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虚假新闻被认为影响了2016年美国大选和英国脱欧的投票结果。”中科院计算所副研究员、博士生导师曹娟在日前北京举办的WomenWhoCode讲座上介绍。  为了减少虚假信息,有必要对网络新闻进行认证。但大型资讯聚合类平台每天的新闻发布量一般在50万条以上,显然完全依靠人工认证是不现实的,面向公众,亟待建立高效的AI识谣平台。  杜克大学新闻研究中心的调查显示:截至2018年2月,全球共有149个正在活跃运营的事实核查类新闻创业项目,其中北美和欧洲74个、亚洲7个。而在一些国外社交平台上,已有自动化可信度评估插件来显示信息的可信度。  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。Facebook统计,依靠专家辟谣的认证模式平均滞后3天,错失辟谣最佳时期;覆盖类别受限,专家只能在自身擅长的领域辟谣,领域专家库的多样性决定了人工辟谣平台的能力上限。  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,一方面是虚假的定义并不明确,需要不确定性建模;另一方面是标注很困难,需要小样本学习方法。目前,机器学习算法的准确率尚不足以完全取代人类,但已能够辅助人类更快更好地审核新闻。”曹娟表示。正如扎克伯格所说,“想要完全依靠AI审核内容,可能尚需5—10年时间”。  多模态、多层次、多角度揪出假新闻  “虚假新闻往往从选题、文字表述,到配图都呈现出较强煽动性:一般选题集中于社会热点或争议点;文字描述中情感激烈;配图具有视觉冲击力等。”曹娟剖析道。  曹娟介绍,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。富贵彩app  在我们身边类似事件并不少,一些公共服务的初衷是好的,但是,市民不买账,反而造成公共资源的浪费。

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麴女士

发布时间:2008/19 09:37
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