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通过AI抓捕虚假新闻

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互联网巨头在打击假新闻方面越来越好。但是,在大多数情况下,他们会逐个屏幕显示内容,并且只有在遭受重大损害后才会阻止整个网点。麻省理工学院CSAIL和卡塔尔计算研究所的研究人员可能有更好的解决方案:使用AI来衡量来源的质量。基于假新闻小贩或“网络推手"不会改变其方式的前提,他们的机器学习算法使用现有文章的集合来衡量给定出口的准确性和偏差。它主要研究用于表达这些主张的语言组织形式,而不是专注于新闻本身的主张管理。

通过AI抓捕虚假新闻

 

该团队使用Media Bias / Fact Check对2000多个新闻媒体的分析来训练算法,以寻找那些推送虚假或严重扭曲的新闻故事的网站的语言线索。这些组织倾向于依赖夸张的,情绪化的语言,例如“crisis actor”,“demonic”和“false flag”。一个左偏见的网站可能会谈论“公平”和“互惠”,而一个保守的网站可能会提到“权威”和“神圣性”。机器学习方法甚至可以在网站的真实性和维基百科页面(更长的通常更值得信赖)或网址(复杂的更可能包含假新闻)之间建立链接。

人工智能还没有准备好放在真正的内容审查系统上。它只能以65%的有效性检测准确度,并以70%的偏差检测。它还需要150篇文章才能做出可靠的决定。这足以捕捉已经存在一段时间的阴暗网站,但对于刚刚开始传播虚假数据的伪装内容来说,这将无济于事。至少就目前而言,可能仍需要人类事实检查员来仔细检查结果。

正如您可能猜到的那样,对真正可靠系统的影响将是巨大的。当然,社交网络可以淡化或阻止不诚实网站的故事,并在判决不明确的情况下保留人们的判断。同时,事实核查网站可以立即转向AI来决定新来源是否有价值或垃圾。话虽如此,任何依赖这个系统的公司都存在被技术左右的可能。很多在搜索引擎和社交网络中已经存在政治偏见的说法,假设如果AI标记一个受欢迎的网站,结果很可能网站的粉丝们用唾沫星子去改写这一识别结果,无论技术有多精确,结果的公正性很难判定。

愚人笔记:这款AI技术是把双刃剑,一方面可以积极的防范虚假言,有点像微信的“较真辟谣神器”的功能,但另一方面试想这款AI技术稍加修改,若是和前些年的“绿坝”结合,将威力无穷,如虎添翼,每天大家看到的信息都将是被挑选过,咀嚼过,过滤后的信息,细思极恐。。。有时候很难判断技术的进步带给人们的是幸福还是灾难,技术本身并没有什么过错,如果用好一项技术很重要。

 

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