美国麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室近日在其官网发布新闻公报称,该实验室与卡塔尔计算研究所合作研制出一种鉴别假新闻的人工智能系统。

新闻公报称,鉴别假新闻最好的办法是分析其消息来源。“如果一个网站以前发表过假新闻,那么这个网站有很大的可能会再次这么做”。他们开发的系统利用机器学习技术,只需分析150篇文章,就能“可靠地判断某消息来源是否值得信任”,从而在虚假信息广泛传播前就可将其堵住。

研究人员首先利用一个叫“媒体偏见与事实核实”网站的数据来训练他们开发的人工智能系统,该网站研究超过2000个新闻网站的报道准确性与政治倾向,然后利用该系统去判断一个新的消息来源在报道真实性方面水准是高、中还是低,结果发现其准确率达65%,而在判断消息来源的政治倾向(左翼、右翼或温和倾向)方面准确率约为70%。

研究人员声称,分析消息来源所发表文章的语言共性特征,包括情感、复杂性和结构等,能可靠地帮助鉴别假新闻。比如,假新闻网站更有可能使用一些夸张、主观和情绪化的语言。此外,拥有较长的维基百科介绍文章的消息来源更可信,而网站链接中包含许多特殊字符和复杂子目录则不太可信。

研究人员计划本月底在比利时布鲁塞尔召开的2018年自然语言处理实证方法会议上介绍这个人工智能系统。不过,也有专家对人工智能系统核查新闻真实性的能力表示怀疑,认为现有人工智能技术无法理解语言上的一些细微差别,因而难以胜任鉴别假新闻的工作。

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