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MIT人工智能实验室最新研究成果:AI系统不仅可以识别假新闻,还能辨别个人偏见

本文摘要:向量(SVM)训练来评估事实性和偏差,真实性分成:较低、中、低;政治偏向分成:极左、左、中偏右、中偏右、右、极右。根据该团队所述,系统只需检测150篇文章就可以确认一个新的源代码否可信。它在检测一个新闻来源否具备低、较低或中等程度的“真实性”方面的准确率为65%,在检测其政治偏向是左倾、右倾还是中立方面的准确率为70%。

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向量(SVM)训练来评估事实性和偏差,真实性分成:较低、中、低;政治偏向分成:极左、左、中偏右、中偏右、右、极右。根据该团队所述,系统只需检测150篇文章就可以确认一个新的源代码否可信。它在检测一个新闻来源否具备低、较低或中等程度的“真实性”方面的准确率为65%,在检测其政治偏向是左倾、右倾还是中立方面的准确率为70%。

录:AI系统分析示例在上图表明的文章中,AI系统对文章的文案和标题展开了六个维度的测试,不仅分析了文章的结构、情感、参与度(在本例中,分析了股票数量、反应和Facebook上的评论),还分析了主题、复杂性、种族主义和道德观念,并计算出来了每个特征值的分数,然后对一组文章的分数展开平均值。录:“真实性-种族主义”预测模型图维基百科和Twitter也被重新加入了AI系统的预测模型。

正如研究者们所言,维基百科页面的缺陷或许说明了一个网站是不能信的,或者网页上可能会提及这个问题的政治偏向是嘲讽的或者显著是左倾的。此外,他们还认为,没经过检验的Twitter账户,或者用于新创建的没具体标示的账户公布的消息,不太可能是知道。该模型的最后两个向量是URL结构和web流量,可以检测企图仿效可靠新闻来源的url(例如,“foxnews.co”),参照的是一个网站的Alexa名列,该名列根据网站总浏览量展开计算出来。该团队在MBFC(Media Bias/Fact Check )网站的1066个新闻源上回应AI系统展开了训练。

他们用搜集的准确性和种族主义数据手工标示网站信息,为了分解上述数据库,研究人员在每个网站上公布了10-100篇文章(总计94,814篇)。正如研究人员在他们的报告中煞费苦心的介绍所必,并不是每一个特征值都能有效地预测事实准确性或政治种族主义。

例如,一些没维基百科页面或创建Twitter档案的网站有可能公布的信息是公正可靠的,在Alexa名列靠前的新闻来源并不总是比流量较较少的新闻源更加公正或更加现实。研究人员有一个有意思的找到:来自欺诈新闻网站的文章更加有可能用于滑稽和情绪化的语言,左倾媒体更加有可能提及“公平”和“互助”。与此同时,享有较长的维基百科页面的出版物一般来说更加可靠,那些包括少量特殊字符和简单子目录的url也是如此。

未来,该团队想探寻该AI系统否能适应环境其他语言(它目前只拒绝接受过英语训练),以及否能被训练来检测特定区域的种族主义。他们还计划发售一款App,可以通过“横跨政治光谱”的文章自动恢复新闻。该论文的第一作者、博士后助理拉米•巴利(Ramy Baly)回应:“如果一个网站以前公布过假新闻,他们很可能会再度公布。

”“通过自动捕捉这些网站的数据,我们期望我们的系统需要协助找到哪些网站有可能首先这么做到。”当然,他们并不是唯一企图通过人工智能压制假新闻传播的机构。总部坐落于新德里的初创公司MetaFact利用NLP算法来标记新闻报道和社交媒体帖子中的错误信息和种族主义;SAAS平台AdVerify.ai于去年发售beta版,可以分析错误信息、恶意软件和其他有问题的内容,并可以交叉提到一个定期改版的数据库,其中包括数千条欺诈和合法的新闻。前文中也提及过,Facebook一度身陷假新闻的泥淖,早已开始尝试用于“辨识欺诈新闻”的人工智能工具,并于近期并购了总部坐落于伦敦的初创公司Bloomsbury AI,以协助其辨别避免假新闻。

假新闻不会被避免吗?然而,一些专家并不坚信人工智能可以胜任这项任务。卡内基梅隆大学机器人研究所(Carnegie Mellon University Robotics Institute)的科学家迪恩波默洛(Dean Pomerleau)在拒绝接受外媒 the Verge 专访时回应,人工智能缺少对语言的错综复杂解读,而这种解读是辨识谎言和欺诈陈述所必须的。“我们最初的目标是创建一个系统来问‘这是假新闻,是或不是?’”他说道,“但我们迅速意识到,机器学习无法胜任这项任务。

”但是,人类事实核查者做到的不一定比AI更佳。今年,谷歌停止了“事实核查”(Fact Check)这一标签,该标签曾坐落于谷歌新闻报道栏,此前保守派媒体也曾谴责谷歌对他们展现出出有了种族主义。不过,无论最后辨别假新闻和个人种族主义的解决方案是AI系统还是人工,抑或两者兼而有之,假新闻被彻底消除的那一天都会马上来临。

据咨询公司Gartner预测,到2022年,如果目前的趋势恒定,大多数发达国家的人看见的欺诈信息将不会少于现实信息。via: venturebeat涉及文章:德国实施新政策:Facebook要为每条假新闻缴纳50万欧元罚款Google也被假新闻被骗了:“奥巴马将第三次竞选总统”德国政府发售社交媒体假新闻惩罚机制后,Facebook 上线假新闻过滤器BBC 推特被黑公布川普中弹假新闻后,经常出现了这样无厘头的一幕……Facebook:多次共享假新闻将不许再行转广告原创文章,予以许可禁令刊登。

下文闻刊登须知。


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