Clau per emportar
- Els investigadors han desenvolupat un sistema d'IA destinat a detectar i marcar notícies falses.
- El model recorre un conjunt de dades públiques de notícies falses, alerta els usuaris i els redirigeix a fonts d'informació verificades.
-
Hi ha un nombre creixent de mètodes d'IA per contrarestar les notícies falses en línia.
La intel·ligència artificial (IA) està ajudant a frenar la ràpida propagació de la desinformació en línia, diuen els experts.
Els investigadors han desenvolupat un sistema d'IA destinat a detectar i marcar notícies falses. El model recorre un conjunt de dades públiques de notícies falses, alerta els usuaris i els redirigeix a fonts d'informació verificades. Forma part d'un nombre creixent de mètodes d'IA per contrarestar les notícies falses.
"La quantitat d'informació que flueix per Internet, especialment les xarxes socials, és massiva i no es pot manejar manualment, especialment amb alta precisió", Wael AbdAlmageed, professor d'enginyeria informàtica a la Universitat del Sud de Califòrnia, que ha desenvolupat Els algorismes d'IA per detectar desinformació visual, va dir a Lifewire en una entrevista per correu electrònic.
"És important controlar i marcar la informació errònia en temps real, ja que una vegada que la desinformació comença a propagar-se, és difícil convèncer la gent que la informació és falsa, sobretot quan la desinformació confirma els nostres biaixos", va afegir..
Mantenir-ho real
La tècnica d'IA desenvolupada per un equip de la Universitat Macquarie d'Austràlia podria ajudar a reduir la propagació de notícies falses. El model es pot incorporar a una aplicació o programari web i ofereix enllaços a informació "vertadera" rellevant que s'alinea amb els interessos de cada usuari.
"Quan llegiu o mireu notícies en línia, sovint se us suggereixen notícies sobre esdeveniments o temes similars mitjançant un model de recomanació", va dir Shoujin Wang, científic de dades de la Universitat de Macquarie que va treballar en la investigació, al comunicat de notícies.
Wang diu que les notícies precises i les notícies falses d'un mateix esdeveniment sovint utilitzen diferents estils de contingut, la qual cosa fa que els models informàtics les tractin com a notícies per a diferents esdeveniments.
El model dede la Universitat de Macquarie "separa" la informació de cada notícia en dues parts: els rètols que mostren si la notícia és falsa i la informació específica de l'esdeveniment que mostra el tema o l'esdeveniment sobre el qual tracta la notícia. Aleshores, el model busca patrons de com els usuaris canvien entre diferents notícies per predir quin esdeveniment de notícies pot estar interessat a llegir a continuació.
L'equip d'investigació va entrenar el model en un conjunt de dades públiques de notícies falses publicades a GitHub, anomenat FakeNewsNet, que emmagatzema notícies falses de PolitiFact i GossipCop juntament amb dades com ara contingut de notícies, context social i històries de lectura dels usuaris.
El creixement de les notícies falses
Les notícies falses són un problema creixent, segons suggereixen els estudis. NewsGuard ha descobert que una part important del creixement de les xarxes socials prové de llocs web poc fiables. El 2020, el 17% de la participació entre les 100 principals fonts de notícies provenia de llocs classificats en vermell (generalment no fiables), en comparació amb aproximadament el 8% del 2019.
Subramaniam Vincent, director de Periodisme i Ètica dels Mitjans del Markkula Center for Applied Ethics de la Universitat de Santa Clara, va dir a Lifewire en una entrevista per correu electrònic que la IA pot ajudar a combatre la desinformació.
La tecnologia es pot utilitzar per "controlar el comportament del compte per compartir orquestrat correlacionat amb discurs d'odi o afirmacions ja desmentides o desmentides per verificadors de fets o entitats estatals propagandistes conegudes o grups naixents amb un ràpid augment de membres", va explicar Vincent. "La IA també es pot utilitzar juntament amb el disseny per marcar contingut de tipus particulars per afegir fricció abans de compartir-los."
AbdAlmageed va dir que les xarxes socials han d'integrar algorismes de detecció de notícies falses com a part dels seus algorismes de recomanació. L'objectiu, va dir, és "marcar les notícies falses com a falses o no precises si no volen evitar completament compartir notícies falses".
Dit això, tot i que la IA pot ser útil per contrarestar les notícies falses, l'enfocament té els seus inconvenients, va dir Vincent. El problema és que els sistemes d'IA no poden entendre el significat de la parla i l'escriptura humana, de manera que sempre estaran darrere de la corba.
"Com més precisa sigui la IA amb algunes formes de discurs d'odi i desinformació oberts, més la cultura humana passarà a un codi més nou i una transmissió de significats subterranis per organitzar", va dir Vincent..
Wasim Khaled, director general de l'empresa de seguiment de la desinformació Blackbird. AI, va dir en un correu electrònic a Lifewire que la desinformació en línia és una amenaça en evolució. Els nous sistemes d'IA han de poder predir on apareixeran les notícies falses a continuació.
"En la majoria dels casos, no podeu crear un producte d'IA i dir-ho fet", va dir Khaled. "Els patrons de comportament canvien amb el temps i és important que els vostres models d'IA estiguin al dia amb aquests canvis."
