人工智能会成为“假新闻”的克星吗？

故意传播不准确的新闻以散布恐慌和混乱一直是过去五年过度信息共享的祸根。 从制造政治偏见以改变选举结果到在 COVID-19 大流行期间引起世界恐慌，假新闻对社会和政治问题产生了持久的影响。

越来越需要有一个强大的克星来对抗假新闻。 复杂的人工智能工具一直在加紧运行事实检查算法，以向世界提供真实的新闻和可靠的信息。 但是他们能够完全消除假新闻吗？ 这是数据科学家仍在努力解决的问题。

介绍

2019 年对印度来说是多事之年，大选、查谟和克什米尔安全人员遭到骇人听闻的袭击、第 370 条的废除以及全国范围内对《公民身份修正案》的抗议主导了国家新闻和媒体。 多亏了 WhatsApp、Twitter、Facebook 和其他社交媒体渠道，虚假信息的平等和广泛传播正在四处传播。

《经济时报》的一篇文章（链接至： https ://tinyurl.com/w86mclp ）将 2019 年标记为“假新闻之年”，事实核查团队几乎整年都在密切关注。 假新闻对社会的影响不仅仅是意识形态和政治上的分歧。 在许多情况下，这与杀害少数民族和针对他们的暴民暴力一样不利。 作为世界上第二大互联网用户（5.6 亿人），印度为了获得数字化能力而对社交媒体的消费在假新闻方面一直虎头蛇尾。

在世界领先的经济体和进步的灯塔：美利坚合众国，情况并没有太大的不同。 由于假新闻，美国民主选举的背景充斥着超党派观点，玩弄了公民的恐惧和偏见。 人们普遍认为，人们的投票计划和行为在 2016 年美国总统大选中发生了严重变化。

毋庸置疑，捏造的内容及其具有说服力的性质可能对社会构成真正的威胁，需要一个能够持续与之抗争的强大克星。

制造假新闻

曾经有一段时间，记者和媒体机构曾经是信息的主要来源，他们必须在发布之前验证来源和信息。 但为了提供 24*7 的新闻报道，现在情况并非如此。 宣传工厂加班加点地用听起来可信但不真实的内容填充系统。

如此大比例的虚假政治、文化和科学新闻报道是如何产生的？ 不幸的是，人工智能 (AI) 在这方面发挥着重要作用。 人工智能工具被用于以可信的语气填充文章以刺激病毒式传播。 2019 年年中，BBC 的一篇文章（链接至： https : //tinyurl.com/yxfsqzwe）报道了由研究公司 OpenAI 构建的文本生成器，该生成器很容易在社交媒体上制造假新闻和辱骂性垃圾邮件。

他们的模型 GPT-2 基于 800 万个网页创建，能够复制初始文本的风格和语气，但由于可能存在恶意应用程序，因此被认为是不安全的。 该模型后来以较少的参数发布，但由于缺乏人为干预和关键的事实核查而仍然存在争议。

deepfakes（Reddit 用户在 2018 年创造的一个术语）的创建，指的是可以叠加一个人的体格和面部特征的篡改视频和照片，是另一种可能产生严重后果的假新闻。 从传播宣传以煽动仇恨和暴力到诽谤公众人物，deepfakes 自 2018 年以来一直在新闻中臭名昭著。人工智能驱动的软件可以在几分钟内创建、增强和更改大量视觉数据，以创建具有不同后果的详细图像.

