Москва C

Последние новости

03:19
Генерал США рассказал о возможном "всестороннем наступлении" на Россию
02:16
Палата представителей одобрила выделение $250 млн на военную помощь Украине
01:56
Лавров: действия США угрожают глобальной безопасности
01:25
СВР России собирает информацию об атаке на НПЗ в Саудовской Аравии
00:46
Минздрав РФ опроверг сообщения о безопасной дозе алкоголя
00:31
Российские вузы и Microsoft запустили масштабную образовательную инициативу
23:34
Россия и Китай ветировали западную резолюцию по сирийскому Идлибу
23:13
Пентагон: США не готовы к "опосредованной" войне с Россией
21:31
Путин повысил зарплаты госслужащим
20:13
МИД РФ: требуя развала России, Киев наступает на те же "грабли"
19:45
Россия предложила Украине продлить транзит газа
19:20
Дина Аверина выиграла золото в упражнениях с булавами
19:07
Путин: нужны дополнительные меры по обеспечению технологической независимости ОПК
18:02
Переговоры по газу между РФ, ЕС и Украиной завершились в Брюсселе
17:23
Новый вирус способен убить 80 миллионов человек за несколько дней
16:54
Борьба. Инна Тражукова – чемпионка мира
16:45
Художественная гимнастика. Сборная России взяла золото в командном турнире
16:14
Российские физики утверждают, что всё состоит из кротовых нор
15:35
Минобороны: разрекламированные американские Patriot не готовы к отражению атак с воздуха и провалили тест в Саудовской Аравии
15:25
Трамп: через мексиканскую стену не смогли перелезть даже скалолазы
15:18
Судебные приставы стали госслужащими
14:57
Госдума ратифицировала Конвенцию о правовом статусе Каспийского моря
14:48
Полиция сняла с рейса пьяного российского пилота, которому предстоял вылет в Турцию
14:02
Онищенко о "безвредном" алкоголе: нормировать зло Минздраву права никто не давал
13:20
60 минут
12:27
Вечер с Владимиром Соловьевым
12:15
На нацпроекты в 2020-2022 годах выделят из бюджета 7 трлн рублей
12:10
В поликлинике Калининграда появились талончики "Просто спросить"
11:55
Медведев назвал размер МРОТ и маткапитала на 2020 год
11:30
В ЛНР взорван мост перед проездом гуманитарного конвоя МЧС России
11:24
На российских верфях в 2020 году заложат рекордное количество кораблей для ВМФ
11:17
Прокуратура обратилась в суд об изменении меры пресечения актеру Устинову
11:16
Водитель без прав сбил девятерых детей и скрылся. Видео
10:54
Второй участок ЦКАД введут в строй в 2025-2029 годах
10:46
Экс-министра лесного комплекса Приангарья оставили под арестом до 9 декабря
10:34
Прокуратура Испании может запросить у суда разрешение на арест Михаила Фридмана
10:31
Новосибирская таможня предотвратила вывоз орденов и медалей времен ВОВ
Больше новостей
» » Искусственный интеллект научился распознавать фейковые новости лучше человека

Искусственный интеллект научился распознавать фейковые новости лучше человека

Наука
0
Нейронная сеть вычленяет недостоверные новостные сюжеты, опираясь на их лингвистические характеристики. Фото CC0 Public Domain.

Учёные создали нейронную сеть, которая отличает фейковые новости от достоверных лучше, чем человек-эксперт. Создатели алгоритма надеются, что их детище поможет защитить пользователей Интернета от недостоверной информации, а порой и откровенной дезинформации. Достижение описано в научной статье, препринт которой опубликован на сайте arXiv группой во главе с Радой Михалча (Rada Mihalcea) из Мичиганского университета.

Не секрет, что по просторам интернета часто гуляют фальшивые новости. Некоторые из них создаются с целью сформировать определённое общественное мнение, например, на политические темы. Задача других в том, чтобы побудить пользователя перейти по ссылке и просмотреть рекламу. В том и другом случае потребители информации вместо достоверных сведений получают порцию лжи.

Задача отсеивать фейковые материалы может быть возложена на человека-редактора. Однако поток информации слишком велик, чтобы медленный человеческий мозг успевал его обрабатывать. Во-вторых, проверка на достоверность обычно происходит путём сравнения с другими источниками. Но если новость очень свежая, то "контрольные источники" могут и не успеть среагировать на неё. В итоге правдивость публикации проверяется в лучшем случае постфактум, когда её уже прочитали тысячи человек.

Михалча и её коллеги решили исправить ситуацию, создав автоматический фильтр фейковых новостей. Однако при сборе материала они столкнулись с рядом трудностей. Ложные сообщения быстро появляются и столь же быстро исчезают, так что в короткие сроки набрать обширный материал не так-то просто.

Кроме того, особенности фейковых материалов довольно сильно разнятся в зависимости от жанра. Скажем, сообщение, высмеивающее политического деятеля за некую выдуманную выходку, может быть совсем не похоже на статью, призванную напугать читателя столкновением с планетой Нибиру.



В конце концов исследователи усадили команду добровольцев писать поддельные новости специально для обучения искусственного интеллекта. Эти труженики клавиатуры брали за основу новостные статьи из достоверных источников, и, сохраняя общую структуру и стилистику текста, меняли содержание так, что получалась утка. Как утверждается в пресс-релизе, именно так и работают реальные "фабрики вранья". Так поступать проще и выгоднее, чем продуцировать ложные сюжеты, что называется, с нуля.

В итоге команда получила набор из 500 поддельных и подлинных коротких новостных материалов и приступила к обучению нейронной сети. Система анализировала такие факторы, как выбор слов, грамматическая структура предложения, сложность фраз и пунктуация.

Натаскав электронного эксперта, авторы проверили его навыки. Нейронная сеть анализировала поток новостей, не входивших в обучающую выборку, и выносила вердикт по поводу их достоверности. Тем же самым занимались соревнующиеся с ней эксперты. В итоге искусственный интеллект оказался прав в 76% случаев, а человек только в 70%.

В публикации авторов подробно описаны детали набора данных и алгоритма обучения нейронной сети. Учёные рассчитывают, что эта информация поможет другим командам в создании аналогичных систем. Остаётся надеяться, что эти же сведения не будут использованы "фабриками фейков" для того, чтобы научиться писать более правдоподобно.

В данный момент группа работает над совершенствованием своего детища. Исследователи собираются научить компьютерный разум учитывать также ссылки, использованные в материале, и комментарии, оставленные пользователями.
Уважаемый посетитель, Вы зашли на сайт как незарегистрированный пользователь. Мы рекомендуем Вам зарегистрироваться либо зайти на сайт под своим именем.

QR-код адреса страницы:

Внимание! Точка зрения редакции сайта может не совпадать с точкой зрения авторов статей

0 комментариев

Ваше имя: *
Ваш e-mail: *
  • bowtiesmilelaughingblushsmileyrelaxedsmirk
    heart_eyeskissing_heartkissing_closed_eyesflushedrelievedsatisfiedgrin
    winkstuck_out_tongue_winking_eyestuck_out_tongue_closed_eyesgrinningkissingstuck_out_tonguesleeping
    worriedfrowninganguishedopen_mouthgrimacingconfusedhushed
    expressionlessunamusedsweat_smilesweatdisappointed_relievedwearypensive
    disappointedconfoundedfearfulcold_sweatperseverecrysob
    joyastonishedscreamtired_faceangryragetriumph
    sleepyyummasksunglassesdizzy_faceimpsmiling_imp
    neutral_faceno_mouthinnocent