, грань между правдой и ложью никогда не была мрачнее.
История полна этих «мусорных историй», некоторые из которых столь же древние, как и сам древний Египет. Знаете ли вы, что в 13-м веке до нашей эры фараон Рамсес Великий ложно изображал битву при Кадесе как ошеломляющую победу своей армии, в то время как она фактически оказалась в тупике против хеттов? Если ваш ответ (почти наверняка) «нет», ну, я тоже не сделал. Я просто прочитал его в Википедии после быстрого поиска не более нескольких секунд - так что я просто надеюсь, что это не фальшивая история.
Сегодня у нас возникла проблема, поскольку новые нежелательные новости публикуются изо дня в день благодаря целому ряду довольно злых технологий, которые были созданы для того, чтобы ввести людей в заблуждение, иногда даже в голосование за какого-то недобросовестного политика. Но не надо бояться. Хорошая новость (простите за каламбур) заключается в том, что Другие разрабатываются технологии, позволяющие справиться с фальшивыми новостями и вернуть их на место, где они действительно находятся - мусорное ведро (Некоторые считают, что следующая итерация Всемирной паутины поможет обуздать поддельные новости. Узнайте больше прямо у технических экспертов: какой будет определяющая функция Web 3.0?)
Ярость против машины (обучение)
Одним из наиболее распространенных способов распространения поддельных новостей является использование большого количества ботов. Потенциал для автоматизации огромен, когда речь заходит о распространении или улучшении видимости в социальных сетях. Ботов можно запрограммировать на то, чтобы делиться, комментировать или размещать посты бесчисленное количество раз, увеличивая количество показов контента и охватывая большое количество людей, используя те же правила, на которых построено большинство социальных сетей.
Поэтому остановка ботов на их пути - один из наиболее эффективных способов обуздать эпидемию, но вопрос остается тем же: как вы можете распознать бота и определить разницу между людьми и машинами? Для других людей это довольно просто, но ни один ИТ-отдел никогда не сможет достичь масштабируемости, необходимой для того, чтобы догнать армию ботов. по-видимому, разработал собственную технологию анти-бот, но так и не объяснил все подробности о ее функциональности. В прошлом интервью The New York Times Марк Цукерберг просто сообщил, что они «развернули несколько новых инструментов ИИ для выявления фальшивых аккаунтов и ложных новостей», исходящих от македонских фальшивых новостей для коммерческих предприятий.
Хотя до сих пор существуют некоторые предположения относительно фактических методов, используемых для идентификации ботов, кажется, что большинство этих спам-аккаунтов можно идентифицировать как искусственные, поскольку все они имеют некоторые сходства в представлении и времени. Анти-бот программное обеспечение может распознать эти шаблоны с помощью анализа данных, а затем пометить их для дальнейшего изучения. Биометрическая аутентификация также используется для определения того, какие учетные записи являются не чем иным, как ботами, и для устранения проблемы у ее источника.
Скажи мне ложь, скажи мне сладкая маленькая ложь
Другой подход к устранению этой проблемы заключается в том, чтобы разобраться с самими поддельными новостями, что, очевидно, еще сложнее, чем просто убийство некоторых ботов. Несмотря на различные попытки, до сих пор ИИ терпел неудачу на нескольких уровнях, потому что он просто не может понимать человеческое письмо так, как люди. Теоретически, машина научена определять «позицию» статей, такую как тон, настроение и стиль, используемые при написании рассказа, и определять, может ли информация быть неточной или явно ложной. AI будет проводить глубокий анализ контента, URL и структуры заголовков, а также веб-сайта, на котором публикуются новости, его веб-трафик, аккаунт и общее участие в социальных сетях. Тем не менее, результаты не особенно обнадеживающие, с уровнем успеха около 65 процентов. Люди все еще нужны, чтобы помочь уточнить результаты и подтвердить результаты, поэтому вся система все еще находится в зачаточном состоянии. Некоторые вещи, такие как тонкости тона, культурный мошенничество или даже просто какой-то старый добрый юмор, просто не поддаются способности машины понимать.
Видео, однако, находится на совершенно другом уровне. Самые хитрые технологии машинного обучения, такие как генеративная сеть состязаний (GAN), могут создавать поразительно реалистичные видео людей, таких как Барак Обама, которые говорят много вещей, которые он никогда не говорил. С правильными технологиями никогда не было так легко, как сейчас, создать поддельный образ. Как объяснил профессор компьютерных наук Калифорнийского университета Хани Фарид, который борется с этими «глубокими подделками», «технология демократизируется». Но, по крайней мере, на этот раз другие машины могут обнаружить эти, по-видимому, невидимые модификации, примененные к человеческому лицу, и обнаружить поддельные видеоролики. Фактически, эти ИИ могут отыскивать детали, которые человеческий глаз может никогда не заметить, такие как незначительные изменения света, отсутствие мерцания или изменения цвета на лице, которые соответствуют сердцебиению. Однако ученые, работающие над этими проектами, должны держать свои лучшие стратегии в секрете по понятным причинам.
Нет ошибок, нет стресса - ваше пошаговое руководство по созданию изменяющего жизнь программного обеспечения без разрушения вашей жизни
Вы не можете улучшить свои навыки программирования, когда никто не заботится о качестве программного обеспечения.
Блокирование цепи лжи с помощью блокчейна
Блокчейн продолжает предоставлять решения практически для любой современной проблемы. Среди многих других вещей (которые могут включать биткойны), эта невероятно универсальная технология может также быть использованы, чтобы остановить зияющую рану, которую ложные новости нанесли нашему обществу. Фактически, блокчейн может обеспечить столь необходимую прозрачность и подотчетность, в которых так нуждается мир новостей. Во-первых, он может помочь отследить происхождение каждой статьи и фрагмента контента, а также его последующие шаги, например, кто им поделился и где.
Во-вторых, это может помочь революционизировать существующую систему монетизации, которая больше основана на создании представлений, чем на предоставлении качественного контента. Те, кто зарабатывает больше денег, - это те, кто может делиться своим контентом в большем количестве мест - что гораздо легче, когда статья заполнена паническими заявлениями, наполнена теориями заговора и усилена тактикой запугивания. Блокчейн может помочь медиаплатформам создать свою собственную самодостаточную экономику, где криптовалюты могут быть использованы для мотивации авторов генерировать надежную и проверенную фактами информацию. Внутреннее шифрование данных, проверка личности и полная прослеживаемость любого фрагмента, чтобы проверить его на предвзятость автора, - это всего лишь глазурь на торте. (Подробнее о блокчейне см., Как блокчейн меняет то, как вы и я ведете бизнес.)
Не кормить тролля
Серьезно, не надо. Он вырастет огромным, если вы это сделаете. Суть в том, что, хотя машины и технологии могут помочь нам обуздать растущее число ложных историй, мы в конечном итоге обязаны внимательно прочитать все, на что мы смотрим. В конце концов, люди на заре цивилизации говорили другим людям ложь, но (насколько я знаю) древние египтяне тогда не имели ИИ, чтобы помочь им отделить правду от лжи.
У всех нас есть умственные способности, чтобы потратить на несколько секунд больше, чем один во-вторых и проверьте источники того, что мы читаем. С или без технологий, чтобы помочь нам, в следующий раз, когда вы верите в то, что является откровенной ложью, не забывайте, что это и ваша вина.