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    識謠言、辨假貨人工智能已活躍在打假一線

    2019-09-03 04:36:06華凌
    科學(xué)導(dǎo)報 2019年41期
    關(guān)鍵詞:模態(tài)信息

    華凌

    “當(dāng)真相在穿鞋的時候,謊言已經(jīng)跑遍全城?!爆F(xiàn)代社會,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)險網(wǎng)絡(luò)調(diào)查報告》顯示,近六成中老年曾遭受過網(wǎng)絡(luò)謠言的危害。

    人們常說“流言止于智者”,要想不被網(wǎng)上的流言和謠言盅惑、傷害,首先需要對其進行科學(xué)甄別,而時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)識謠模式受限

    虛假信息的產(chǎn)生主要有兩類動機:一類是利益驅(qū)動,2018年發(fā)表于《科學(xué)》的研究發(fā)現(xiàn),要達到相同的傳播深度,虛假信息的速度是正常信息的20倍;另一類是政治驅(qū)動,在現(xiàn)有互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟中,高效傳播代表著高額經(jīng)濟價值,人工智能技術(shù)會被不法分子用來左右公眾對于政治的認(rèn)知和判斷,從而控制輿論,威脅政治安全。

    為了減少虛假信息,有必要對網(wǎng)絡(luò)新聞進行認(rèn)證。但大型資訊聚合類平臺每天的新聞發(fā)布量一般在50萬條以上,顯然完全依靠人工認(rèn)證是不現(xiàn)實的,面向公眾,亟待建立高效的AI識謠平臺。

    據(jù)了解,目前國內(nèi)已有的主要識謠、辟謠平臺基本還是依靠專家識別模式,其存在一定的問題:發(fā)現(xiàn)線索主要依賴用戶舉報,數(shù)量有限,時效性不強,往往是事件已造成負(fù)面影響才“后知后覺”;此外,新聞?wù)J證速度有待提高。Facebook統(tǒng)計,依靠專家辟謠的認(rèn)證模式平均滯后3天,錯失辟謠最佳時期;覆蓋類別受限,專家只能在自身擅長的領(lǐng)域辟謠,領(lǐng)域?qū)<規(guī)斓亩鄻有詻Q定了人工辟謠平臺的能力上限。

    為提高識謠效率,目前中科院計算機研究所、阿里、騰訊等多家企業(yè)和機構(gòu)已經(jīng)開展了人工智能識謠工作。中科院計算所副研究員、博士生導(dǎo)師曹娟帶領(lǐng)團隊從2013年開始致力于開展基于人工智能技術(shù)的虛假信息檢測研究,她介紹,AI識謠公眾平臺可自動及時發(fā)現(xiàn)可疑線索并進行認(rèn)證,大大降低謠言可能帶來的危害;通過機器學(xué)習(xí)算法輔助人工審核,僅需1分鐘即能對疑似謠言事件發(fā)出預(yù)警;基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法,平臺還可不斷挖掘出不同類別謠言的特性,實現(xiàn)對各種謠言地自動識別。

    不過,需要指出的是,“虛假信息識別是一個高度復(fù)雜的問題,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,機器學(xué)習(xí)算法的準(zhǔn)確率尚不足以完全取代人類,但已能夠輔助人類更快更好地審核新聞?!辈芫瓯硎?。正如扎克伯格所說,“想要完全依靠AI審核內(nèi)容,可能尚需5~10年時間”。

    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)出較強煽動性:一般選題集中于社會熱點或爭議點;文字描述中情感激烈;配圖具有視覺沖擊力等。”曹娟剖析道。

    曹娟介紹,目前,中科院計算所開發(fā)的辟謠平臺已積累數(shù)萬條假新聞信息,累計認(rèn)證數(shù)十萬次。通過平臺積累的數(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:一完全杜撰,往往是在真實存在的實體上編造情節(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間、地點,讓人誤以為事情剛剛發(fā)生在當(dāng)?shù)亍?/p>

    除去文字造假,圖片視頻造假也越來越多?!拔覀儗⑻摷傩侣勁鋱D分為復(fù)用的過時圖片、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。例如,有些假新聞中的配圖會出現(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面。”曹娟描述道,“謠言更易形成病毒式擴散的趨勢,而真實新聞的擴散速度和爆發(fā)度要溫和許多。”

    “從核心技術(shù)上,AI甄別謠言依賴于‘三多?!辈芫暾f,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、圖片的視覺沖擊力、傳播網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)屬性等,但沒有哪種模態(tài)的數(shù)據(jù)擁有獨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)有強大的表示學(xué)習(xí)能力,經(jīng)過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和融合機制的設(shè)計,AI模型可以在面對眾多意義、形式、結(jié)構(gòu)都不同的模態(tài)數(shù)據(jù)時,綜合不同層次數(shù)據(jù),自動找出最有區(qū)分能力的表示組合,并將待甄別文章對應(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,及時幫助人們“揪出”可信度不高的信息。

    結(jié)合專家經(jīng)驗辨別虛假商品

    曹娟介紹,目前除了鑒別虛假新聞、虛假圖片,AI虛假檢測技術(shù)還可以應(yīng)用在對虛假商品的檢測上,如基于視覺信息技術(shù)鑒定一些高檔商品的真?zhèn)巍?/p>

    近日,中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所與國內(nèi)某奢侈品電商宣布共建聯(lián)合實驗室,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如何對商品,如包、鞋辨別真假;在識別假貨方面,AI可替代專家嗎?

    “與人識別假貨相比,在強度、效率等方面,AI有著突出表現(xiàn)。例如,一般識別假LV包的專家,工作一天只能鑒定五六個包,而AI篩查一個包僅需幾分鐘。實際操作中,AI先在大量篩選中發(fā)現(xiàn)異常情況,報警示錯,再由專家來做進一步甄別。即以AI技術(shù)打假為主、以人工審核為輔,AI還不能替代專家?!辈芫暾f。

    曹娟表示,虛假商品檢測可形式化為異常檢測問題。正品樣本往往量很大,但仿品樣本量很小,甚至為零。這時候,只能對大量正品進行建模表示,然后對待檢測樣本,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)合鑒定專家的經(jīng)驗知識,以引導(dǎo)模型學(xué)到快速定位異常區(qū)域的能力;同時,模型通過數(shù)據(jù)驅(qū)動發(fā)現(xiàn)的視覺規(guī)律,也會反饋給專家。因此,這是一個專家和模型相互學(xué)習(xí)、迭代提高的過程。

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