AI Fight Fake News?

Феномен «ложных новостей» может захватить воображение американцев во время президентской кампании в 2016 году, а также последующего расследования попыток России передать выборы Дональду Трампу с использованием поддельных сообщений Facebook среди других систем.

Правда состоит в том, что ложные или ложные сообщения были инструментом в течение некоторого времени и распространяли теории пропаганды и заговора в течение многих лет до выборов 2016 года. Сайты, в том числе InfoWars и Brietbart, распространяют поддельные сообщения, которые поддерживают их программы.

Однако после выборов и плохой Фейсбук он стал политической и социальной фигурой.

Недавно компания из индустрии социальных сетей признала свои ошибки и попыталась улучшить ситуацию благодаря своим подписчикам. В настоящее время это обозначение поддельных газетных статей, которые отправляются членам Facebook через новостной канал. Использует ИИ для достижения этой цели.

Компания использует ИИ для определения слов или фраз, которые могут означать, что статья на самом деле фальшивая. Данные для этой задачи основаны на статьях, которые участники Facebook индивидуально помечают как поддельные истории.

В настоящее время технология использует четыре метода для обнаружения поддельных сообщений. Они включают в себя:

  • Рейтинг сайта. Первым из них был Google. Он использует факты, чтобы создать результат для веб-сайтов. Конечно, оценка сайтов — это процесс. Однако, как и Google, технология значительно увеличилась.
  • Пожалуйста, примите во внимание факты. Этот метод использует механизмы обработки естественного языка для просмотра тем статьи. SI, использующий другие модели, узнает, сообщают ли другие веб-сайты те же факты.
  • Предсказать свою репутацию. Этот метод основан на искусственном интеллекте с использованием прогнозного анализа и машинного обучения для прогнозирования репутации веб-сайта с учетом ряда функций, в том числе доменного имени и положения сети Alexa.
  • Откройте для себя сенсационные слова. Ложные представители использовали сенсационные заголовки, чтобы заинтересовать потенциальных клиентов. Этот метод обнаруживает и подписывает поддельные заголовки сообщений с помощью анализа ключевых слов.

Фактическое обнаружение этого типа предметов с помощью искусственного интеллекта является сложной задачей. Конечно, на карту поставлен анализ больших данных, но это также относится и к точности данных. Идентификация на самом деле связана с определением достоверности данных. Это можно сделать, используя метод взвешивания фактов. Что произойдет, если поддельная статья появится на сотнях страниц одновременно? В таких обстоятельствах использование методов взвешивания фактов может заставить искусственный интеллект сделать историю законной. Возможно, может помочь использование метода прогнозирования репутации в сочетании с взвешиванием фактов, но проблемы все же могут возникать. Например, надежные новостные сайты, которые не тратят время на проверку сообщений, могут видеть их, считая их реальными.

Очевидно, что использование искусственного интеллекта для идентификации этих статей требует дополнительной разработки. Многие организации участвуют в повышении потенциала ИИ. Одним из таких заводов является Университет Западной Вирджинии.

Колледж Рида Медиа в сотрудничестве с Колледжем инженеров и минеральных ресурсов им. Бенджамина М. Статлера в Университете Западной Вирджинии разработал курс, посвященный использованию искусственного интеллекта для выявления поддельных газетных статей.

В проекте также принимают участие студенты, которые принимают участие в уроках информатики, работают в командах для разработки и реализации собственных программ искусственного интеллекта.

Другая группа, известная как Fake News Challenge, также стремится обеспечить успешную борьбу искусственного интеллекта с ложными сообщениями. Это низовая организация, состоящая из более чем 100 добровольцев и 71 команды из академических и промышленных кругов, которые занимаются проблемой ложных срабатываний. Он разрабатывает инструменты, которые помогают людям проверять и идентифицировать ложные сообщения.

Когда организации работают над улучшением искусственного интеллекта, чтобы найти эти истории, есть много доступных инструментов, которые позволят им нанести удар. Они включают в себя:

  • Спайк, который выявляет и предсказывает прорывные и вирусные истории и использует большие данные, чтобы предсказать, что будет способствовать вовлечению.
  • Hoaxy, инструмент, который помогает пользователям идентифицировать поддельные страницы с сообщениями.
  • Snoopey, или веб-сайт, который поможет вам найти поддельные газетные статьи.
  • CrowdTangle, это инструмент, который помогает вам отслеживать социальный контент.
  • Meedan, это инструмент, который поможет вам проверить новости в Интернете.
  • Google Trends, которые отслеживают поиски.
  • La Decodes From Le Monde, который представляет собой базу фальшивых сообщений и страниц с реальными новостями.
  • Pheme, инструмент для проверки точности пользовательского и онлайн-контента.

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *