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褚時健“被死亡”,這種假新聞能讓AI甄別嗎?

  導讀

  AI 能自動驗證新聞真假,還能自動分發(fā)內容,但是卻很難給出新聞事實背后的真相。在美國,有人還靠虛假新聞賺到了錢。

  刺猬公社丨石燦

  昨天上午,89歲的褚時健“被死亡”了。 他是中國最具有傳奇色彩的企業(yè)家之一,生涯經(jīng)歷大喜大悲,晚年在云南創(chuàng)建了“褚橙”,產品遠銷國內外。

  褚時健“被死亡”的信息來自中國金融博物館理事長王巍的微博,之后,各大媒體開始競相轉載,狂刷朋友圈。

  《云南信息報》記者李多(化名)在一個記者群看到這條消息,“很震驚,和同行討論了一下都覺得太突然了”。

  他在網(wǎng)上搜索相關新聞,發(fā)現(xiàn)那條信息是新浪發(fā)的,他覺得不簡單。出于記者的本能,“第一反應還是核實此事,在同事和褚老的家人取得聯(lián)系后,發(fā)現(xiàn)(消息)失實。”

  《云南信息報》立即在微博上發(fā)布消息:“云南信息報社記者與禇時健身邊工作人員進行了聯(lián)系,該工作人員表示:目前禇時健先生安好!”

褚時健“被死亡”,這種假新聞能讓AI甄別嗎?

  褚時健在家

  另據(jù)紅星新聞報道,褚時健身體非常好,今早還在菜市場走了一小時買菜。

  沒過多久,王巍自己發(fā)布了辟謠微博,并作解釋:“早上在群里看到褚時健老去世的消息,很突然也很痛惜,便在微博上轉發(fā)哀悼。后被告知是誤傳,即刻刪除。”

  一場鬧劇就這樣結束了,但李多還是覺得“那些轉發(fā)的媒體,居然也不核實下,根本不專業(yè)”。褚時健“被死亡”屬于突發(fā),從這個新聞的傳播路徑來看,記者直接采訪到與當事人親近的人,是最為有效的辦法。

  但對于其他的吃瓜群眾來說,如果沒辦法去核實,又心存疑慮,有辦法核實信息的真假嗎?答案是肯定的。隨著人工智能技術的發(fā)展,用AI來鑒別信息真假在技術上越來越成熟,相信在未來會逐漸開放給普通用戶。

  “新聞追蹤者”阻擊謠言

  路透社在幾年前就開始在AI+新聞業(yè)上做了探索,推出了一款名為“新聞跟蹤者”(News Tracer)的產品,這款產品是一個監(jiān)測社交媒體的工具,最早用于路透內部,幫助記者和編輯監(jiān)測社交媒體中出現(xiàn)的新聞信源。

  后來隨著算法的深入,路透社的研發(fā)人員發(fā)現(xiàn)這款產品還可以做更多事情,比如對社交媒體上發(fā)出的信息進行監(jiān)測,通過算法分析出哪些是新聞,哪些是一般性對話。

  這個產品之前一直都處于內部使用范疇,經(jīng)過三四年的不斷優(yōu)化,現(xiàn)在正逐步測試開放給外部用戶使用。

  最近,在網(wǎng)易新聞舉辦的“人工智能將如何重塑新聞業(yè)”沙龍上,路透社市場開發(fā)經(jīng)理王海明透露,前不久,他親歷了一則謠言從發(fā)布到爆發(fā)的傳播過程。最開始,他在社交軟件上發(fā)現(xiàn)了一條可疑的信息,于是,他用“新聞追蹤者”對那條信息進行檢測,發(fā)現(xiàn)是假消息。

褚時健“被死亡”,這種假新聞能讓AI甄別嗎?

