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Facebook usa l’apprendimento automatico per individuare gli articoli fake

Facebook sta utilizzando l’apprendimento automatico per individuare gli articoli fraudolenti condivisi dagli spammer

Gli umani fanno ancora il vero controllo dei fatti, ma AI sta aiutando a riprendere il gioco

La lotta di Facebook contro notizie false, imbrogli e spammer non finirà mai per sempre, ma l’azienda sta facendo del suo meglio per mantenere alta la pressione sui cattivi attori sulla sua rete. Oggi ha annunciato una serie di nuove misure , tra cui l’uso dell’apprendimento automatico per individuare gli articoli fraudolenti copiati e incollati da diversi account.

Questa non è la prima volta che Facebook ha annunciato che sta usando l’intelligenza artificiale per indirizzare i contenuti fuorvianti, ed è chiaro che l’azienda esagera il potere di AI di ordinare i contenuti buoni da quelli cattivi. Ma sembra che stia prendendo dei piccoli e sensibili passi nell’applicazione della tecnologia. L’apprendimento automatico non può automaticamente verificare le storie o formulare giudizi sfumati sui titoli fuorvianti, ma può riconoscere segnali facilmente identificabili che suggeriscono che un account non ha alcun valore. Come, ad esempio, individuare le copie di storie che i controllori dei fatti umani hanno già identificato come falso.

L’apprendimento automatico ci aiuta a identificare i duplicati delle storie debunked. Ad esempio, un verificatore di fatti in Francia ha smentito l’affermazione secondo cui è possibile salvare una persona che ha un ictus usando un ago per pungere il dito e prelevare il sangue. Questo ci ha permesso di identificare oltre 20 domini e oltre 1.400 link che diffondevano lo stesso claim.
In un’intervista con BuzzFeed News , Tessa Lyons, product manager di Facebook, ha approfondito questo utilizzo del machine learning, affermando che i suoi filtri stanno ora cercando di prevedere quali pagine sono “suscettibili” di condividere contenuti non validi. Ciò include la ricerca di amministratori di pagine che vivono in un paese ma che scelgono come target gli utenti in un altro, un modo comune per gli spammer nei paesi dell’Europa orientale di fare soldi. “Questi amministratori hanno spesso account sospetti che non sono falsi ma sono identificati nel nostro sistema come aventi attività sospette”, ha detto Lyons.Lyons ha ammesso che era possibile che questi sistemi automatizzati potessero mirare a siti legittimi per sbaglio, ma ha detto che la società si sentiva “abbastanza bene” stava colpendo il segno giusto. Facebook dice che agisce contro pagine e siti che diffondono notizie false e bufale “Riducendo la loro distribuzione e rimuovendo la loro capacità di monetizzare”. Quest’ultima parte è vitale, poiché la maggior parte di questi siti non esisterebbe nemmeno senza la promessa di una ricompensa finanziaria.

Nel suo post sul blog, Facebook ha descritto una serie di altri nuovi passi che sta prendendo. Questi includono lavorare con ispettori di fatti di terze parti in più paesi (ora opera in 14 nazioni e “progetta di scalare a più … entro la fine dell’anno”) ed espandere una prova di fatto verificando le singole foto e i video presentati fuori dal contesto (ad esempio, presentando immagini di una guerra più antica come se mostrassero un conflitto in corso).

In definitiva, sono schemi come questi – che coinvolgono i controllori dei fatti umani – che sono più efficaci nell’identificare le notizie false. Ma l’intelligenza artificiale può ancora fornire un backup utile.

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