K:
Voiko AI auttaa taistelussa väärennöksiä vastaan, vai onko se vain pahempaa?
V:Keinotekoinen älykkyys (AI) ja väärennökset näyttävät olevan väistämättä yhteydessä toisiinsa. Yhtäältä uusimman tekniikan kriitikot väittävät, että AI- ja automaatioprosessit ovat auttaneet vapauttamaan räikeästi väärien juttujen apokalypsin avuttomalle yleisölle. Toisaalta jotkut maapallon parhaimmista tieteellisistä mielisistä pyrkivät jatkuvassa pyrkimyksessään totuuteen kehittää uusia AI-pohjaisia ratkaisuja, jotka voivat havaita petolliset tarinat. Tulevatko he haasteeseen?
Totta puhuen, on vielä liian aikaista antaa tarkka vastaus, koska näitä tekniikoita kehitetään parhaillaan. Mutta on helppo ymmärtää, kuinka suuria investointeja ne houkuttelevat suurimmista sosiaalisen median voimalaitoksista ja sisällönjulkaisijoista. Google itse ilmoitti äskettäin, että Google News -alusta aikoo ottaa käyttöön tehokkaita koneoppimisohjelmistoja harhaanjohtavan materiaalin hävittämiseksi.
Yksi perussyistä, miksi väärennökset muuttuivat nopeasti epidemiksi, on se, että ne esitetään lukijoille / katsojille houkuttelevammalta tai houkuttelevammalta. Jotkut AI perustuvat tähän oletukseen, ja heidän koneoppimisalgoritmejaan on jo koulutettu vuosien ajan taistelemalla roskapostia ja tietojenkalasteluviestejä vastaan.
Tätä menetelmää testaa tällä hetkellä Fake News Challenge -niminen asiantuntijaryhmä, joka on vapaaehtoisesti osallistunut ristiretkelle vääriä uutisia vastaan. Heidän AI toimii aseman havaitsemisen avulla, arvioimalla artikkelin runotekstin suhteellinen perspektiivi (tai asento) otsikkoon verrattuna. Tekstianalyysikykynsä ansiosta AI voi arvioida todennäköisyyttä, että viestin on kirjoittanut oikea ihminen spambotin sijasta, vertaamalla todellista sisältöä otsikkoon. Se on kirjaimellisesti hyvä AI vs paha AI, ja jos se kuulostaa Autobots vs Decepicons - no, niin se on.
Toinen menetelmä sisältää automatisoidun ja nopean vertailun kaikista samankaltaisista uutisista, jotka on lähetetty useille medioille, tarkistaa, kuinka paljon kuvatut tosiasiat eroavat toisistaan. Ihannetapauksessa, jos tietty verkkosivusto levittää vääriä uutisia, se voidaan merkitä epäluotettavaksi lähteeksi ja jättää pois uutissyötteistä. Google News aikoo todennäköisesti käyttää tätä menetelmää, koska ilmoitettiin, että se saa sisältöä joistakin vielä määrittelemistä "luotettavista uutislähteistä". Tällä tavoin ihmiset työnnetään pois äärimmäisestä sisällöstä - kuten YouTube-tapahtumassa litteän maan kanssa - ja heidät ohjataan oikein määriteltyihin "arvovaltaisiin lähteisiin".
Viimeisenä, muita yksinkertaisempia algoritmeja voitaisiin käyttää analysoimaan tekstiä ja etsimään räikeitä kielioppi-, välimerkki- ja oikeinkirjoitusvirheitä, havaitsemaan vääriä tai valmistettuja kuvia ja tarkistamaan artikkelin dekonstruoitujen semanttisten komponenttien vertaus hyvämaineisiin lähteisiin.