  王海明

  慢慢地,那條消息在網(wǎng)絡上開始傳播開來,點擊數(shù)在很短的時間里增長到了800多,大V和媒體開始轉載,轉載量和閱讀量都還在增加,但不到24小時,那條新聞就被澄清了,是假新聞。

  “我收到第一新聞源特別早,整個假消息傳播鏈條一開始局限在小范圍內,隨著新聞網(wǎng)站的轉發(fā)和大V轉發(fā)而爆發(fā)。”他說。

  “新聞跟蹤者”能夠對Twitter上搜集起來的所有可能視為新聞的內容做分析:是誰最先發(fā)出消息的;是誰最先轉發(fā)的;做信息交叉分析;信息的可信度如何。如果分析結果判定消息的真實性存疑,就會在上面標注出來相應的從0%到100%的可信度數(shù)值。

  “新聞跟蹤者”目前有以下四個特點:

  1. 自動驗證新聞真假,它會用算法去分析記者平時可能會關注的問題,去驗證新聞的真實性。

  2. 通過算法和機器學習剔除廣告、垃圾、謠言、一般性談話等無用信息,摘出要點。根據(jù)不同的數(shù)據(jù)源確定它的真實程度有多高,同時它能夠去除噪音,而且會把相同類別的疊在一塊兒,作為一個數(shù)據(jù)組,同時顯示未來的更新。

  3. 這個工具處于實時監(jiān)測的狀態(tài),隨時驗證Twitter和其他社交媒體上的新聞。

  4. 后臺有大數(shù)據(jù)庫,用戶可以根據(jù)自己的需求來搜相關新聞,分辨真假。

  傳統(tǒng)意義上的人工智能應用都是在內容分發(fā)端,而“新聞追蹤者”是從新聞來源一端做了工作,在大數(shù)據(jù)、人工智能、機器學習方面都有應用。

  同樣對虛假信息保持高度警惕狀態(tài)的騰訊新聞,在去年專門推出了一檔名為《較真》欄目,做新聞查證。一年來,平臺已推出13個辟謠報告,已辟謠內容超1萬條,閱讀人次超過3億次。不過,這檔欄目的內容多為人工書寫,工作量很大。

  作為目前最火的社交軟件,微信則通過公眾平臺辟謠中心、微信辟謠助手小程序等多個系統(tǒng)工具,處理謠言信息。2017年初至今,微信第三方機構已攔截100余萬篇謠言文章,處罰公眾號數(shù)量約4.5萬個,已有超過600家權威機構加入微信辟謠中心。

  昨日,騰訊攜手中國科協(xié)將推出 “慧眼行動”,計劃通過兩年的時間,分批次引入各領域千余名專家入駐騰訊辟謠平臺,積累辟謠數(shù)據(jù),通過機器學習,形成有效算法,欲打造人工智能謠言識別系統(tǒng)。

  在“人工智能將如何重塑新聞業(yè)”沙龍上,中山大學傳播與設計學院院長張志安說,在近兩年的時間里,中山大學大數(shù)據(jù)傳播實驗室已經(jīng)建立了30萬左右的網(wǎng)絡謠言庫,通過海量文本挖掘,分析數(shù)據(jù)文本,逐步建立網(wǎng)絡謠言的智能識別模型。

  有了社交媒體的謠言庫之后,他們的研究團隊開始嘗試建立一個關于識別謠言的工具分析模型,一旦成熟,它能夠跟一些平臺媒體結合,未來在智能化識別謠言、辟謠方面會發(fā)揮更高效、更有精準的作用。

  AI無法解釋事實

  2016年,在美國總統(tǒng)競選期間,F(xiàn)acebook、Twitter 、Google 上出現(xiàn)了很多聳人聽聞的假新聞,那時,假新聞開始展現(xiàn)出其巨大的威力。

  在此之前,一個叫賈斯汀·科勒的人開設了一個假新聞網(wǎng)站,從中獲取了巨大的經(jīng)濟收益,他的假新聞一度影響到了整個美國新聞業(yè)態(tài),在美國,有媒體稱他為“假新聞”教父。

  科勒的LinkedIn的資料說他曾經(jīng)出售訂閱雜志,做過數(shù)據(jù)庫管理員工作,是一名自由撰稿人。從2012年末,2013年初,他開設假新聞網(wǎng)站,撰寫假新聞,一開始,他的目的很簡單,想通過撰寫一些虛假的新聞來回擊另一些虛假的故事。

