2014年，"假新聞"這個詞還沒有成為一個美國詞匯的一部分，相比之下2016年美國總統(tǒng)大選是各大媒體的頭條新聞。
但在加州，一個名叫Jestin Coler的人卻開創(chuàng)了一個最具爭議的媒體局面。Jestin Coler被稱為"假新聞"的教父，其出名始于發(fā)表捏造的新聞，其中有一篇是關(guān)于科羅拉多食品券領(lǐng)取者使用福利購買大麻，該文章獲得了足夠的流量，每月甚至產(chǎn)生高達數(shù)萬美元的廣告收入。
這個想法很快就在美國流行起來，各類同業(yè)網(wǎng)站紛紛涌現(xiàn)，其他媒體競相在選舉前制造出令人發(fā)指、充斥著陰謀論和高度黨派色彩的假新聞。從那時起，造謠現(xiàn)象就為人們創(chuàng)造不真實信息提供了一種手段。即使是普通網(wǎng)絡(luò)用戶也可以提供一些從未發(fā)生過事件的圖片和視頻證據(jù)。
對于如何應(yīng)對假新聞，這個問題沒有簡單的答案，但人工智能可能會有所幫助。
人工有效消除假新聞幾乎不可能
62%的美國人通過社交媒體了解世界各地信息，我們?nèi)绾侮P(guān)注這些平臺上的文章和視頻，直接影響到未來我們能夠看到的故事和文章。例如，如果我們喜歡、評論或分享保守類的新聞，那么社交算法就會在下次我們登錄的時候向我們展示類似的內(nèi)容。我們的在線聯(lián)系人也會影響到這個決策。如果我們擁有大量自由主義傾向的朋友或追隨者，也會相應(yīng)改變我們的信息源。
堂而皇之的虛假新聞并不是唯一應(yīng)該讓我們擔憂的事情。而很多新聞通過標題和誤導性的方式描述信息，導致即便其是真實報道也會扭曲我們的認知。正如Snopes內(nèi)容經(jīng)理Kim LaCaria對Quartz所說："信息真實存在，和信息如何呈現(xiàn)是兩碼事。"
哥倫比亞新聞評論Colombia Journalism Review建議記者們通過關(guān)注信息的創(chuàng)作日期和來源材料，以及內(nèi)容創(chuàng)作者相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)背景來核實視頻真實性。
同時，視頻分析程序和其他驗證工具也能夠有所幫助。據(jù)統(tǒng)計，近60%的用戶在沒有閱讀全文的情況下轉(zhuǎn)發(fā)文章，因此對于讀者來說，對每一篇文章進行仔細審查的幾率似乎很小。即使我們都有足夠的時間和意愿去成為數(shù)字新聞偵探，但網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容的絕對數(shù)量也意味著，依靠人工有效消除假新聞是不可能的。在網(wǎng)絡(luò)上每分鐘都有數(shù)百萬的在線互動，沒有人能跟上信息產(chǎn)生的步伐。而從另一方面講，人工智能系統(tǒng)或許有助于遏制假新聞的浪潮。
通過人工智能來解決造謠問題
人工智能系統(tǒng)可以24小時工作，以遠超過人類的效率對文本、視頻、圖像和音頻進行分析。一所大學的計算機科學研究人員正在研發(fā)一種機器學習的方法來檢測假新聞。該程序?qū)⒎治鲆黄恼碌膬?nèi)容，然后對其是假新聞的可能性進行評分。同時它還能生成打分的原因，這樣讀者就能理解為什么人工智能系統(tǒng)會把一些文章標記為假新聞。
該研究項目參與者Stephan Woerner指出："人工智能能夠擁有同樣的信息，但相比于人類，它處理新聞的數(shù)量和檢測的有效性更高，而且不會感到疲憊。人們會有政治立場或情感偏見，但人工智能則不然，只要通過訓練，它就能解決問題。"
具有諷刺意味的是，產(chǎn)生的假新聞越多，人工智能審查系統(tǒng)的效果就越好，機器學習平臺可以根據(jù)數(shù)據(jù)輸入進行自我改進，因此大量的虛假文章和視頻反而可以提高其對假新聞的檢測能力。
而正在研發(fā)的其他人工智能系統(tǒng)主要使用自然語言處理（NLP）對新聞內(nèi)容進行一系列復雜的分析，從而識別假新聞。
自然語言處理系統(tǒng)能夠處理和組織非結(jié)構(gòu)化的信息，從巨大的數(shù)據(jù)集中獲取決策見解，人工智能的這一功能在掃描和檢測網(wǎng)絡(luò)上的海量文章時顯然是有用的。其中專門用來識別假新聞的算法，可能會比較不同網(wǎng)站報道某些新聞事件的方式，或者一個不太為人所熟知的網(wǎng)站的報道與主流媒體之間的關(guān)系，以及分析諸如上下文和位置等因素，來判斷一篇文章是否為假新聞。
一些開發(fā)人員還正在努力創(chuàng)建程序，以解析來自不同網(wǎng)站的文章內(nèi)容，并將文章與第三方對事件的報道進行對比，以尋找可能具有誤導性的虛假內(nèi)容。同樣，這個系統(tǒng)所做的假新聞和相關(guān)分析越多，其識別出可疑內(nèi)容和細節(jié)的可能性就越大。
打假斗爭還需要人機協(xié)作
即使人工智能有助于遏制假新聞問題，但人類仍然肩負著關(guān)于假新聞的主要責任。包括社交媒體在內(nèi)的平臺允許用戶將帖子標記為假新聞。同時他們使用算法來識別虛假內(nèi)容，并防止其傳播。然而，人工智能的輸出會準確反應(yīng)用戶的輸入。如果有足夠多的用戶將真實內(nèi)容標記為"假"，那么即便是高質(zhì)量的媒體也就有可能被錯誤地貼上標簽。
紐約大學斯特恩商學院兼職教授Darren Campo告訴福克斯新聞，人類也可以通過在假新聞生產(chǎn)中使用審慎的語言措辭來影響人工智能系統(tǒng)。Campo說："假新聞可以通過植入一個“事實"來保護自己，從而不會被檢測到。雖然人工智能系統(tǒng)可能有效地識別出一個事實為憑空捏造，但它無法有效地識別這一事實的上下文。開發(fā)人員還需要考慮到他們程序的局限性。例如，審查算法可以利用現(xiàn)有的內(nèi)容來驗證故事的準確性。但當一家聲譽良好的媒體發(fā)布突發(fā)新聞時，它可能會在沒有太多故事背景的情況下發(fā)布信息，這反過來可能會影響到人工智能系統(tǒng)的決策。適當?shù)娜肆ν度肟梢苑婪哆@一問題的產(chǎn)生，從而避免假新聞問題的進一步加劇，與此同時，我們還需要克服自己的偏見。
事實上，讀到那些能夠迎合自我偏見的文章會讓我們感覺良好，但如果要捍衛(wèi)我們社會的真相和真實報道，我們就必須對我們所接觸的內(nèi)容持懷疑態(tài)度，人工智能或許能夠在打擊造謠方面發(fā)揮關(guān)鍵作用，但這一領(lǐng)域的進展本質(zhì)上還是取決于我們?nèi)祟?，需要對我們自己在網(wǎng)絡(luò)上的內(nèi)容互動和分享更加審慎認真。
（本文來源于網(wǎng)易）
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