Инструмент, разработанный исследователями из Университета Ватерлоо, использует алгоритмы глубокого обучения ИИ, чтобы определить, поддерживаются ли утверждения, сделанные в сообщениях или историях, другими сообщениями и историями по той же теме.
«Если да, то замечательно, это, вероятно, реальная история», – сказал Александр Вонг, профессор системного проектирования в Ватерлоо. "Но если большинство других материалов не поддерживает, это явный признак того, что вы имеете дело с фейковыми новостями."
Исследователи были заинтересованы в разработке этого инструмента благодаря быстрому распространению онлайн-сообщений и новостных статей, сфабрикованных для обмана или введения читателей в заблуждение, как правило, для политической или экономической выгоды.
Их система способствует постоянным усилиям по разработке полностью автоматизированной технологии, способной обнаруживать фальшивые новости, за счет достижения 90-процентной точности в ключевой области исследований, известной как определение позиции.
Учитывая претензию в одном сообщении или рассказе, а также другие сообщения и истории на ту же тему, которые были собраны для сравнения, система может правильно определить, поддерживают ли они это в девяти из 10 раз.
Это новый эталон точности для исследователей, использующих большой набор данных, созданный для научного конкурса 2017 года под названием Fake News Challenge.
В то время как ученые всего мира продолжают работать над полностью автоматизированной системой, технология Ватерлоо может использоваться в качестве инструмента проверки людьми в социальных сетях и новостных организациях.
«Это расширяет их возможности и помечает информацию, которая не совсем подходит для проверки», – сказал Вонг, член-основатель Института искусственного интеллекта Ватерлоо. "Он предназначен не для замены людей, а для того, чтобы помочь им быстрее и надежнее проверять факты."
Алгоритмам ИИ, лежащим в основе системы, были показаны десятки тысяч заявлений в сочетании с историями, которые либо поддерживали, либо не поддерживали их. Со временем система научилась определять поддержку или отсутствие поддержки при отображении новых пар претензий и историй.
«Нам нужно дать журналистам возможность раскрывать правду и держать нас в курсе», – сказал Крис Далханти, аспирант, руководивший проектом. "Это представляет собой одно усилие в большой работе по смягчению распространения дезинформации."