2020 年の米国選挙が近づいており、フェイクニュースも近づいています

宣伝や営利を目的として、インターネットにはあらゆる種類の誤った情報や誤解を招く情報が溢れています。この種の情報は「フェイクニュース」と呼ばれます。フェイクニュースをどのように特定し、だまされないようにするかは、常に国民を悩ませています。この目的を達成するために、英国のスタートアップ企業は、フェイクニュースを特定し、さらなる拡散を防ぐ人工知能アルゴリズムを開発しました。

近年、「フェイクニュース」という用語の使用頻度が増加し始めており、特に 2016 年の米国選挙では「フェイクニュース」が世論の中心に押し上げられ、その使用量は 3 倍以上に増加しました。

統計によると、当時のFacebookでは、トランプ大統領に有利なフェイクニュースのインタラクションは830万件以上だったが、主流メディアの本物のニュースの対応する数字は730万件以上だった。

今年の米国選挙は、新型コロナウイルス感染症のパンデミック、経済不況、地域紛争、その他世界中で蔓延している問題の影響を受け、これまでよりも深刻で複雑なフェイクニュースの課題に直面することが考えられます。

キャンペーン用のフェイクニュースを作成して都市の若者に栄養を与える

偏見や隠れた政治的目的など、フェイクニュースを作成する理由は数え切れないほどありますが、中には純粋に金銭的利益を目的とするものもあります。

2016 年、米国の選挙戦が本格化し、100 を超えるトランプ関連の Web サイトが突然出現しました。これらの Web サイトはすべてトランプを支持するニュースを掲載しており、すべて米国の Web サイトのドメイン名を使用していました。

しかし、これらのウェブサイトの背後にいるのは候補者でも、候補者の支持者でもなく、さらには米国人ではなく、ヨーロッパの小国、北マケドニアの小さな町、ヴェレスの出身者です。

ヴェレスは人口わずか 45,000 人の小さな町で、経済は極度に低迷しており、一人当たりの月給はわずか 350 ユーロ（約 2,600 元）であり、このような経済環境の中で若者が収入を得るのは非常に困難です。仕事。

彼らは正式なルートで仕事を見つけることができず、歪んだ考え方に頼ってしまいました。

彼らは見つけました、トランプに有利で扇動的な誤ったニュースがウェブサイトに掲載されると、トランプ支持者が積極的に拡散し、ウェブサイトやアカウントに膨大なトラフィックをもたらすことになる。、広告に頼ることでたくさんのお金を稼ぐことができます。

フェイクニュースの作成コストは1本あたり3ユーロで、手先の器用な若者なら少なくとも1日24ユーロ、月に500～2000ユーロを稼ぐことができる。

これらのフェイクニュースはすべて何もないところからでっち上げられたものではありません。フェイクニュースの多くは本物のニュースに基づいています。フェイクニュースの記者は、実際の出来事に基づいて、誤解を招く情報や扇動的な情報を追加したり捏造したりします。、フェイクニュースに統合されました。

したがって、あらゆる種類のフェイクニュースに直面して、一般人がその真偽を特定することは容易ではありません。

フェイクニュースを検出するには、本格的なものが必要です

インドのマイソール出身のエンジニア、リリック・ジェインは、政治状況や人々の生活に対するフェイクニュースの重大な影響を感じており、テクノロジーを利用して状況を改善したいと考えていました。

そこで彼は、人工知能技術を使ってこの問題を解決するために、フェイクニュース検出を専門とする会社Logicallyを設立しました。

論理的には、機械学習、自然言語処理、人間による監視を使用して、偏見や誤った情報を排除することを目的としています。

最近、Logically は米国選挙前にフェイク ニュース検出製品をさらに開発するために 277 万ユーロ (約 2,201 万人民元) の融資を受けました。

論理的に****今年の米大統領選でのフェイクニュース検出に技術協力を提供するため、米国の公共部門やソーシャルメディアプラットフォームと協力契約を結んだ。

インドの選挙で成功を収めたテクノロジーの強みとは何でしょうか?

