Support us

ИИ-алгоритм научили распознавать фейковые новости лучше людей

Оставить комментарий
ИИ-алгоритм научили распознавать фейковые новости лучше людей

Исследователи Мичиганского и Амстердамского университетов создали алгоритм машинного обучения, который определяет недостоверность новостей. Причём делать это у искусственного интеллекта уже получается лучше, чем у людей, сообщает The Next Web.

Программа использует технологии обработки естественного языка для поиска специфических закономерностей и лингвистических признаков, которые говорят о недостоверности новостей. Благодаря этому новый алгоритм отличается от типичного механизма проверки фактов и перекрёстных ссылок и способен полностью автоматизировать процесс идентификации новостей.

Но перед разработчиками возникло несколько проблем: во-первых, они столкнулись с нехваткой данных для обучения модели, а во-вторых, с необходимостью сформировать набор правил, понятных компьютеру.

Поэтому исследователям нужно быть дать определение «ложных новостей». Такими они считают новости, подделываемые намеренно, с целью массового распространения в соцсетях, а также статьи юмористического и сатирического содержания. Помимо этого, алгоритм должен уметь распознавать правдивые статьи и учитывать такие факторы, как срочность, стиль написания и культурная интерпретация.

Исследователи собрали собственный датасет, попросив участников краудсорсинговой интернет-платформы Amazon Mechanical Turk переделать 500 настоящих новостных статей. Они должны были сымитировать стиль оригинала, но заменить факты настолько, чтобы они выглядели как явная подделка.

Сфабрикованные и оригинальные тексты «скормили» алгоритму, который научился различать их. Затем ему показали ложные и настоящие новости из специального набора данных.

Точность ИИ в определении фальшивок достигла 76 процентов, в то время как люди оказывались правы менее чем в 70 процентах случаев.

Читайте также
TinyML, No-code и обучение с подкреплением: новейшие тренды в машинном обучении
TinyML, No-code и обучение с подкреплением: новейшие тренды в машинном обучении
TinyML, No-code и обучение с подкреплением: новейшие тренды в машинном обучении
Пока 20% топ-менеджеров утверждают, что машинное обучение является существенной частью их бизнеса, неудивительно, что стоимость мирового рынка машинного обучения, по некоторым оценкам, достигнет $117 млрд к концу 2027 года. Мы перевели материал Udacity о семи самых обсуждаемых тенденциях в машинном обучении в 2022 году.
Нейросеть «оживляет» классические пиксельные игры
Нейросеть «оживляет» классические пиксельные игры
Нейросеть «оживляет» классические пиксельные игры
Meta разработала ИИ для «чтения мыслей»
Meta разработала ИИ для «чтения мыслей»
Meta разработала ИИ для «чтения мыслей»
Во Франции искусственный интеллект помогает искать нелегальные бассейны и штрафовать нарушителей
Во Франции искусственный интеллект помогает искать нелегальные бассейны и штрафовать нарушителей
Во Франции искусственный интеллект помогает искать нелегальные бассейны и штрафовать нарушителей
3 комментария

Хотите сообщить важную новость? Пишите в Telegram-бот

Главные события и полезные ссылки в нашем Telegram-канале

Обсуждение
Комментируйте без ограничений

Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.

Комментариев пока нет.