传播者

人们自然会被吸引点击的标题和令人兴奋的内容所吸引。 鉴于访问方便，社交媒体是虚假内容的最大传播者。 不愿与假新闻结盟，Facebook 和 Whatsapp 已成为主导世界传播虚假内容行为的两个社交媒体平台。 全球有超过 24 亿活跃的 Facebook 用户（印度约为 3.36 亿）。

全球活跃 WhatsApp 用户的统计数据为 16 亿（印度约为 3 亿）。 尽管有事实核查团队和限制群组消息等行动，但要消除假新闻还有很多工作要做。

除了加强事实核查外，Facebook 为减少虚假新闻而采取的最新措施之一是与世界卫生组织 (WHO) 合作，以打击与 COVID 相关的错误信息。 Facebook 正在向世界卫生组织提供免费广告，以便将真实信息传播给广大用户群。 在有关该主题的众多更新中，Facebook 首席执行官马克扎克伯格还宣布，该公司正在与国家卫生部和全球组织合作，及时发布有关该病毒的准确信息。

人工智能是打击假新闻的答案吗？

人工智能可能是一把双刃剑。 虽然它被积极用于创建新闻，但人工智能干预也有助于识别和消除它。 人工智能现在被视为在新闻领域区分真假的基石。 这是因为人工智能可以通过模式识别轻松学习行为。 在过去的几年里，已经开发出许多算法来区分人类和人工智能生成的内容之间的差异。

它们的主要功能是由神经网络技术支持的虚假检测，可以突出文章中的差异并确定可信度。 算法是通过向他们提供来自各种假新闻数据集的现有文章来开发的，这些假新闻数据集由包含真实信息和来源的巨大虚拟数据库组成。 理论上，人工智能可以搜索网页，权衡事实，通过考虑域名和Alexa网络排名等方面来预测来源的声誉，并发现耸人听闻的词来检测假新闻。

人工智能分析工具还可以包括立场分类，通过处理文本以分析作者的写作风格并使用图像取证检测 Photoshop 修改来确定标题是否与文章正文一致。 这可以帮助突出异常并识别假新闻和篡改照片。

识别和打击假新闻的流行工具

在过去的几年里，有几家公司试图打击假新闻。 在抗击 COVID-19 的最新努力中，Facebook、谷歌、Twitter 和 YouTube 齐心协力，限制和消除有关冠状病毒大流行的错误信息，并在其平台上推出官方指南。

甚至在根据 COVID-19 提供真实信息的紧迫性之前，公司就一直在努力减少不准确和误导性信息在互联网和社交媒体上的系统传播。 位于印度的事实核查平台 MetaFact 使用人工智能实时检测和监控假新闻，筛选在线生成的所有数据。

“MetaFact 正在构建一个自我可持续的、用户友好的生态系统，通过使用人工智能、自然语言处理 (NLP) 驱动的元数据和基于对话的信息分发平台来打击假新闻、宣传和错误信息。 了解更多社交媒体和其他行业如何使用人工智能。

我们的目标是在整个社区建立社交媒体意识，并通过使用数字媒体扫盲计划帮助教育下一代专业人士，重点关注发展中国家，”该网站说，该网站突出显示了经过事实核查的故事。 BOOM 和 Check4Spam 等其他平台在同一域中运行，验证社交媒体帖子以检查可能传播错误信息的故事和标签。

在全球范围内，Spike、Hoaxy 和 CrowdTangle 等公司也监控内容，涵盖大量数据以检查异常情况。 他们甚至预测什么会推动更多的参与并密切监控。 一家名为 Pheme 的公司在读取用户生成和在线内容的真实性方面取得了技术飞跃。 内容和技术巨头谷歌趋势通过观察搜索和挑选异常来证明它的价值。 还有许多其他工具与广播公司产生了共鸣，以提供无假内容。

假新闻的未来

评估由人工智能“机器生成”的新闻的合法性只是消除它的第一步。 由于可靠的广播公司和出版商都广泛使用自动完成、文本摘要等工具，因此需要进行更多检查以识别和删除假新闻。

专家们继续对未来每条内容在传播前通过人工智能技术进行实时验证充满希望。 对假新闻的认识日益提高是他们觉得人们会抵制本质上不真实的信息的另一个原因。 结合更复杂的人工智能工具和意识，希望影响世界的假新闻会减少。