2019 年、同社のテクノロジーはインドの総選挙と地方選挙で成功を収めました。

2019 年のインド総選挙中、Logically は 200 万件以上の信頼性の低い記事を検出し、50,000 件以上のフェイク ニュースを発見しました。

技術面では、インターネットから論理的に継続的にデータを収集し、100万を超えるドメイン名と主要なソーシャルメディアプラットフォームをリアルタイムで監視し、ニッチなプラットフォームを含むニュースソースを数時間以内に追加できる機能。

チームによって設計されたアルゴリズム、ネットワーク、メタデータ、コンテンツの 3 つの側面から、自然言語処理と知識エンジニアリング技術を使用してメッセージ内のトピックと概念を抽出し、コンテンツをより深く理解するという 3 つの側面からのアプローチが行われます。

ニュースの信頼性を評価する際には、次のように分けられます。3 つの側面: 情報源の信頼性、記事の信頼性、ブランドの安全性、最後にメッセージを高信頼性、中信頼性、低信頼性としてマークします。

世界は長い間フェイクニュースに悩まされてきましたが、AIはガバナンスの重要な役割を果たすことができるでしょうか?

MIT の AI ラボからの過去の研究レポートによると、ソーシャルメディア上のフェイクニュースの拡散速度は本物のニュースの6倍であり、フェイクニュースの方が転送される可能性が高くなります。

Logically のアルゴリズムは、70 万の記事と約 2,000 万の文を対象にトレーニングされています。

このアルゴリズムはフェイクニュースを除外するだけでなく、不一致な見出しや記事内容、論理的誤り、政治的偏見、不正確な統計など、フェイクニュースが判断された根拠も強調します。

さらに、Logically はさまざまなソーシャル メディア インテリジェンス ツールを使用して、ソーシャル ネットワーク上の自動 (ボット) アカウントやその他の偽のユーザー プロファイルを検出および監視します。

同社の事実確認業務には、ユーザーの情報を検証し、メッセージ内の意見が事実に基づいているかどうかを確認することが含まれます。

さらに、同社はフェイクニュース、陰謀、ヘイトスピーチ、虚偽の申し立て用のカスタム データセットを開発しています。これらは、感情、イベント抽出、NERD (固有表現の認識と曖昧さ回避) などの標準的な自然言語処理 (NLP) 問題に基づいた、ドメイン固有のトレーニングのための基本的なデータセットです。

人間と機械のコラボレーション、「フェイクニュース」の仮面を脱ぐ

Logically は 3 年以上前に設立され、現在 70 名を超えるメンバーがいますが、メンバーはバックエンド開発者やデータ サイエンティストなどの開発者だけではありません。心理学者、行動科学者、ファクトチェッカー、社内編集記者、****チームの重要な一員でもあります。

同社には、人工知能とデジタルフォレンジックを組み合わせてメディア報道や陰謀論を分析し、国民が事実と嘘を区別できるよう支援する専任のファクトチェッカーチームがいる。

世界最大の事実確認チームとも言われています。さらに、ニュースが国際ファクトチェックネットワーク (IFCN) の基準を満たしていることを確認するために、数人の社内記者がファクトチェッカーを監督しています。

ユーザーは、確信が持てないオンライン メッセージをチームに送信して、メッセージの信頼性を確認できます。

創設者のリリック・ジェイン氏はこう説明する。「私たちは、AI が人間に取って代わるものではなく、補完すべきであると信じています。私たちのテクノロジーは、ニュース編集者やファクトチェッカーと連携してニュース記事を評価します。」

3か月以上後に米国は国政選挙を迎えることになるが、ロジカル社が「フェイクニュース」を効果的に規制し、国民が世論に真に適合する大統領を選出できるよう支援できるだろうか。

参考文献:

-https://www.eu\-startups.com/2020/07/fake\-news\-detection\-startup\-logically\-raises\-e2\-77\-million\-to\-prepare\-for\-us\-elections/

-https://yourstory.com/2019/08/ai\-startup\-bengaluru\-logically\-fake\-news\-brexit

-https://www.logically.ai/

- 以上 -