AIは、フェイクニュースの拡散を防ぐための鍵となる可能性があります

専門家によると、人工知能（AI）は、オンラインでの偽情報の急速な拡散を抑えるのに役立っています。

研究者 開発しました 偽のニュースを見つけてフラグを立てることを目的としたAIシステム。 このモデルは、偽のニュースの公開データセットを精査し、ユーザーに警告し、検証済みの情報ソースにリダイレクトします。 これは、虚偽のニュースに対抗するためのAI手法の数が増えていることの一部です。

「インターネット、特にソーシャルネットワークを流れる情報の量は膨大であり、特に高精度で手動で処理することはできません。」 Wael AbdAlmageed視覚的な誤報を検出するためのAIアルゴリズムを開発した南カリフォルニア大学のコンピューター工学教授は、電子メールのインタビューでLifewireに語った。

「誤った情報が広まり始めると、それは 特に誤った情報が私たちの偏見を確認するとき、情報が間違っていることを人々に納得させるのは難しい」と彼は付け加えた。

それを現実に保つ

オーストラリアのマッコーリー大学のチームによって開発されたAI技術は、偽のニュースの拡散を減らすのに役立つ可能性があります。 このモデルは、アプリまたはWebソフトウェアに組み込むことができ、各ユーザーの関心に合った関連する「真の」情報へのリンクを提供します。

「オンラインでニュースを読んだり見たりするとき、よく似たイベントやトピックに関するニュース記事が推奨モデルを使用して提案されます。」 王正人研究に取り組んだマッコーリー大学のデータサイエンティストは、ニュースリリースで述べた。

ワン氏によると、同じイベントの正確なニュースとフェイクニュースは異なるコンテンツスタイルを使用することが多く、コンピューターモデルを混乱させて異なるイベントのニュースとして扱うようになっています。

マッコーリー大学のモデルは、各ニュース項目の情報を2つの部分に「解きほぐし」ます。 ニュースアイテムが偽物であるかどうか、およびニュース記事がトピックまたはイベントを示すイベント固有の情報であるかどうか 約。 次に、モデルは、ユーザーがさまざまなニュースピース間を移動するパターンを探して、ユーザーが次に読みたいニュースイベントを予測します。

研究チームは、GitHubで公開されている偽のニュースの公開データセットでモデルをトレーニングしました。 FakeNewsNet、PolitiFactおよびGossipCopからの偽のニュースを、ニュースコンテンツ、ソーシャルコンテキスト、ユーザーの閲覧履歴などのデータとともに保存します。

フェイクニュースの成長

偽のニュースはますます問題になっている、と研究は示唆している。 NewsGuard 見つけた ソーシャルメディアの成長のかなりの部分が信頼できないウェブサイトから来たこと。 2020年には、トップ100のニュースソースのエンゲージメントの17％が、2019年の約8％に対して、赤字の（一般的に信頼性の低い）サイトからのものでした。

サブラマニアムヴィンセント、サンタクララ大学のMarkkula Center for AppliedEthicsのジャーナリズムとメディア倫理のディレクターはLifewireに電子メールのインタビューで、AIは偽情報に対抗するのに役立つと語った。

このテクノロジーは、「悪意のある表現と相関する、またはすでに暴かれた、組織化された共有のためのアカウントの動作を監視するために使用できます。 ファクトチェッカー、既知の宣伝国の実体、またはメンバーシップが急速に増加している初期のグループによって主張または非難されている」と述べた。 説明した。 「AIをデザインと一緒に使用して、特定のタイプのコンテンツにフラグを付け、共有する前に摩擦を加えることもできます。」

AbdAlmageedは、ソーシャルネットワークは、推奨アルゴリズムの一部として偽のニュース検出アルゴリズムを統合する必要があると述べました。 目標は、「偽のニュースの共有を完全に阻止したくない場合は、偽のニュースに偽のフラグを立てるか、正確ではない」ことです。

とはいえ、AIはフェイクニュースに対抗するのに役立つかもしれないが、このアプローチには欠点があるとヴィンセント氏は語った。 問題は、AIシステムが人間のスピーチとライティングの意味を理解できないため、常に時代遅れになることです。

「ある種の明白なヘイトスピーチや偽情報でAIが正確になるほど、より多くの情報が得られます。 人間の文化は、組織化するための新しいコードと地下の意味の伝達に移行するでしょう」とヴィンセント 言った。

ワシム・カレド、偽情報監視会社BlackbirdのCEO。 AIは、Lifewireへの電子メールで、オンラインの偽情報は進化する脅威であると述べました。 新しいAIシステムは、偽のニュースが次に現れる場所を予測できる必要があります。

「ほとんどの場合、AI製品を構築して、それを完了と呼ぶことはできません」とKhaled氏は述べています。 「行動パターンは時間とともに変化します。AIモデルがこれらの変化に対応することが重要です。」