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识谣言、辨假货?人工智能已活跃在打假一线

时间:2019-07-28
巴黎人手机网址 识谣言、辨假货?人工智能已活跃在打假一线

识谣言、识别假人工智能已经在虚假行中活跃了

“当真相穿着鞋子时,谎言遍布整个城市。”现代社会,虚假新闻,图片,视频甚至商品正在通过在线渠道迅速传播。最近公布的《中老年人上网状况及风险网络调查报告》显示,近60%的中老年人遭遇网络谣言。

人们常说“谣言停留在智者身上”。如果你不想受到在线谣言和谣言的诱惑或伤害,你需要先科学地识别它们。如今人工智能正试图发挥这一作用。那么,如何做假的一线AI技术呢?在哪些领域可以应用这种“技能”?

大量信息发布,传统识别模式有限

虚假新闻。据信,虚假新闻影响了2016年美国总统大选和英国退欧投票的投票结果。“曹娟,助理中国科学院计算技术研究所研究员,博士生导师几天前在北京举行的hoCode讲座。

以上,完全依赖手动身份验证是不现实的。它向公众开放,迫切需要建立一个高效的人工智能知识平台。

杜克大学新闻研究中心的一项调查显示:截至2018年2月。全球共有149个实况新闻创业项目在运作,其中北美和欧洲有74个,亚洲有7个。在一些国外社交平台上,有一个自动可信度评估插件来显示信息的可信度。

发现线索主要依靠用户报告,数量有限,及时性不强。事件通常是在“承认”之前造成负面影响;此外,还需要提高新闻认证的速度。 Facebook统计数据显示,依靠专家指责认证模式平均落后3天,错过了最佳时期;覆盖范围有限,专家只能责怪自己的专业领域,领域专家图书馆的多样性决定了人工谣言的能力上限。

为了提高识别效率,中国科学院计算机科学研究所,阿里,腾讯等许多企业和机构已经开展了人工智能识别工作。曹娟从2013年开始带领团队开展基于人工智能技术的虚假信息检测研究。她介绍说,人工智能知识公共平台可以自动检测可疑线索并及时进行身份验证,大大减少了谣言可能带来的危害;学习算法有助于手动审核,只需1分钟就可疑谣言事件发出预警。基于数据驱动的方法,该平台还可以挖掘出不同类别谣言的特征,实现对各种谣言的自动识别。

但是,应该指出“虚假信息识别是一个非常复杂的问题。一方面,错误的定义不明确,需要进行不确定性建模。另一方面,标记很困难,需要小样本学习方法。目前机器学习算法的准确性还不足以完全取代人类,但它已经能够帮助人们更快更好地审查新闻,“曹娟说。正如扎克伯格所说,”可能需要5到10年才能完全依赖在AI上审查内容。“

多模式,多层次,多角度,假新闻

“从主题选择,文本表达和映射来看,虚假新闻往往具有高度挑衅性:一般主题关注社交热点或争议点;文本描述中的情感描述非常激烈;视觉冲击与图片相关。”解剖的道路。

虚假新闻信息,累计认证数十万次。通过平台积累的数据,制作的新闻文本可以从新闻质量的角度大致分为三类:一类是完全捏造的,通常情节是在真实实体上制作的;下半部分是真实的一半,可以描述前半部分的描述。这是真的。在下半场,不可靠的想象力展开,或者其中一些是真实的,但它们被添加到关键图中。旧的新闻是新的,鲜花是连通的。事件本身可能存在,但出版商故意模糊甚至篡改原始事件中的时间。位置,人们错误地认为事情刚刚发生在当地。

除文本欺诈外,图像视频欺诈也在增加。 ,废弃的男孩在垃圾遗址和其他照片前面。“曹娟描述,”谚语更容易形成病毒传播的趋势,真实新闻的速度和爆发力要温和得多。“

“从核心技术来看,人工智能筛选传闻依赖'三个以上'。”曹娟说,首先,多模数据,传闻从发布,传播到传言的生命周期,可能伴随着文字,图片,视频,模态网络,参与用户属性等模态数据,每个模态数据都可以表明谣言到不同程度,如谣言的情感倾向,图片的视觉冲击,传播网络的结构属性等,但没有一个模态数据具有独立完整的谣言指示能力,因此尽量获得不同的模态数据尽可能。

第二个是多层次代表。深度学习技术具有强大的表达学习能力。通过神经网络结构和融合机制的设计,AI模型能够在面对具有不同含义,形式和结构的多种模态数据时合成不同层次的数据。自动找到最有区别的表示组合,并将与要投影的文章相对应的文本,图片和传播网络投影到特征空间中。

第三是多角度判断。人工智能可以从单一方面(如内容,用户,沟通)提供可信度,或全面观察,全面提供所有信息的可信度,并帮助人们及时“挤出”信誉。信息不是很高。

结合专家经验识别假货

曹娟介绍说,除了识别假新闻和虚假图片。AI虚假检测技术也可以应用于假货的检测,如基于视觉信息技术识别一些高端商品的真伪。

2017年,纽约大学成功开发了伪造的识别系统Entrupy。用户使用配备微型相机的手持设备来捕获识别项目。该系统使用机器学习算法来分析图像并最终确定产品的真实性。根据其联合创始人的说法,这项技术使用光学分析来测试汽车零件,手机,充电器,耳机,夹克和鞋子,甚至原油,除了表面没有折射的钻石和瓷器。

近日,中国科学院计算技术研究所与国内一家豪华电子商务公司宣布成立联合实验室,探索智能识别和智能内容分发,商品在线识别业务等内容。那么,AI如何区分真品和假货,如包包和鞋子;人工智能可以取代识别假货的专家吗?

“与人们对假货的识别相比,人工智能在力量和效率方面表现出色。例如,一般认识假LV包的专家每天只能识别五到六个包,而AI只需要一些包。分钟。在实际操作中,AI首先在大量放映中发现异常情况,并且报警错误,然后专家将进一步筛选。也就是说,AI技术主要用于伪造,辅以人工审查,AI无法取代专家。胡安说。

曹娟说,虚假商品检测可以形式化为异常检测问题。真正的样本往往很大,但模仿的样本量很小甚至为零。此时,只能对大量正版模型进行建模,然后根据与真品相比是否异常来处理测试样品。但是,纯数据学习很困难。在识别中,应结合专家的专业知识,指导模型学习快速定位异常区域的能力。同时,由数据驱动的模型的视觉规律将反馈给专家。因此,这是一个专家和模型相互学习并反复改进的过程。

赵爽,庄红英),详见

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