识谣言辨假货人工智能已活跃在打假一线权衡

“当真相在穿鞋的时候，谎言已经跑遍全城。”现代社会，虚假、图片、视频，甚至商品等借助络渠道迅速传播。近日公布的《中老年人上状况及风险络调查报告》显示，近六成中老年曾遭受过络谣言的危害。

人们常说“流言止于智者”，要想不被上的流言和谣言盅惑、伤害，首先需要对其进行科学甄别，而时下人工智能正在尝试担任这一角色。那么，在打假一线AI技术如何做到去伪存真？这样的“本领”可应用在哪些领域？

从今年1月到2月期间 海量资讯发布，传统识谣模式受限

“虚假信息的产生主要有两类动机：一类是利益驱动，2018年发表于《科学》的研究发现，要达到相同的传播深度，虚假信息的速度是正常信息的20倍；另一类是政治驱动，在现有互联经济中，高效传播代表着高额经济价值，人工智能技术会被不法分子用来左右公众对于政治的认知和判断，从而控制舆论，威胁政治安全。研究显示，2016年美国总统大选期间，受访选民平均每人每天接触到4篇虚假。虚假被认为影响了2016年美国大选和英国脱欧的投票结果。”中科院计算所副研究员、博士生导师曹娟在日前北京举办的Women Who Code讲座上介绍。

为了减少虚假信息，有必要对络进行认证。但大型资讯聚合类平台每天的发布量一般在50万条以上，显然完全依靠人工认证是不现实的，面向公众，亟待建立高效的AI识谣平台。

杜克大学研究中心的调查显示：截至2018年2月，全球共有149个正在活跃运营的事实核查类创业项目，其中北美和欧洲74个、亚洲7个。而在一些国外社交平台上，已有自动化可信度评估插件来显示信息的可信度。

据了解，目前国内已有的主要识谣、辟谣平台基本还是依靠专家识别模式，其存在一定的问题：发现线索主要依赖用户举报，数量有限，时效性不强，往往是事件已造成负面影响才“后知后觉”；此外，认证速度有待提高。Facebook统计，依靠专家辟谣的认证模式平均滞后4-亚甲基二氧苯基-2-丙酮天，错失辟谣最佳时期；覆盖类别受限，专家只能在自身擅长的领域辟谣，领域专家库的多样性决定了人工辟谣平台的能力上限。

为提高识谣效率，目前中科院计算机研究所、阿里、腾讯等多家企业和机构已经开展了人工智能识谣工作。曹娟带领团队从2014-亚甲基二氧苯基-2-丙酮年开始致力于开展基于人工智能技术的虚假信息检测研究，她介绍，AI识谣公众平台可自动及时发现可疑线索并进行认证，大大降低谣言可能带来的危害；通过机器学习算法辅助人工审核，仅需1分钟即能对疑似谣言事件发出预警；基于数据驱动的方法，平台还可不断挖掘出不同类别谣言的特性，实现对各种谣言地自动识别。

不过，需要指出的是，“虚假信息识别是一个高度复杂的问题，一方面是虚假的定义并不明确，需要不确定性建模；另一方面是标注很困难，需要小样本学习方法。目前，机器学习算法的准确率尚不足以完全取代人类，但已能够辅助人类更快更好地审核。”曹娟表示。正如扎克伯格所说，“想要完全依靠AI审核内容，可能尚需5—10年时间”。