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现在还需要人为鉴别真假吗

木马童年 2021-5-3 08:26 5 0

近日公布的《中老年人上网状况及风险网络调查报告》显示,近六成中老年曾遭受过网络谣言的危害。要想不被网上的流言和谣言盅惑、伤害,首先需要对其进行科学甄别,而时下人工智能正在尝试担任这一角色。那么,在打假 ...

近日公布的《中老年人上网状况及风险网络调查报告》显示,近六成中老年曾遭受过网络谣言的危害。要想不被网上的流言和谣言盅惑、伤害,首先需要对其进行科学甄别,而时下人工智能正在尝试担任这一角色。那么,在打假一线人工智能(AI)技术如何做到去伪存真?这样的“本领”可应用在哪些领域?

据了解,目前国内已有的主要识谣、辟谣平台基本还是依靠专家识别模式,其存在一定的问题:发现线索主要依赖用户举报,数量有限,时效性不强,往往是事件已造成负面影响才“后知后觉”;此外,新闻认证速度有待提高。

现在还需要人为鉴别真假吗

为提高识谣效率,目前中科院计算机研究所、阿里、腾讯等多家企业和机构已经开展了人工智能识谣工作。曹娟带领团队从2013年开始致力于开展基于人工智能技术的虚假信息检测研究,她介绍,AI识谣公众平台可自动及时发现可疑线索并进行认证,大大降低谣言可能带来的危害;通过机器学习算法辅助人工审核,仅需1分钟即能对疑似谣言事件发出预警;基于数据驱动的方法,平台还可不断挖掘出不同类别谣言的特性,实现对各种谣言地自动识别。不过,需要指出的是,“虚假信息识别是一个高度复杂的问题,想要完全依靠AI审核内容,可能尚需5—10年时间。”

目前,中科院计算所开发的辟谣平台已积累数万条假新闻信息,累计认证数十万次。通过平台积累的数据,目前可从新闻质量的角度把杜撰的新闻文本大致分为三类:一完全杜撰,往往是在真实存在的实体上编造情节;二半真半假,可能描述的前半段是真,后半段就展开不可靠的想像,或者一部分是真,但在关键情节上添油加醋;三旧闻新传、移花接木,事件本身可能存在,但发布者故意模糊化甚至篡改原事件中的时间、地点,让人误以为事情刚刚发生在当地被。

除去文字造假,图片视频造假也越来越多。“我们将虚假新闻配图分为复用的过时图片、能引起歧义的误导性图片及篡改图片。假新闻通常呈现出新闻要素缺失、图像质量低、内容包含色情敏感广告等低俗信息,以及图文不匹配等特点。例如,有些假新闻中的配图会出现满屏弥漫冲天大火、公路凹陷深坑、被弃男童在垃圾废墟前嚎啕等画面。”曹娟描述道,“谣言更易形成病毒式扩散的趋势,而真实新闻的扩散速度和爆发度要温和许多。”

“从核心技术上,AI甄别谣言依赖于‘三多’。”曹娟说,一是多模态数据,谣言从发布、传播到被辟谣的生命周期中,可能会伴随产生文字、图片、视频、传播网络、参与用户属性等多种模态的数据,各模态数据均能不同程度指示谣言,例如谣言文字的情感倾向、图片的视觉冲击力、传播网络的结构属性等,但没有哪种模态的数据拥有独立完全的谣言指示能力,所以要尽可能获取不同模态的数据。

二是多层次表示,深度学习技术有强大的表示学习能力,经过神经网络结构和融合机制的设计,AI模型可以在面对众多意义、形式、结构都不同的模态数据时,综合不同层次数据,自动找出最有区分能力的表示组合,并将待甄别文章对应的文字、图片、传播网络等融合投射到特征空间中。

三是多角度判断,AI可以从单一方面(如内容、用户、传播)给出可信度,也可以全面观察,给出综合所有信息的可信度,及时帮助人们“揪出”可信度不高的信息。

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