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制止假新闻传播,谷歌、Facebook如何用好AI这把剑?|平台|官网
来源:2020英雄联盟全球总决赛世界赛下注    发布时间:2020-12-08 02:45:01

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s10下注首页:最近,谷歌和其他大型科学技术人员包括Facebook和Twitter,就如何应对欺诈新闻的传播签订了行为规范。 实质上,欺诈新闻的严重性和传播范围在2016年美国总统选举和英国干欧公民投票后公布后,脸谱、谷歌、推特等科技和广告公司依然面临欧洲联盟立法机构和世界各国政府的批评,欺诈新闻的处置问题现在,印度在全国716个县部署了社交媒体监视员,相继出现了印度网上舆论和监视所有在线内容的国家。

德国引导新法“净化”社交媒体,如果不及时删除平台上的仇恨言论和损害他人名誉的欺诈新闻等违法内容,将被处以最低平均5000万欧元的罚款。 埃及议会通过了媒体管制法,在社交媒体上享有最多5000名粉丝的账户和博客由埃及媒体管理最低委员会监督。 如果有发布欺诈新闻、助长违法等不道德行为,埃及媒体管理最低委员会有权停止和屏蔽个人社交账户……实质上,Google和Facebook等科技公司也将AI技术应用于抑制欺诈新闻的方法AI中使用的多取决于信息源的质量,网民多扮演广播者的角色,而不是必要的欺诈新闻的分解者。

据科技媒体Science News报道,世界上许多科研团队正在开发自动识别新闻真实性的算法。 社交网站可以使用这些算法检查新闻的可行性,如果用户怀疑是假新闻,可以向用户发出警告。

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麻省理工大学的CSAIL (计算机科学和人工智能研究所)和QRCI (卡塔尔计算研究所) 10月4日宣布,有能够识别欺诈新闻发布前的来源和个人政治种族主义的AI系统。 他们使用的机器学习算法利用现有文章的子集依赖于等价出口的正确性和偏差,可以自动分类这个系统和不可靠的新闻信息。

自2016年以来,Facebook开始尝试“识别欺诈新闻”的人工智能工具,最近收购了总部设在伦敦的第一家公司Bloomsbury AI,帮助避免假新闻。 据外国媒体报道,Facebook于3月推出了Disputed标签。 这个标签经常出现在这个网站上确认不正确的消息下面。

Facebook用于检查AI每天在Facebook上共享的数百万个链接,认识到其中的嫌疑,并将它们发送给事实审计员。 事实上,如果审计员对链接、图像或视频进行假评估,Facebook将不会增加采访范围,并减少用户在newsfeed中的排序方向。

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今年4月以来,谷歌完全调整了搜索引擎背后的算法,降级了没有误解和欺诈的在线报道。 谷歌还制定了新的规则,要求超过1万名员工对搜索结果进行恶作剧、阴谋论或标记具有低质量内容的网页。 另外,印第安纳大学社交体观察站的研究者推出了Hoaxy和Botometer两个程序。 Hoaxy是一个搜索引擎,它展示了Twitter上的即时热点事件,不仅可以跟踪在线新闻报道和Twitter标签,还可以估计事件传播的用户中“机器人”的比例。

Botometer是评分软件。 他根据Twitter用户的账户公布的信息,仔细观察这些信息在Twitter上传播的方式和路径,融合机器学习算法,为各用户分配分数,从而判断信息是否由人共享,“机器人, AI阻止假新闻的传播,到底有效果吗? 实质上,可以说互联网巨头在控制欺诈新闻方面可以做得更好。 去年,百度将自然语言处理、深度自学、图像识别等AI技术引入网络信息安全管理。

年筛选处理的有害信息总量超过451.2亿条,故意网页的年总量约为202.9亿个。 来自斯坦福大学、纽约大学和微软公司研究院的研究表明,从2016年美国议会选举到今年7月,Facebook用户对假新闻的参与度上升到50%。 相比之下,推特假新闻的比例在下降。

可行性可以证明AI对欺诈新闻的辨别抑制有一定的效果。 哈佛大学约翰肯尼迪政府学院错误信息斗争项目FirstDraft的负责人Wardle回答说,AI确实可以推迟需要时间的步骤。 例如,使用AI检查每天在线发布的大量内容,并标记可能欺诈的内容。

但是,她在一定程度上明确提出人工智能不能进行最后的判别。 “对机器来说,你是怎么编码“误解”的? 人类也不能定义那个。

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生活恐慌、简单、复杂交织,人工智能要解读它,还有很长的路要走。 ”英国帝国理工大学的计算机科学家Julio Amador Diaz Lopez认为,即使这些检查算法进化得更“聪明”,面对背景被抽象化的报道时,程序可能不能像人类一样令人信服,也可能无法认识到其可靠性人工智能可能还没有准备好载入可靠的内容审查系统。 在Symposium/ITxpo 2017会议上,市场研究公司Gartner预测,到2022年,兴盛经济中许多人口消费的欺诈信息将达到现实信息。 Gartner警告说,人工智能被证明对新信息的创设非常有效,但对变形数据创设欺诈信息有效。

Gartne还预计,到2020年欺诈信息不会引起根本的财务欺诈事件。 2022年,在解决问题方面几乎没有一家大型互联网公司。 三年内,一个主要国家通过法律法规,阻止人工智能分解的欺诈信息的传播。

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