  他很驚訝,假新聞的傳播速度非常之快,而且人們很容易相信這類新聞。尤其在美國大選期間,這類新聞受到川普支持者們的歡迎,在Facebook等社交網(wǎng)絡上大肆傳播。

  科勒的網(wǎng)站,也因此從社交網(wǎng)站上獲得大量流量,夸張的程度到了在10天內,他的網(wǎng)站有獲得了160萬個觀點。他雇傭了20多名寫手,通過廣告主在網(wǎng)站上投放廣告來獲得收入。科勒不愿透露公司的情況,但他說其他假新聞網(wǎng)站的寫手通常每月能進賬1萬~3萬美元。

  科勒還是一家名叫Disinfomedia的公司的負責人,他旗下的網(wǎng)站通過這個公司周轉資金,Google曾是他的一個廣告主。Google投放廣告的策略是通過Doubleclick(美國一家網(wǎng)絡廣告服務商)的數(shù)據(jù)庫了解到網(wǎng)站瀏覽群體的性別、年齡等信息。對Doubleclick而言,不管網(wǎng)站的內容是什么,只要符合廣告主要求就會投放。

  不過,在假新聞愈演愈烈之后,Disinfomedia旗下的一個網(wǎng)站National Report(國家報告)被Google 標記為了“假新聞源”,Google停止給網(wǎng)站接入新聞源,切斷從Google引來的流量。

褚時健“被死亡”,這種假新聞能讓AI甄別嗎?

  目前還能搜到的NationalReport網(wǎng)站(中文翻譯版)

  可這類假新聞網(wǎng)站擁有大量的點擊率,根本不用發(fā)愁缺廣告主的問題。科勒透露Google只是他們其中一個廣告主,除此之外,他們還有更多的選擇。

  他的行徑被NPR(美國國家公共電臺)通過外部專業(yè)力量的協(xié)助查了出來,并和他直截了當?shù)亓牧肆摹2贿^假新聞確實很賺錢,他對NPR說,“這可能是我最后一次假新聞商業(yè),但我可以向你保證,它不會消失,它甚至會逐漸變大”。

  中國人民大學新聞學院教授宋建武對“假新聞的產生”做過分析,他在一篇名為《人工智能是虛假新聞的“克星”》的文章中寫道,虛假信息及低俗內容,在互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中跨地域大規(guī)模快速傳播的現(xiàn)象,主要出現(xiàn)在擁有海量用戶的互聯(lián)網(wǎng)應用平臺產生以后。每個用戶都可以在這個平臺上發(fā)布信息,并在平臺內部和平臺之間快速傳播信息。

  在一定的利益動機和社會心理機制作用下,一些平臺用戶試圖發(fā)布虛假信息及低俗內容謀取各種利益。由于這類信息和內容往往流傳甚快甚廣,使得社會原有的甄別及防范機制難以及時做出反應。

  面對這些問題,他認為是可以解決的,而且有多種思路。比較傳統(tǒng)的方法,諸如提高公眾傳播素養(yǎng),更多發(fā)揮傳統(tǒng)媒體把關功能,加大對虛假信息及低俗內容發(fā)布者的處罰力度,加重平臺責任等。

  但是紐約大學斯特恩商學院的副教授達倫·康魄則告訴Fox News(福克斯新聞),人們還可以通過在假新聞制作中使用謹慎的語言來操縱AI系統(tǒng)。康魄說:“假新聞通過將‘事實’嵌入到可以防護的方面來保護自己。”

  雖然AI系統(tǒng)可以有效地識別事實是不正確的,但是在識別該事實的背景上可能起不到作用。張志安的觀點和康魄副教授的觀點相似,前者認為,人工智能無法帶來真相,真相不是表面事實,是掩藏在事實背后的事實。

  以調查性報道為例,機器無法看到表面事實背后錯綜復雜的利益鏈條,無法像調查記者一樣找到誰施害、誰造假、誰是復雜事件后的作惡者,事實背后被遮蔽的事實,機器是無法有效獲知的。

