نماذج ومنصات الذكاء الاصطناعي
باحثون يطورون أداة ذكاء اصطناعي لمساعدة تحديد الأخبار الكاذبة
أضف Unite.AI إلى مصادرك المفضلة على Google
تم تطوير أداة ذكاء اصطناعي جديدة يمكنها مساعدة شبكات التواصل الاجتماعي ووسائل الإعلام في وضع علامات على القصص الكاذبة.
تم تطوير الأداة من قبل باحثين في جامعة واترلو. وتعتمد على خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحديد ما إذا كانت المطالبات المحددة في المنشورات والقصص مدعومة أم لا. وتفعل ذلك من خلال التحقق مما إذا كانت مدعومة من قبل منشورات وقصص أخرى تتعلق بنفس الموضوع.
ألكسندر وونغ هو أستاذ هندسة الأنظمة في واترلو.
قال وونغ: “إذا كانت جيدة، فمن المحتمل أن تكون قصة حقيقية”. “لكن إذا لم تدعم معظم المواد الأخرى، فهذا يدل على قوة أنك تتعامل مع أخبار كاذبة”.
قرر الباحثون تطوير الأداة بسبب كمية المنشورات والقصص الإخبارية التي يتم الكشف عنها على أنها كاذبة أو مفبركة. غالبًا ما يتم إرسال القصص الإخبارية لخداع أو إضلال القراء، وغالبًا ما يتم استخدامها لأسباب سياسية أو اقتصادية.
النظام المطور حديثًا هو جزء من جهود مستمرة لتطوير تكنولوجيا آلية بالكامل قادرة على الكشف عن الأخبار الكاذبة. في أحد المجالات الرئيسية للبحث المعروفة باسم الكشف عن الموقف، يبلغ معدل دقة النظام 90 في المائة.
يتم أولاً إعطاء النظام مطالبة من منشور أو قصة أخرى ومنشورات وقصص أخرى حول نفس الموضوع. يتم جمعها للمقارنة، ويمكن للنظام تحديد ما إذا كانت المطالبة أو القصة مدعومة أو لا من قبل الآخرين. يمكنه القيام بذلك تسع مرات من كل عشرة مرات.
هذا هو المعيار الجديد للدقة، ويستخدم الباحثون قاعدة بيانات كبيرة تم إنشاؤها لمسابقة علمية في عام 2017 تسمى تحدي الأخبار الكاذبة.
يمكن أن تصبح التكنولوجيا التي طورها باحثو واترلو أداة فحص تستخدمها حقيقة البشر. تستخدم معظم شبكات التواصل الاجتماعي ووسائل الإعلام حقيقة البشر، لكنهم غالبًا ما يفوتون أشياء يمكن للتكنولوجيا التقاطها. ويأتي هذا في وقت يعمل فيه العلماء في جميع أنحاء العالم على إنشاء نظام ألي بالكامل لتحديد الأخبار الكاذبة ومكافحتها.
وونغ هو عضو مؤسس في معهد واترلو للذكاء الاصطناعي.
قال وونغ: “إنه يعزز قدراتهم ويوفر معلومات لا تبدو صحيحة للتحقق منها”. “لم يتم تصميمه لاستبدال الأشخاص، بل لمساعدتهم في التحقق من الحقائق بشكل أسرع وأكثر موثوقية”.
تم عرض خوارزميات الذكاء الاصطناعي التي تشكل أساس النظام على عشرات الآلاف من المطالبات المختلفة. تم عرض المطالبات إلى جانب القصص التي تدعمها أو لا تدعمها، وتمكنت النظام في النهاية من تعلم كيفية تحديد الدعم أو عدم الدعم بنفسها. نقلت ذلك إلى أزواج جديدة من المطالبات والقصص التي تم عرضها.
كريس دولهانتي هو طالب دراسات عليا، وقاد المشروع الذي طور التكنولوجيا.
قال دولهانتي: “نحن بحاجة إلى تمكين الصحفيين من الكشف عن الحقيقة ومعلوماتنا”. “هذا يمثل جهدًا واحدًا في عمل أكبر لمكافحة انتشار المعلومات الخاطئة”.
