Da asporto chiave
- I ricercatori hanno sviluppato un sistema di intelligenza artificiale pensato per individuare e segnalare notizie false.
- Il modello analizza un set di dati pubblico di notizie false, avvisa gli utenti e li reindirizza a fonti di informazioni verificate.
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C'è un numero crescente di metodi di intelligenza artificiale per contrastare le false notizie online.
L'intelligenza artificiale (AI) sta aiutando a frenare la rapida diffusione della disinformazione online, affermano gli esperti.
I ricercatori hanno sviluppato un sistema di intelligenza artificiale pensato per individuare e segnalare notizie false. Il modello esamina un set di dati pubblico di notizie fasulle, avvisa gli utenti e li reindirizza a fonti di informazioni verificate. Fa parte di un numero crescente di metodi di intelligenza artificiale per contrastare le notizie false.
"La quantità di informazioni che scorre attraverso Internet, in particolare i social network, è enorme e non può essere gestita manualmente, soprattutto con un'elevata precisione", Wael AbdAlmageed, professore di ingegneria informatica presso la University of Southern California, che ha sviluppato Algoritmi di intelligenza artificiale per rilevare la disinformazione visiva, ha detto a Lifewire in un'intervista via e-mail.
"È importante monitorare e segnalare la disinformazione in tempo reale poiché una volta che la disinformazione inizia a diffondersi, è difficile convincere le persone che l'informazione è falsa, soprattutto quando la disinformazione conferma i nostri pregiudizi", ha aggiunto.
Mantenerlo reale
La tecnica AI sviluppata da un team della Macquarie University australiana potrebbe aiutare a ridurre la diffusione di notizie false. Il modello può essere incorporato in un'app o in un software web e offre collegamenti a informazioni "vere" pertinenti che sono in linea con gli interessi di ciascun utente.
"Quando leggi o guardi notizie online, spesso ti vengono suggerite notizie su eventi o argomenti simili utilizzando un modello di raccomandazione", ha detto Shoujin Wang, un data scientist della Macquarie University che ha lavorato alla ricerca, nel comunicato stampa.
Wang afferma che le notizie accurate e le notizie false per lo stesso evento utilizzano spesso stili di contenuto diversi, confondendo i modelli di computer nel trattarli come notizie per eventi diversi.
Il modello della Macquarie University "districa" le informazioni di ogni notizia in due parti: i segni che mostrano se la notizia è falsa e le informazioni specifiche dell'evento che mostrano l'argomento o l'evento di cui tratta la notizia. Il modello quindi cerca i modelli nel modo in cui gli utenti si spostano tra le diverse notizie per prevedere quale evento di notizie l'utente potrebbe essere interessato a leggere dopo.
Il team di ricerca ha addestrato il modello su un set di dati pubblico di notizie false pubblicato su GitHub, chiamato FakeNewsNet, che memorizza notizie false da PolitiFact e GossipCop insieme a dati come contenuto di notizie, contesto sociale e storie di lettura degli utenti.
La crescita delle fake news
Le notizie false sono un problema crescente, suggeriscono gli studi. NewsGuard ha scoperto che una parte significativa della crescita dei social media proveniva da siti Web inaffidabili. Nel 2020, il 17% del coinvolgimento tra le prime 100 fonti di notizie proveniva da siti classificati in rosso (generalmente inaffidabili), rispetto a circa l'8% nel 2019.
Subramaniam Vincent, direttore del giornalismo e dell'etica dei media presso il Markkula Center for Applied Ethics dell'Università di Santa Clara, ha dichiarato a Lifewire in un'intervista via e-mail che l'IA può aiutare a contrastare la disinformazione.
La tecnologia può essere utilizzata per "monitorare il comportamento dell'account per la condivisione orchestrata correlata a incitamento all'odio o affermazioni già smentite o per essere smentito da verificatori di fatti o noti enti statali propagandisti o gruppi nascenti con un rapido aumento dei membri", ha spiegato Vincent. "L'intelligenza artificiale può anche essere utilizzata insieme al design per contrassegnare contenuti di tipi particolari per aggiungere attrito prima che vengano condivisi."
AbdAlmageed ha affermato che i social network devono integrare algoritmi di rilevamento di notizie false come parte dei loro algoritmi di raccomandazione. L'obiettivo, ha detto, è "contrassegnare le notizie false come false o non accurate se non vogliono impedire completamente la condivisione di notizie false".
Detto questo, mentre l'IA potrebbe essere utile per contrastare le fake news, l'approccio ha i suoi aspetti negativi, ha detto Vincent. Il problema è che i sistemi di intelligenza artificiale non riescono a capire il significato della parola e della scrittura umana, quindi saranno sempre dietro la curva.
"Più l'intelligenza artificiale potrebbe diventare accurata con alcune forme di incitamento all'odio e disinformazione, più la cultura umana passerà a un codice più nuovo e alla trasmissione di significati sotterranei per organizzare", ha detto Vincent.
Wasim Khaled, CEO della società di monitoraggio della disinformazione Blackbird. AI, ha dichiarato in un'e-mail a Lifewire che la disinformazione online è una minaccia in evoluzione. I nuovi sistemi di intelligenza artificiale devono essere in grado di prevedere dove verranno visualizzate le fake news.
"Nella maggior parte dei casi, non puoi costruire un prodotto AI e chiamarlo finito", ha detto Khaled. "Gli schemi comportamentali cambiano nel tempo ed è importante che i tuoi modelli di IA stiano al passo con questi cambiamenti."
