2020년 미국 대선이 코앞으로 다가왔고, 가짜 뉴스가 도래하고 있습니다.

선전과 이익을 목적으로 인터넷에는 "가짜 뉴스"라고 불리는 다양하고 거짓되고 오해의 소지가 있는 정보가 가득합니다. 가짜 뉴스를 식별하고 속지 않는 방법은 항상 대중의 관심사였습니다. 이를 위해 영국의 한 스타트업은 가짜 뉴스를 식별하고 더 이상 확산되지 않도록 하는 인공지능 알고리즘을 개발했습니다.

최근 들어 '가짜뉴스'라는 용어가 더욱 자주 등장하기 시작했는데, 특히 2016년 미국 대선을 계기로 '가짜뉴스'가 여론의 중심으로 떠오르면서 사용량이 3배 이상 증가했습니다.

통계에 따르면 당시 페이스북에서는트럼프를 지지하는 가짜 뉴스는 830만 건 이상의 상호작용을 받았고, 주류 매체의 진짜 뉴스는 730만 건 이상 상호작용을 받았습니다.

올해 미국 대선이 임박했습니다. 세계적인 코로나19 팬데믹, 경기 침체, 지역 분쟁 등의 영향으로 이번 선거는 그 어느 때보다 더 심각하고 복잡한 가짜 뉴스 문제에 직면하게 될 가능성이 있습니다.

젊은 도시에 먹이를 주기 위해 가짜 선거 뉴스를 만들어내다

가짜 뉴스를 만들어내는 데는 여러 가지 이유가 있습니다. 편견에서 비롯된 이유도 있고, 정치적 목적에서 비롯된 이유도 있으며, 순전히 경제적 이익을 위해서이기도 합니다.

2016년, 미국 대선이 한창일 때 트럼프 관련 웹사이트가 갑자기 100개가 넘게 생겨났습니다. 그들은 모두 트럼프를 지지하는 뉴스를 게재했고 미국 웹사이트 도메인 이름을 사용했습니다.

하지만 이러한 웹사이트는 후보자의 지원을 받지 않으며, 후보자의 지원을 받지도 않습니다. 게다가 미국 내에 위치하지도 않습니다. 그들은 모두 북마케도니아라는 작은 유럽 국가의 작은 마을인 벨레스 출신입니다.

벨레스는 인구가 불과 45,000명인 작은 마을입니다. 경제는 극도로 침체되어 있으며, 평균 월급이 350유로(약 2,600위안)에 불과합니다. 이런 경제 환경에서는 젊은이들이 일자리를 찾는 것이 매우 어렵습니다.

그들은 공식적인 경로를 통해 일자리를 구할 수 없게 되자 부정한 수단을 사용하기 시작했습니다.

그들은 그것을 발견했다트럼프에게 유리한 선동적인 가짜 뉴스를 웹사이트에 게시하면 트럼프 지지자들이 적극적으로 이를 퍼뜨려 해당 웹사이트나 계정에 엄청난 트래픽이 유입됩니다.광고에 의존하면 많은 돈을 벌 수 있습니다.

가짜 뉴스 한 편을 만드는 데 드는 비용은 3유로입니다. 손재주가 빠른 젊은이라면 하루에 최소 24유로, 한 달에 500~2,000유로를 벌 수 있다.

이런 가짜 뉴스가 모두 조작된 것은 아닙니다.가짜뉴스 기사 중 상당수는 실제 뉴스를 바탕으로 작성되었습니다. 가짜 뉴스를 쓰는 사람들은 실제 사건에 덧붙여 오해의 소지가 있고 선동적인 정보를 조작합니다.가짜 뉴스로 통합되었습니다.

그래서 다양한 가짜뉴스에 직면했을 때 일반인이 그 진위를 구별하는 것은 쉽지 않습니다.

가짜 뉴스를 감지하려면 엄청난 노력이 필요합니다.

인도 마이소르 출신의 엔지니어인 리릭 제인은 가짜 뉴스가 정치 상황과 사람들의 삶에 미치는 중대한 영향을 느꼈고, 기술을 사용하여 이러한 상황을 개선하고 싶었습니다.

그래서 그는 인공 지능 기술을 사용하여 이 문제를 해결하는, 가짜 뉴스 감지를 전문으로 하는 Logically라는 회사를 설립했습니다.

Logically는 머신 러닝, 자연어 처리 및 인간의 감독을 활용하여 편견과 잘못된 정보를 제거하는 것을 목표로 합니다.

최근 Logically는 미국 대선 전에 가짜 뉴스 감지 제품을 추가로 개발하기 위해 277만 유로(약 2,201만 위안)의 자금을 지원받았습니다.

