Ученые Варшавского технологического университета разрабатывают алгоритмы с использованием искусственного интеллекта, которые будут действовать как плотина против потока фейковых новостей. Работа проводится в рамках международного проекта DISSIMILAR совместно с исследователями из Университета Окаяма (Япония) и Fundació per a la Universitat Oberta de Catalunya (Испания).
По оценкам, сегодня более 4,2 миллиарда человек используют онлайн-платформы для общения. К сожалению, социальные сети не имеют встроенных инструментов для проверки достоверности предоставляемой информации, а общественное мнение зачастую формируется за счет ложной информации (фейков).
Дезинформация представляет собой особый вид угроз, поскольку она напрямую влияет на общественное мнение, формируя особое отношение к болезненным событиям и вопросам, таким как цена на энергоносители, аннексия Крыма, война в Украине и т. д.
Данные государственного исследовательского института NASK, который проанализировал 1500 профилей в социальных сетях за месяц проведения кампании #EnableVerification, показывают, что целых 30% проверенных аккаунтов проводят действия, направленные на введение получателей в заблуждение. Цель проекта DISSIMILAR — создать эффективный инструмент для автоматического отделения ложной информации и блокировки ее распространения.
«Мы находимся в процессе разработки виртуальной платформы, которая будет использоваться для тестирования механизмов водяных знаков, машинного обучения и компьютерной криминалистики — то есть методов, которые мы будем использовать в борьбе с фейковыми новостями», говорит проф. Войцех Мазурчик, руководитель польской команды в проекте DISSIMILAR.
Результаты проекта также могут быть использованы в качестве инструмента для защиты авторов публикуемого контента. Методы цифровой маркировки, т.е. встраивание так называемых водяных знаков в защищенном контенте, которые невидимы и неслышны, а их удаление сразу становится видимым, гарантируют, что у создателей также будет эффективный инструмент защиты авторских прав.
Аркадиуш Сломчинский