“當(dāng)真相在穿鞋的時(shí)候,謊言已經(jīng)跑遍全城。”現(xiàn)代社會(huì),虛假新聞、圖片、視頻,甚至商品等借助網(wǎng)絡(luò)渠道迅速傳播。近日公布的《中老年人上網(wǎng)狀況及風(fēng)險(xiǎn)網(wǎng)絡(luò)調(diào)查報(bào)告》顯示,近六成中老年曾遭受過(guò)網(wǎng)絡(luò)謠言的危害。
人們常說(shuō)“流言止于智者”,要想不被網(wǎng)上的流言和謠言盅惑、傷害,首先需要對(duì)其進(jìn)行科學(xué)甄別,而時(shí)下人工智能正在嘗試擔(dān)任這一角色。那么,在打假一線AI技術(shù)如何做到去偽存真?這樣的“本領(lǐng)”可應(yīng)用在哪些領(lǐng)域?
海量資訊發(fā)布,傳統(tǒng)識(shí)謠模式受限
“虛假信息的產(chǎn)生主要有兩類(lèi)動(dòng)機(jī):一類(lèi)是利益驅(qū)動(dòng),2018年發(fā)表于《科學(xué)》的研究發(fā)現(xiàn),要達(dá)到相同的傳播深度,虛假信息的速度是正常信息的20倍;另一類(lèi)是政治驅(qū)動(dòng),在現(xiàn)有互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)中,高效傳播代表著高額經(jīng)濟(jì)價(jià)值,人工智能技術(shù)會(huì)被不法分子用來(lái)左右公眾對(duì)于政治的認(rèn)知和判斷,從而控制輿論,威脅政治安全。研究顯示,2016年美國(guó)總統(tǒng)大選期間,受訪選民平均每人每天接觸到4篇虛假新聞。虛假新聞被認(rèn)為影響了2016年美國(guó)大選和英國(guó)脫歐的投票結(jié)果。”中科院計(jì)算所副研究員、博士生導(dǎo)師曹娟在日前北京舉辦的Women Who Code講座上介紹。
為了減少虛假信息,有必要對(duì)網(wǎng)絡(luò)新聞進(jìn)行認(rèn)證。但大型資訊聚合類(lèi)平臺(tái)每天的新聞發(fā)布量一般在50萬(wàn)條以上,顯然完全依靠人工認(rèn)證是不現(xiàn)實(shí)的,面向公眾,亟待建立高效的AI識(shí)謠平臺(tái)。
杜克大學(xué)新聞研究中心的調(diào)查顯示:截至2018年2月,全球共有149個(gè)正在活躍運(yùn)營(yíng)的事實(shí)核查類(lèi)新聞創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目,其中北美和歐洲74個(gè)、亞洲7個(gè)。而在一些國(guó)外社交平臺(tái)上,已有自動(dòng)化可信度評(píng)估插件來(lái)顯示信息的可信度。
據(jù)了解,目前國(guó)內(nèi)已有的主要識(shí)謠、辟謠平臺(tái)基本還是依靠專(zhuān)家識(shí)別模式,其存在一定的問(wèn)題:發(fā)現(xiàn)線索主要依賴用戶舉報(bào),數(shù)量有限,時(shí)效性不強(qiáng),往往是事件已造成負(fù)面影響才“后知后覺(jué)”;此外,新聞?wù)J證速度有待提高。Facebook統(tǒng)計(jì),依靠專(zhuān)家辟謠的認(rèn)證模式平均滯后3天,錯(cuò)失辟謠最佳時(shí)期;覆蓋類(lèi)別受限,專(zhuān)家只能在自身擅長(zhǎng)的領(lǐng)域辟謠,領(lǐng)域?qū)<規(guī)斓亩鄻有詻Q定了人工辟謠平臺(tái)的能力上限。
