. . .

Искусственный интелект определяет поддельные новости, измеряя точность источника

Интернет-гиганты становятся лучше в борьбе с поддельными новостямиПо большей части, сейчас они отображают контент поэтапно и блокируют сайты только после того, как они уже успели нанесли значительный урон. 

Искусственный интелект определяет поддельные новости, измеряя точность источника

Исследователи из CSAIL из Массачусетского технологического института и Института вычислительных исследований Катара придумали лучшее решение: использовать искусственный интелект для измерения качества источника информации. Их алгоритм машинного обучения использует наборы существующих статей для оценки точности и предвзятости новой информации.

Команда использовала результаты анализа ресурсом «Media Bias/Fact Check» 2000 новостных сайтов для обучения алгоритма поиска контрольно лингвистических сигналов сайтов, которые распространяют поддельные или сильно искаженные новости. Эти новосые ресурсы, как правило, полагаются на гиперболический, эмоционально-ориентированный язык. Левоцентрические сайты говорят о «справедливости» и «взаимодействии», в то время как на консервативном сайте могут упоминаться «авторитет» и «святость». Подход машинного обучения может даже нарисовать связи между достоверностью сайта и его страницей в Википедии (более длинные, как правило, более надежные) или веб-адресами (сложные, скорее всего, содержат поддельные новости).

ИИ не готов к самостоятельной проверке контента, пока он лишь может показать точность с 65-70-процентной эффективностью. Для обеспечения надежного определения также требуется анализ около 150 статей. Обычно, этого хватает, чтобы найти давно работающие сомнительные сайты, но этого недостаточно, чтобы определить недавно созданные сайты с фейковыми новостями. Поэтому все еще нужна перепроверка фактов человеком для достижения наибольшей эффективности.

Добавить комментарий

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