논리적으로 회사는 올해 미국 선거에서 가짜 뉴스를 감지하기 위한 기술 협력을 제공하기 위해 미국 공공 부문 및 소셜 미디어 플랫폼과 협력 계약을 체결했습니다.

인도 총선에서 성공적으로 활용된 기술의 강점은 무엇입니까?

2019년, 이 회사의 기술은 인도의 총선과 지방선거에서 성공적으로 활용되었습니다.

2019년 인도 총선 기간 동안 Logically는 신뢰할 수 없는 기사 200만 건 이상을 감지하고 5만 건 이상의 가짜 뉴스를 발견했습니다.

기술적인 측면에서 논리적으로 인터넷에서 지속적으로 데이터를 수집합니다.100만 개 이상의 도메인 이름과 주요 소셜 미디어 플랫폼을 실시간으로 모니터링합니다.틈새 플랫폼을 포함한 뉴스 소스는 몇 시간 내에 추가될 수 있습니다.

팀이 설계한 알고리즘은네트워크, 메타데이터, 콘텐츠의 세 가지 측면에서 3가지 접근 방식을 사용하여 자연어 처리 및 지식 공학 기술을 사용하여 메시지에서 주제와 개념을 추출하고 콘텐츠를 더 잘 이해합니다.

뉴스의 신뢰성을 평가할 때,출처 신뢰성, 기사 신뢰성 및 브랜드 안전성마지막으로 메시지를 매우 신뢰함, 보통 신뢰함, 낮음 신뢰함으로 표시합니다.

세상은 오랫동안 가짜 뉴스로 인해 고통을 받아왔습니다. AI가 거버넌스 업무를 수행할 수 있을까?

MIT AI 연구소의 이전 보고서에 따르면가짜 뉴스는 소셜 미디어에서 진짜 뉴스보다 6배 빠르게 퍼지며, 전달될 가능성도 더 높습니다.

Logically의 알고리즘은 70만 개의 기사와 약 2,000만 개의 문장을 통해 훈련되었습니다.

이 알고리즘은 가짜 뉴스를 걸러낼 뿐만 아니라, 이를 판단하는 근거(예: 불일치하는 헤드라인이나 기사 내용, 논리적 오류, 정치적 편견, 부정확한 통계 정보)도 강조합니다.

또한, Logically는 소셜 네트워크에서 다양한 소셜 미디어 인텔리전스 도구를 사용하여 자동화된(봇) 계정과 기타 허위 사용자 정보를 탐지하고 모니터링합니다.

이 회사의 사실 확인 사업은 사용자 정보를 검증하고 메시지에 표현된 견해가 사실에 근거하는지 확인하는 것을 포함합니다.

또한, 이 회사는 가짜 뉴스, 음모론, 증오 표현, 허위 주장에 대한 맞춤형 데이터 세트를 개발합니다.도메인별 학습을 위한 이러한 기본 데이터 세트는 감정, 이벤트 추출, NERD(명명된 엔터티 인식 및 모호성 해소)와 같은 표준 자연어 처리(NLP) 문제를 기반으로 합니다.

인간-기계 협업, '가짜뉴스' 가면 벗는다

3년 전에 설립된 Logically는 현재 70명이 넘는 회원을 보유하고 있습니다. 하지만 회원은 백엔드 개발자와 데이터 과학자 등 개발자만은 아닙니다.심리학자, 행동 과학자, 사실 확인자, 사내 편집자 및 언론인,이는 팀의 중요한 부분이기도 합니다.

이 회사는 인공지능과 디지털 포렌식을 함께 사용하여 미디어 보도와 음모론을 분석하고 대중이 사실과 거짓을 구분할 수 있도록 돕는 전담 사실 확인자 팀을 보유하고 있습니다.

또한 이곳은 세계에서 가장 큰 사실 확인팀으로 알려져 있습니다.또한, 사실 확인자들을 감독하여 뉴스가 국제 사실 확인 네트워크(IFCN) 표준을 준수하는지 확인하는 사내 기자들이 몇 명 있습니다.

사용자는 확실하지 않은 온라인 메시지를 팀에 보내 진위 여부를 확인할 수 있습니다.

창립자 리릭 제인은 이렇게 설명합니다."우리는 AI가 인간을 대체하는 것이 아니라 보완해야 한다고 생각합니다. 저희 기술은 뉴스 편집자 및 팩트 체커와 협력하여 뉴스 기사를 평가합니다."

불과 3개월 남짓 후면 미국에서 대통령 선거가 실시됩니다. 그때까지 로지컬리가 "가짜 뉴스"를 효과적으로 통제하고 미국 국민이 여론을 진정으로 반영하는 대통령을 선출하도록 도울 수 있을지 궁금합니다.

참고문헌:

-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/

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