연구자들, 가짜 뉴스 식별을 위한 AI 도구 개발

새로운 인공지능 도구가 개발되어 소셜 미디어 네트워크와 뉴스 기관이 거짓된 이야기를 식별하는 데 도움을 줄 수 있다.

이 도구는 워터루 대학교의 연구자들에 의해 개발되었으며, 깊은 학습 인공지능 알고리즘을 사용하여 특정 주장이나 이야기가 사실인지 아닌지를 판단한다. 이 기술은 주제와 관련된 다른 게시글이나 이야기를 분석하여 주장이나 이야기가 사실인지 아닌지를 결정한다.

알렉산더 웅은 워터루 대학교의 시스템 디자인 공학 교수이다.

“만약 주장이 사실이라면, 그것은 아마도 실제 이야기일 것이다”라고 웅은 말했다. “그러나 만약 다른 자료들이 주장을 지지하지 않는다면, 그것은 가짜 뉴스일 가능성이 높다”는 것이다.

연구자들은 온라인 게시글이나 뉴스 기사들이 거짓되거나 조작된 것으로 밝혀지는 경우가 많아 이 도구를 개발하기로 결정했다. 뉴스 기사들은 종종 독자를 속이거나误導하기 위해 보낸다. 이러한 기사들은 일반적으로 정치적 또는 경제적 이유로 사용된다.

새로 개발된 시스템은 완전히 자동화된 기술을 개발하기 위한 지속적인 노력의 일환으로, 가짜 뉴스를 감지하는 데 90%의 정확도를 보인다.

시스템은 먼저 한 게시글이나 이야기를 주고, 같은 주제에 대한 다른 게시글이나 이야기를 수집한다. 그런 다음 시스템은 주장이나 이야기가 다른 자료들에 의해 지지되는지 아닌지를 결정할 수 있다. 시스템은 10번 중 9번 이러한 결정이 가능하다.

이것은 새로운 정확도 기준이 되며, 연구자들은 2017년 과학 대회인 Fake News Challenge에서 생성된 대규모 데이터 세트를 사용하고 있다.

워터루 연구자들이 개발한 기술은 인간的事実 확인자가 사용하는 스크리닝 도구가 될 수 있다. 대부분의 소셜 미디어와 뉴스 기관은 인간的事実 확인자를 사용하지만, 기술은 종종 인간的事実 확인자가 놓치는 것을 잡을 수 있다. 이것은 과학자들이 전 세계적으로 가짜 뉴스를 식별하고 제거하기 위한 완전히 자동화된 시스템을 만들기 위해 노력하고 있는 시점에 해당한다.

웅은 워터루 인공지능 연구소의 창립 멤버이다.

“이 기술은 인간的事実 확인자의 능력을 강화하고, 이상한 정보를 확인하기 위해 플래그를 설정한다”라고 웅은 말했다. “이 기술은 사람들을 대체하기 위한 것이 아니라, 사람들에게 事実 확인을 더 빠르고 신뢰할 수 있게 도와주기 위한 것이다”.

시스템의 인공지능 알고리즘은 수만 개의 다른 주장과 함께 보여졌으며, 이러한 주장들이 사실인지 아닌지를 결정하는 방법을 배우게 되었다. 시스템은 이러한 주장과 함께 보여진 이야기를 분석하여 주장이 사실인지 아닌지를 결정할 수 있게 되었다. 시스템은 새로운 주장-이야기 쌍에 대해 이러한 결정이 가능하다.

크리스 둘란티는 대학원생으로, 이 기술을 개발한 프로젝트를 이끌었다.

“우리는 기자들이 진실을 발견하고 우리를 정보에 따라 알리는 것을 강화해야 한다”라고 둘란티는 말했다. “이것은 가짜 뉴스의 확산을 완화하기 위한 더 큰 작업의 일부이다”.