ربما تكون ظاهرة “الأخبار الكاذبة” قد أسرت خيال الأمريكيين خلال الحملة الرئاسية لعام 2016 والتحقيق اللاحق في محاولات روسيا تأرجح الانتخابات إلى دونالد ترامب باستخدام الأخبار المزيفة على Facebook من بين مخططات أخرى.
الحقيقة هي أن الأخبار الكاذبة أو الزائفة كانت موجودة منذ فترة ومن قبل الكثيرين لنشر الدعاية ونظريات المؤامرة لسنوات عديدة قبل انتخابات عام 2016. تعمل مواقع الويب بما في ذلك InfoWars و Brietbart من بين مواقع أخرى على نشر أخبار مزيفة تدعم أجنداتهم.
ومع ذلك ، فقد أصبحت قضية سياسية ومجتمعية منذ الانتخابات ، وأصبح فيسبوك الفقير الطفل الملصق للمواقع التي سقطت في هذا المخطط.
في الآونة الأخيرة ، اعترفت شركة التواصل الاجتماعي بأخطائها وحاولت تصحيح الأمور مع مشتركيها. يقوم الآن بالإبلاغ عن المقالات الإخبارية الزائفة التي تذهب إلى أعضاء Facebook عبر موجز الأخبار الخاص بهم. إنها تستخدم الذكاء الاصطناعي لتحقيق ذلك.
تستخدم الشركة الذكاء الاصطناعي لتحديد الكلمات أو العبارات التي قد تشير إلى أن المقالة مزيفة بالفعل. تستند بيانات هذه المهمة إلى المقالات التي أشار إليها أعضاء Facebook بشكل فردي على أنها قصص مزيفة.
تستخدم التكنولوجيا حاليًا أربع طرق لاكتشاف الأخبار المزيفة. يشملوا:
- يسجل صفحات الويب. أول من استخدم هذه التقنية كان Google. يستخدم الحقائق لإنشاء نتيجة لمواقع الويب. من الواضح أن تسجيل المواقع الإلكترونية هو عمل مستمر. ومع ذلك ، كما تفعل Google ، نمت التكنولوجيا بشكل كبير.
- وزن الحقائق. تستخدم هذه الطريقة محركات معالجة اللغة الطبيعية لمراجعة موضوع القصص. يكتشف الذكاء الاصطناعي باستخدام نماذج أخرى ما إذا كانت المواقع الأخرى تقوم بالإبلاغ عن نفس الحقائق.
- توقع السمعة. تعتمد هذه التقنية على الذكاء الاصطناعي باستخدام التحليلات التنبؤية والتعلم الآلي للتنبؤ بسمعة مواقع الويب من خلال النظر في عدد من الميزات بما في ذلك اسم المجال وترتيب Alexa على الويب.
- اكتشف الكلمات المثيرة. استخدم مؤيدو الأخبار المزيفة عناوين مثيرة لجذب اهتمام الجمهور المحتمل. تكتشف هذه التقنية عناوين الأخبار المزيفة وتضع علامة عليها باستخدام تحليلات الكلمات الرئيسية.
يعد الاكتشاف الفعلي لهذه الأنواع من المقالات بواسطة منظمة العفو الدولية مسعى صعبًا. بالطبع ، يتم تحليل البيانات الضخمة ، ولكنه يتعلق أيضًا بصحة البيانات. تحديدها يدخل في الواقع في تحديد حقيقة البيانات. يمكن القيام بذلك باستخدام طريقة وزن الحقائق.
ماذا يحدث إذا ظهرت مقالة إخبارية مزيفة على مئات المواقع في نفس الوقت؟
في ظل هذا الظرف ، قد يؤدي استخدام تقنية وزن الحقائق إلى جعل الذكاء الاصطناعي يقرر أن القصة مشروعة. ربما يمكن أن يساعد استخدام طريقة التنبؤ بالسمعة جنبًا إلى جنب مع وزن الحقائق ، ولكن لا تزال هناك مشاكل. على سبيل المثال ، يمكن لمواقع مصادر الأخبار الموثوقة التي لا تستغرق وقتًا للتحقق من قصة إخبارية أن تلتقطها على افتراض أنها صحيحة.
من الواضح أن استخدام الذكاء الاصطناعي لتحديد هذه المقالات يحتاج إلى مزيد من التطوير. يشارك عدد من المنظمات في تعزيز قدرة الذكاء الاصطناعي. إحدى هذه المؤسسات المشاركة هي جامعة فرجينيا الغربية.
أنشأت كلية ريد للإعلام بالتعاون مع كلية بنجامين إم ستاتلر للهندسة والموارد المعدنية بجامعة ويست فيرجينيا مقررًا يركز على استخدام الذكاء الاصطناعي للتعرف على المقالات الإخبارية الزائفة.
يعمل الطلاب الكبار الذين يأخذون دورة اختيارية في علوم الكمبيوتر في فرق لتطوير وتنفيذ برامج الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم ، ويشارك أيضًا في المشروع.
مجموعة أخرى تعرف باسم Fake تحدي الأخبار تسعى أيضًا إلى إيجاد طريقة للذكاء الاصطناعي لمكافحة الأخبار المزيفة بنجاح. إنها منظمة شعبية تضم أكثر من 100 متطوع و 71 فريقًا من الأوساط الأكاديمية والصناعية لمعالجة مشكلة الأخبار المزيفة. إنه يطور أدوات لمساعدة الناس على التحقق من الحقائق وتحديد القصص الإخبارية المزيفة.
بينما تعمل المنظمات على تحسين الذكاء الاصطناعي للعثور على هذه القصص ، هناك مجموعة متنوعة من الأدوات المتاحة لتوجيه ضربة ضدهم. وتشمل هذه:
- Spike ، التي تحدد وتتنبأ بقصص الاختراق والفيروسات وتستخدم البيانات الضخمة للتنبؤ بما سيؤدي إلى زيادة المشاركة.
- Hoaxy ، وهي أداة تساعد المستخدمين على تحديد مواقع الأخبار المزيفة.
- Snoopey ، وهو موقع ويب يساعد في التعرف على المقالات الإخبارية المزيفة.
- CrowdTangle ، وهي أدوات تساعد في مراقبة المحتوى الاجتماعي.
- ميدان ، وهي أداة تساعد في التحقق من الأخبار العاجلة عبر الإنترنت.
- اتجاهات جوجل ، التي تراقب عمليات البحث.
- La Decodes From Le Monde ، وهي قاعدة بيانات للأخبار المزيفة والمواقع الإخبارية الحقيقية.
- Pheme ، وهي أداة تتحقق من صحة المحتوى الذي ينشئه المستخدم والمحتوى عبر الإنترنت.