  “而且事實與事實的聯(lián)系,我們叫‘有意義脈絡的事實’,這才是所謂的真相,它無法被機器捕捉。”張志安說。

  新聞事實出來之后,必然要放在復雜的社會情境中進行解釋。人們看新聞,不僅要獲知事實,更重要的一點,是要看到它背后的東西,理解它到底對我們意味著什么。

  從這個角度看,張志安覺得,機器能呈現(xiàn)關于事實的信息,卻無法解釋事實,幫助我們去理解事實的意義。“而人最大的價值就是對事實的判斷,和對復雜邏輯關系的推理。”

  AI+新聞業(yè)現(xiàn)狀:壓力與慌亂并存

  去年,網(wǎng)易新聞對內容編輯的工作進行了調整,很多編輯的工作,從給文章取標題、分發(fā)內容,變成了給文章打標簽、選關鍵詞,他們原來的工作被機器取代了,“成為了機器的輔助。”姚窈(化名)說。

  當時,她和她的同事都感覺不舒服,甚至滋生了一些負面情緒,但是做的時間久了,也就覺得無所謂了。

  像姚窈那樣的人不少,自從今日頭條開啟了內容算法分發(fā)時代,網(wǎng)易新聞、騰訊新聞、天天快報……等等新聞資訊平臺都加入了算法分發(fā)行列,編輯成為了幫助機器學習內容知識的“工具”。

  搜狐創(chuàng)始人張朝陽曾公開說,2016年搜狐將會原創(chuàng)和自媒體并重,今年1月又成立了“內容獲取中心”,與原創(chuàng)中心并列。2017年開始,搜狐的垂直頻道和部分地方頻道改為機器推薦。而搜狐的編輯們不少已經(jīng)離職,還有人轉去參與開發(fā)房地產類新產品。

  今年6月份,傳統(tǒng)門戶中流量最高的騰訊網(wǎng),對整個旗下媒體內容業(yè)務——網(wǎng)絡媒體事業(yè)群(OMG)做出巨大調整,打散了過去的頻道制度,提升了運營部門對內容分發(fā)的掌控權,矛頭直指今日頭條。

  人工智能技術正在重新塑造著新聞業(yè),謠言辨別技術、內容只能分發(fā)、用戶信息獲取……看似欣欣向榮,實則AI+新聞業(yè)的現(xiàn)狀是壓力與慌亂并存。

  新華網(wǎng)融媒體未來研究院副院長鞠靖在“人工智能將如何重塑新聞業(yè)”沙龍上透露,他在研究調查中發(fā)現(xiàn),部分做人工智能的技術人員不了解新聞業(yè),很多媒體人同樣也沒有認真地研究人工智能,但大家都很焦慮地談論著人工智能。

褚時健“被死亡”,這種假新聞能讓AI甄別嗎?

  鞠靖

  一方面,面對人工智能的發(fā)展和新聞行業(yè)的競爭壓力,“記者會被機器取代”的問題一再被人們提及,似乎迫在眉睫了。另一方面由于技術進步、媒體轉型、新興媒體崛起等原因,媒體自身壓力很大。

  “在寫作編輯領域,人們對于機器寫稿過度神化。”他說,機器人確實能在財經(jīng)、體育等個別領域幫助我們寫作,但在提高效率、節(jié)約成本方面,乃至提高傳播效果方面究竟有多大的作用,還是值得探討。

  他提醒媒體從業(yè)人員,耶魯大學、牛津大學對352位人工智能專家采訪后發(fā)現(xiàn),可能要到2026年,人工智能才能達到高中水平的寫作能力。單就寫而言,10年內記者被替代的可能性不大。

  現(xiàn)在,整個行業(yè)仍舊在探尋適合這個時代發(fā)展的方式,新聞業(yè)也確實正在被人工智能所改變,從信息采集,到內容分發(fā),再到用戶情緒分析。

  人工智能到底能給當下新聞業(yè)帶來什么?張志安認為,它帶來了新的速度、新的體驗與新的分發(fā),但它卻不能帶來真相與解釋;未來要在物聯(lián)網(wǎng)和互聯(lián)網(wǎng)的交織中探索其實踐,直面技術和人文的關系挑戰(zhàn)。

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