Mechanizm wykorzystujący algorytmy oparte na sieciach neuronowych ocenia, czy informacje zawarte w postach czy wiadomościach są poparte innymi źródłami na ten sam temat. „Jeśli mają – to wspaniale, prawdopodobnie to prawdziwa historia – podkreśla prof. Alexander Wong. – Jeśli jednak inny materiał nie stanowi dla niej poparcia, jest to wyraźny wskaźnik, że mamy do czynienia z fake newsem”.

Naukowców zmotywowała do działania obfitość postów i informacji, które zostały sfabrykowane po to, aby oszukać lub wprowadzić w błąd czytelników, zwykle z politycznych lub ekonomicznych pobudek.

Kanadyjski system to kolejny krok w kierunku opracowania w pełni zautomatyzowanej technologii wykrywania fałszywych wiadomości. Narzędzie jest w stanie poprawnie wskazać w dziewięciu przypadkach na dziesięć, czy dany post lub wiadomość ma poparcie w innych materiałach na ten sam temat, zebranych do porównania.

Jak zapewniają autorzy, kanadyjska technologia może przydać się do "ręcznego" sprawdzania faktów pracownikom portali społecznościowych i mediów (z ang. fact-checkers).

„Zwiększyłoby to ich możliwości i wskazywało informacje, które nie wydają się odpowiednie do zweryfikowania – powiedział Wong. – Systemu nie zaprojektowano, aby zastępował człowieka, ale żeby pomagał im w szybszym i bardziej wiarygodnym sprawdzaniu danych”.

Algorytmom AI w systemie podsunięto dziesiątki tysięcy wiadomości skojarzonych z informacjami wspierającymi je bądź nie. Z czasem nauczono je odróżniać te dwie sytuacje w przypadku pojawienia się nowych informacji.

Absolwent University of Waterloo Chris Dulhanty, który prowadził projekt, ocenił, że dziennikarze muszą mieć możliwość odkrywania prawdy i informowania o tym opinii publicznej. „To element większej całości, jaką jest przeciwstawianie się rozprzestrzenianiu dezinformacji” – zakończył. (PAP)

mrt/ zan/