為提高識(shí)謠效率,目前中科院計(jì)算機(jī)研究所、阿里、騰訊等多家企業(yè)和機(jī)構(gòu)已經(jīng)開(kāi)展了人工智能識(shí)謠工作。曹娟帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)從2013年開(kāi)始致力于開(kāi)展基于人工智能技術(shù)的虛假信息檢測(cè)研究,她介紹,AI識(shí)謠公眾平臺(tái)可自動(dòng)及時(shí)發(fā)現(xiàn)可疑線索并進(jìn)行認(rèn)證,大大降低謠言可能帶來(lái)的危害;通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法輔助人工審核,僅需1分鐘即能對(duì)疑似謠言事件發(fā)出預(yù)警;基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法,平臺(tái)還可不斷挖掘出不同類(lèi)別謠言的特性,實(shí)現(xiàn)對(duì)各種謠言地自動(dòng)識(shí)別。
不過(guò),需要指出的是,“虛假信息識(shí)別是一個(gè)高度復(fù)雜的問(wèn)題,一方面是虛假的定義并不明確,需要不確定性建模;另一方面是標(biāo)注很困難,需要小樣本學(xué)習(xí)方法。目前,機(jī)器學(xué)習(xí)算法的準(zhǔn)確率尚不足以完全取代人類(lèi),但已能夠輔助人類(lèi)更快更好地審核新聞。”曹娟表示。正如扎克伯格所說(shuō),“想要完全依靠AI審核內(nèi)容,可能尚需5—10年時(shí)間”。
多模態(tài)、多層次、多角度揪出假新聞
“虛假新聞往往從選題、文字表述,到配圖都呈現(xiàn)出較強(qiáng)煽動(dòng)性:一般選題集中于社會(huì)熱點(diǎn)或爭(zhēng)議點(diǎn);文字描述中情感激烈;配圖具有視覺(jué)沖擊力等。”曹娟剖析道。
曹娟介紹,目前,中科院計(jì)算所開(kāi)發(fā)的辟謠平臺(tái)已積累數(shù)萬(wàn)條假新聞信息,累計(jì)認(rèn)證數(shù)十萬(wàn)次。通過(guò)平臺(tái)積累的數(shù)據(jù),目前可從新聞質(zhì)量的角度把杜撰的新聞文本大致分為三類(lèi):一完全杜撰,往往是在真實(shí)存在的實(shí)體上編造情節(jié);二半真半假,可能描述的前半段是真,后半段就展開(kāi)不可靠的想像,或者一部分是真,但在關(guān)鍵情節(jié)上添油加醋;三舊聞新傳、移花接木,事件本身可能存在,但發(fā)布者故意模糊化甚至篡改原事件中的時(shí)間、地點(diǎn),讓人誤以為事情剛剛發(fā)生在當(dāng)?shù)乇弧?/p>
除去文字造假,圖片視頻造假也越來(lái)越多。“我們將虛假新聞配圖分為復(fù)用的過(guò)時(shí)圖片、能引起歧義的誤導(dǎo)性圖片及篡改圖片。假新聞通常呈現(xiàn)出新聞要素缺失、圖像質(zhì)量低、內(nèi)容包含色情敏感廣告等低俗信息,以及圖文不匹配等特點(diǎn)。例如,有些假新聞中的配圖會(huì)出現(xiàn)滿屏彌漫沖天大火、公路凹陷深坑、被棄男童在垃圾廢墟前嚎啕等畫(huà)面。”曹娟描述道,“謠言更易形成病毒式擴(kuò)散的趨勢(shì),而真實(shí)新聞的擴(kuò)散速度和爆發(fā)度要溫和許多。”
“從核心技術(shù)上,AI甄別謠言依賴于‘三多’。”曹娟說(shuō),一是多模態(tài)數(shù)據(jù),謠言從發(fā)布、傳播到被辟謠的生命周期中,可能會(huì)伴隨產(chǎn)生文字、圖片、視頻、傳播網(wǎng)絡(luò)、參與用戶屬性等多種模態(tài)的數(shù)據(jù),各模態(tài)數(shù)據(jù)均能不同程度指示謠言,例如謠言文字的情感傾向、圖片的視覺(jué)沖擊力、傳播網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)屬性等,但沒(méi)有哪種模態(tài)的數(shù)據(jù)擁有獨(dú)立完全的謠言指示能力,所以要盡可能獲取不同模態(tài)的數(shù)據(jù)。
