據(jù)外媒報道,F(xiàn)acebook今日宣布了使用機器學習來發(fā)現(xiàn)由不同賬戶復制和粘貼的惡作劇文章的一些措施。
這已經(jīng)不是Facebook第一次宣布將AI應用于誤導性內(nèi)容之上了,畢竟Facebook與假新聞,惡作劇和垃圾郵件發(fā)送者的斗爭還遠遠沒有結束,該公司也正在盡全力保持其網(wǎng)絡上沒有不良信息的壓力。
機器學習不能自動真實地檢查故事或對誤導性標題做出細致的判斷,但它可以識別出易于識別的信號,這些信號可能表明一個賬戶有問題。例如,發(fā)現(xiàn)人類事實核查人員已經(jīng)確定為假冒的賬號副本。
今天每Facebook的博客文章表示:
機器學習有助于我們識別被揭穿的故事的重復。例如,法國的一個事實核查人員揭發(fā)了這樣的說法:你可以用針刺手指并抽血,從而挽救一個中風患者。這使我們能夠確定超過20個域名和1,400多個鏈接傳播相同的內(nèi)容。
在接受BuzzFeed新聞采訪時,F(xiàn)acebook產(chǎn)品經(jīng)理Tessa Lyons對這種機器學習的使用進行了更詳細的介紹,稱其過濾器現(xiàn)在試圖預測哪些頁面“可能”分享不良內(nèi)容。
比如說,生活在一個國家,但將用戶定位在另一個國家的頁面管理員 - 這是東歐國家垃圾郵件發(fā)送者通常的賺錢方式?!斑@些管理員往往有可疑的賬戶,這些賬戶不是假的,但在我們的系統(tǒng)中還是能識別其可疑性,”Lyons說。
Lyons承認,F(xiàn)acebook將采取措施對付傳播虛假新聞和惡作劇的網(wǎng)頁和網(wǎng)站,減少他們的存在,消除他們的賺錢能力。這是至關重要的,因為如果沒有金錢獎勵的承諾,大多數(shù)這些網(wǎng)站甚至不會存在。
隨著人工智能革命的不斷加速,企業(yè)會不斷地開發(fā)新技術來滿足消費者,我們對人工智能的依賴將會加深,不可避免地會引發(fā)許多道德問題。這些問題及其后果如果不加以,其影響將是深遠的。
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原文標題:Facebook用機器學習鑒別假新聞,是否比人還有效?
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