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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_nba下注平台
时间:2021-07-07 来源:nba投注网站 浏览量 99895 次
本文摘要:向量(SVM)训练评价事实性和偏差,真实性分为低、中、低的政治偏差分为极左、左、中、右、右、极右。

向量(SVM)训练评价事实性和偏差,真实性分为低、中、低的政治偏差分为极左、左、中、右、右、极右。根据团队所述,系统只需检测150篇文章,就能确认新源代码是否可靠。在检查新闻来源是否、低、中等的真实性精度为65%,检查其政治偏差为左、右、中立精度为70%。

记录:AI系统分析例在上图所示的文章中,AI系统对文章的复印件和标题进行了6个维度的测试,不仅分析了文章的构造、感情、参加度(在这个例子中,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,计算了各个特征值的分数,对一组文章的分数进行了平均值。记录:真实性-种族主义预测模型图维基百科全书和推特也重新加入了AI系统的预测模型。

正如研究者所说,维基百科全书页面的缺陷可能表明一个网站不可靠,或者一个网页可能会提到这个问题的政治偏向是嘲笑或显著的左倾。另外,他们认为没有检查过的推特账户和新制作的没有具体显示的账户公开的信息,不太可能知道。该模型的最后两个向量是URL结构和网络流量,可以检测到模仿可靠新闻源的url(例如foxnews.co),参考的是网站的Alexa排名,该排名是根据网站的总浏览量来计算的。

该团队在MBFC(MediaBias/Fact-Check)网站的1066个新闻来源对AI系统进行了培训。他们用收集的正确性和种族主义数据手动显示站点信息,为了分解上述数据库,研究人员在各站点发表了10-100篇文章(共94,814篇)。正如研究人员在报告中辛苦介绍的那样,并非所有的特征值都能有效地预测事实的正确性和政治种族主义。

例如,在没有维基百科全书的页面和制作Twitter文件的网站上公开的信息是公正可靠的,在Alexa上位的新闻来源并不总是比流量少的新闻来源公正或现实。研究人员发现欺诈新闻网站的文章更有可能用于滑稽和感情语言,左倾媒体更有可能提到公平和互助。与此同时,享有较长维基百科页面的出版物一般更可靠,包括少量特殊字符和简单列表目录的url也是如此。

未来,该团队想探索该AI系统是否能适应环境的其他语言(目前只拒绝接受英语培训),以及是否能接受培训来检测特定地区的种族主义。他们还计划发售App,通过跨越政治谱的文章自动恢复新闻。论文第一作者、博士后助理拉米巴利回应:如果一个网站之前发布过假消息,很有可能再次发布。

通过自动捕捉这些网站的数据,我们希望我们的系统能够帮助我们找到哪些网站。当然,他们不是唯一想用人工智能抑制假新闻传播的机构。

总部位于新德里的创业公司MetaFact,运用NLP算法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去年推出了beta版本,可以分析错误信息、恶意软件等有问题的内容,可以交叉提到定期改版的数据库,其中包数千条欺诈和合法的新闻。前文还提到,Facebook曾经陷入假新闻的泥沼,已经开始尝试识别欺诈新闻的人工智能工具,最近收购了本部位于伦敦的创业公司BloomsburyAI,有助于识别假新闻。假消息是不是不可避免?但是,有些专家并不相信人工智能能能胜任这项任务。

卡内基梅隆大学机器人研究所科学家迪恩波默洛DeanPomerleau)在拒绝接受外国媒体艺术专访时回应,人工智能缺乏语言错误的复杂解读,这种解读需要识别谎言和欺诈陈述。我们的第一个目标是建立一个系统来问:这是一个假新闻,还是?他说,但我们很快意识到机器学习不适合这项任务。

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但是,人类事实的审查者不一定比AI好。今年,谷歌停止了事实检查这个标签,这个标签位于谷歌新闻报道栏,以前保守派媒体也谴责谷歌有种族主义。

但是,无论最后判别假新闻和个人种族主义的解决方案是AI系统还是人工系统,还是两者兼有,假新闻完全消失的日子很快就会到来。据咨询公司Gartner预测,到2022年,如果现在的趋势是恒定的,很多发达国家的人看到的欺诈信息不会低于现实信息。via:venturebeat有关报道:德国实施新政策:Facebook为每个假新闻支付50万欧元罚款谷歌也被假新闻欺骗:奥巴马第三次选举总统德国政府发售社交媒体假新闻处罚机制后,Facebook线假新闻过滤器BBC推特黑布川普中弹假新闻下一篇文章发表了注意事项。


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