在過去的幾年中，與假新聞作斗爭(zhēng)已成為一個(gè)日益嚴(yán)重的問題，這是乞求一種涉及人工智能的解決方案的問題。幾乎不可能驗(yàn)證新聞網(wǎng)站，視頻流服務(wù)，博客，社交媒體等上正在生成的幾乎無限量的內(nèi)容

一直在推動(dòng)使用機(jī)器學(xué)習(xí)來管理在線內(nèi)容，但是這些努力僅在找到垃圾郵件和刪除成人內(nèi)容以及在較小程度上檢測(cè)到仇恨言論方面取得了一定的成功。打擊假新聞是一個(gè)更為復(fù)雜的挑戰(zhàn)。事實(shí)檢查網(wǎng)站，例如Snopes，F(xiàn)actCheck.org和PolitiFact，在公正地核實(shí)政客的謠言，新聞和言論方面做得不錯(cuò)。但是他們的影響力有限。

期望當(dāng)前的人工智能技術(shù)完全自動(dòng)化打擊假新聞的行為是不合理的。但是希望深度學(xué)習(xí)的使用可以幫助使偽造新聞檢測(cè)管道的某些步驟自動(dòng)化，并增強(qiáng)人類事實(shí)檢查人員的功能。

在2019年NeurIPS AI會(huì)議上發(fā)表的一篇論文中，DarwinAI和加拿大滑鐵盧大學(xué)的研究人員介紹了一種AI系統(tǒng)，該系統(tǒng)使用先進(jìn)的語言模型來自動(dòng)進(jìn)行姿態(tài)檢測(cè)，這是識(shí)別虛假信息的重要的第一步。

自動(dòng)化的假新聞檢測(cè)管道

在創(chuàng)建可以抵抗虛假新聞的AI系統(tǒng)之前，我們必須首先了解驗(yàn)證索賠真實(shí)性的要求。AI研究人員在論文中將過程分為以下幾個(gè)步驟：

檢索與索賠有關(guān)的文件

檢測(cè)這些文件相對(duì)于索賠的立場(chǎng)或立場(chǎng)

根據(jù)文檔的來源和語言質(zhì)量計(jì)算該文檔的聲譽(yù)得分

根據(jù)從相關(guān)文件中獲得的信息驗(yàn)證索賠