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[導(dǎo)讀] (文章來源:教育新聞網(wǎng)) 在過去的幾年中,與假新聞作斗爭已成為一個日益嚴(yán)重的問題,這是乞求一種涉及人工智能的解決方案的問題。幾乎不可能驗證新聞網(wǎng)站,視頻流服務(wù),博客,社交媒體等上正在生成

(文章來源:教育新聞網(wǎng))

在過去的幾年中,與假新聞作斗爭已成為一個日益嚴(yán)重的問題,這是乞求一種涉及人工智能的解決方案的問題。幾乎不可能驗證新聞網(wǎng)站,視頻流服務(wù),博客,社交媒體等上正在生成的幾乎無限量的內(nèi)容

一直在推動使用機(jī)器學(xué)習(xí)來管理在線內(nèi)容,但是這些努力僅在找到垃圾郵件和刪除成人內(nèi)容以及在較小程度上檢測到仇恨言論方面取得了一定的成功。打擊假新聞是一個更為復(fù)雜的挑戰(zhàn)。事實檢查網(wǎng)站,例如Snopes,F(xiàn)actCheck.org和PolitiFact,在公正地核實政客的謠言,新聞和言論方面做得不錯。但是他們的影響力有限。

期望當(dāng)前的人工智能技術(shù)完全自動化打擊假新聞的行為是不合理的。但是希望深度學(xué)習(xí)的使用可以幫助使偽造新聞檢測管道的某些步驟自動化,并增強(qiáng)人類事實檢查人員的功能。

在2019年NeurIPS AI會議上發(fā)表的一篇論文中,DarwinAI和加拿大滑鐵盧大學(xué)的研究人員介紹了一種AI系統(tǒng),該系統(tǒng)使用先進(jìn)的語言模型來自動進(jìn)行姿態(tài)檢測,這是識別虛假信息的重要的第一步。

自動化的假新聞檢測管道,在創(chuàng)建可以抵抗虛假新聞的AI系統(tǒng)之前,我們必須首先了解驗證索賠真實性的要求。AI研究人員在論文中將過程分為以下幾個步驟:檢索與索賠有關(guān)的文件;檢測這些文件相對于索賠的立場或立場;根據(jù)文檔的來源和語言質(zhì)量計算該文檔的聲譽(yù)得分;根據(jù)從相關(guān)文件中獲得的信息驗證索賠。
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