二是多層次表示,深度學(xué)習(xí)技術(shù)有強(qiáng)大的表示學(xué)習(xí)能力,經(jīng)過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和融合機(jī)制的設(shè)計(jì),AI模型可以在面對(duì)眾多意義、形式、結(jié)構(gòu)都不同的模態(tài)數(shù)據(jù)時(shí),綜合不同層次數(shù)據(jù),自動(dòng)找出最有區(qū)分能力的表示組合,并將待甄別文章對(duì)應(yīng)的文字、圖片、傳播網(wǎng)絡(luò)等融合投射到特征空間中。
三是多角度判斷,AI可以從單一方面(如內(nèi)容、用戶、傳播)給出可信度,也可以全面觀察,給出綜合所有信息的可信度,及時(shí)幫助人們“揪出”可信度不高的信息。
結(jié)合專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)辨別虛假商品
曹娟介紹,目前除了鑒別虛假新聞、虛假圖片,AI虛假檢測(cè)技術(shù)還可以應(yīng)用在對(duì)虛假商品的檢測(cè)上,如基于視覺(jué)信息技術(shù)鑒定一些高檔商品的真?zhèn)巍?/p>
2017年,美國(guó)紐約大學(xué)成功研發(fā)出一套假貨鑒定系統(tǒng)Entrupy,用戶利用配有微型相機(jī)的手持設(shè)備對(duì)鑒定物品進(jìn)行拍攝,這個(gè)系統(tǒng)利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法,分析圖像,最終確定產(chǎn)品的真實(shí)性。其聯(lián)合創(chuàng)始人介紹,除了表面是屈光的鉆石和瓷器不能檢測(cè)外,這項(xiàng)技術(shù)使用光學(xué)分析可測(cè)試汽車(chē)零部件、手機(jī)、充電器、耳機(jī)、夾克和鞋子,甚至原油。
近日,中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所與國(guó)內(nèi)某奢侈品電商宣布共建聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室,探索智能鑒定和智能內(nèi)容分發(fā)、在線鑒定商品業(yè)務(wù)等內(nèi)容。那么,AI如何對(duì)商品,如包、鞋辨別真假;在識(shí)別假貨方面,AI可替代專(zhuān)家嗎?
“與人識(shí)別假貨相比,在強(qiáng)度、效率等方面,AI有著突出表現(xiàn)。例如,一般識(shí)別假LV包的專(zhuān)家,工作一天只能鑒定五六個(gè)包,而AI篩查一個(gè)包僅需幾分鐘。實(shí)際操作中,AI先在大量篩選中發(fā)現(xiàn)異常情況,報(bào)警示錯(cuò),再由專(zhuān)家來(lái)做進(jìn)一步甄別。即以AI技術(shù)打假為主、以人工審核為輔,AI還不能替代專(zhuān)家。”曹娟說(shuō)。
曹娟表示,虛假商品檢測(cè)可形式化為異常檢測(cè)問(wèn)題。正品樣本往往量很大,但仿品樣本量很小,甚至為零。這時(shí)候,只能對(duì)大量正品進(jìn)行建模表示,然后對(duì)待檢測(cè)樣本,要看它與正品相比是否存在異常。但單純的數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)是困難的,鑒別中還要結(jié)合鑒定專(zhuān)家的經(jīng)驗(yàn)知識(shí),以引導(dǎo)模型學(xué)到快速定位異常區(qū)域的能力;同時(shí),模型通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)發(fā)現(xiàn)的視覺(jué)規(guī)律,也會(huì)反饋給專(zhuān)家。因此,這是一個(gè)專(zhuān)家和模型相互學(xué)習(xí)、迭代提高的過(guò)程。
責(zé)任編輯:胡君毓
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