人們聽到或讀到的信息總是有可能不準確，無論是來自報紙、雜志、網絡資源還是廣播。虛假信息自人類文化誕生以來就一直存在，但人們從相互關聯的網絡世界接收到的大量信息，使我們特別容易在不經意間攝入被扭曲或偽造的材料。人們需要了解分享了人工智能如何幫助解決假新聞問題和偏見的復雜性。

消費者習慣了自己的觀點受到他們在網上讀到、看到和聽到的東西的影響，比如通過網紅營銷或名人代言。無論事實是否支持，觀點都有很大的力量，許多虛假新聞依賴于激起強烈的情緒。當涉及到人們的注意力和感覺時，經常需要停下來思考我們所聽到或讀到的是否準確。

根據麻省理工學院的研究人員打開一個新窗口，真實新聞在推特上傳播到1500人所需的時間是假新聞的六倍。此外，準確新聞和假新聞的鏈條長度(分享社交媒體帖子的人數)是高度不成比例的。可證實的新聞從未超過10條，但虛假新聞增加到19條。這部分是由于惡意行為者使用機器人群來傳播不正確的信息。

虛假信息現在在全球范圍內影響著人們、政府和企業。在當今不斷擴張的數字信息經濟中，發現并分離所謂的“假新聞”是一項重大任務。然而，人工智能(AI)的改進可能會使在線信息用戶更容易區分現實和虛構。

以下來探討一下如何利用人工智能來阻止錯誤信息的傳播，并使互聯網成為一個更平衡的新聞來源。

人工智能在文章評估中的地位如何?

通過使用先進的算法來發現和接觸可能容易吸收信息的人群，合法公司利用人工智能來定位和瞄準一條信息或觀點最可能的消費者。例如，谷歌公司已經實現了它的RankBrain算法，在2015年打開了一個新的窗口，以改進其識別權威結果的能力。

為了區分計算機生成的材料和人工生成的文章，基于人工智能的技術可以對文本內容進行語言分析，并找到詞語模式、句法結構和可讀性等線索。這些算法可以分析任何文本，通過查看單詞向量、單詞位置和內涵來找到仇恨言論的實例。

新應用及項目

假新聞來源通常在信息擴散之前來自一個非法來源。Fandango項目在使用人工事實核查人員認定為虛假的文章后，尋找具有相同術語或主張的社交媒體帖子或互聯網網站。這使得記者和專家能夠追蹤虛假信息的來源，并在他們有機會失控之前消除任何危險。

Politifact、Snopes和FactCheck使用人工編輯進行必要的主要調查，以確認報道或圖像的真實性。一旦識別出假貨，人工智能系統就會在網上搜索可能引發社會動蕩的類似信息。此外，如果確定該材料是真實的，應用程序可以為網站文章分配聲譽評分。

一些人工智能引擎目前在其評估評分中使用以下措施:

•情緒分析：記者對新聞總體或他們所寫的特定主題的態度。

•觀點分析：對記者的作品進行個人感受、觀點、信念或評估

•修訂分析：研究新聞故事如何隨著時間的推移而變化，以及它如何操縱公眾的看法和情緒。

•宣傳分析：使用宣傳分析檢測多達18種不同的說服策略，可以幫助您發現潛在的虛假信息。

所有這四個結合起來可以全面了解一篇文章的可信度，以及我們面臨的問題。

人工智能的挑戰以及如何克服它們

像GPT-3這樣的語言模型已經可以基于一行提示創建文章、詩歌和散文。人工智能已經接近完美地制造出與人相似的材料。人工智能使得操縱各種信息變得如此容易，以至于FaceSwap和DeepFaceLab等開源程序可能會讓缺乏經驗的新用戶成為潛在的社會動蕩中心。

這些問題變得更糟，因為這些語義分析算法無法破譯仇恨言論圖片的實質，這些圖片沒有被修改，而是在有害或不準確的背景下傳播。

一旦發現欺詐內容，刪除它比看起來更具挑戰性。一些組織可能被指控進行審查，并試圖隱藏某一組織或另一組織認為不真實的信息。在言論自由權利和打擊虛假信息和假新聞之間找到平衡是很困難的。

人工智能通常也缺乏識別幽默和惡搞的能力。因此，如果以輕松或開玩笑的方式使用假新聞或虛假信息，則可以將其歸類為惡意虛假信息。但不可否認的是，人工智能可以成為打擊假新聞的巨大資產。在打擊虛假互聯網新聞的戰斗中，技術至關重要，因為它可以處理大量的材料。

假新聞不是一個僅靠算法就能解決的問題——我們需要在如何獲取知識的過程中改變心態。雖然專業團體之間協作知識的眾包對評估原始數據至關重要，但知識淵博的用戶社區也可以支持道德監測行動。

缺乏各方參與的積極行動可能加速公眾對機構和媒體失去信心，這是無政府狀態的前奏。在人類能夠發展出客觀分析在線內容的能力之前，基于人工智能的技術必須成為打擊互聯網錯誤信息的合作伙伴。