利用人工智能系统可更高效甄别假新闻

中关村在线消息： 2018 CCF-GAIR全球人工智能与机器人峰会在深圳召开，美国德州农工大学数据挖掘实验室主任、计算机学院终身职教系列助理教授胡侠接受了记者采访。胡侠教授对人工智能如何帮助人们鉴别真假新闻做了详细的技术解析。并给与了实际的应用场景描述。

·人工智能系统 三个维度来判定假新闻

作为新闻工作者的笔者来讲，最担心的其实就是假新闻的产生，引入的数据来源，参考资料都要经过仔细排查，标明来源出处才能进行正式的上线报道，因此对假新闻痛恨不已，而随着互联网时代的到来，自媒体的出现更是加剧了假新闻的产生，那么如何判断新闻真假也成为了一件非常棘手的事情。

胡侠教授表示，目前人工智能系统已经可以对部分新闻来源进行判断真假，而目前他自己所做的研究正是这个领域，而判断假新闻来讲主要是需要满足三个维度的标准，即基于内容的甄别、时间维度的筛查以及可解释性原理。看起来这三个维度是比较复杂的，但事实上来讲，我们很容易理解。

首先基于内容的甄别部分，绝大多数假新闻的标题有很强的引导性，尤其是重大事件发生之后，往往我们看到的某些标签极具煽动性。也就是我们俗称的标题党，如“天呐！江西竟然发生7.9级地震 死亡人数超过XX万人”，又如“北京发生重大事件 惊动XX部门”，这些标题都有共同的属性，也就是我们经常说的UC震惊体。这种新闻在短期内，能够获得大量的用户点击，但与此带来的恶劣影响也更加明显，甚至造成民众在某一时间段内的恐慌和治安稳定。胡侠表示，现在平台研发的人工智能系统，除了对于标题的判定之外，还可以对于文章内容部分进行筛查，侦测有偏定性的词语，以及坏样本库的词语，在一定比例当中，坏样本出现的次数越多，则系统判定文章为假新闻的几率越大。当然这只是其中一个最基本的维度而已。

第二个维度是时间维度，一般来讲，假新闻是由真新闻改编而成，在假新闻当中，引用真新闻的内容居多，而在重点数据方面则进行了篡改，那么以此推断假新闻的发布时间要比真新闻发布的时间靠后，假新闻被加工进行发布以节省成本。那么系统会对于真假新闻对比以及发布时间的对比进行智能化判定，以此来增加假新闻的判断几率。

第三个维度即可解释性维度，这个维度也非常好理解，数据的来源方面，自然是越详细越好，数据来源越准确的文章，引用地址越准确的文章，判断假新闻的几率也就越小，而来源于小平台网站的文章风险则会更大。胡侠教授也表示，目前自行开发的人工智能信息处理平台已经与多家重点平台进行合作，这样一定程度的也增加了系统的判定几率，比如来自于人民网或ChinaDaily首发的内容，那么系统会自动标记为好样本，但如果首发内容来自于某个论坛或小型BBS网站并且涉嫌夸大语气的话，则会被标记为问题样本。而且目前采用了合作媒体分级系统，更好的为人工智能信息处理平台的鉴别精度提供了有效依据。

胡侠教授也透露，目前来自于样本库的内容非常的庞大，而且也会与一些第三方平台进行合作，随着样本库的不断扩充，人工智能系统的筛选精确度会越来越高，通过简单的自适应学习便可进行精细化鉴别任务。

·并非天衣无缝 人工智能对原生假新闻无能为力

在采访过程当中，我们也聊到了一个行业痛点，即原生假新闻，这种假新闻相比较转载的假新闻，则更加难以被侦测和判定到。这也是目前人工智能判定系统所不能覆盖到的地方。也是未来能够更迭改进的地方。比如某一链接短时间内爆发的异常访问数据激增问题等。

在此我们引用了一个2007年的一条轰动全国的新闻，《北京电视台》生活频道一名记者，为了某职私利，报道了一起北京地区兜售纸皮包子新闻，由于新闻报道源为优质媒体，并且通过视频报道出来，多家权重系数较大的网站进行转载分发，短时间内给社会造成了巨大影响。而目前人工智能对于这种原生假新闻则没有明确的判定规则，甚至会归纳为好样本进行收录。

胡侠教授表示，人工智能判定系统，目前是人类辅助判定假新闻的一个工具，它可以更好的为我们在大量的新闻来源基础上判定信息来源的可靠程度，当然系统也在不断的进行迭代与创新。目前这套系统已经与多家机构进行合作，其未来的商业价值是巨大的。

专访点评：胡侠教授研发的人工智能判定信息源真伪智能系统，无疑为人工审核带来了极大的方便，虽然目前仅对转载类内容的侦测效果较好，但相信随着产品的不断迭代，这套人工智能系统可以通过自我学习与完善辨别到更加深层的内容甄别工作。通过维度的添加，新闻信息源的合作，相信未来转载类的假新闻会离我们越来越远，因为只有这样，我们才能更加的接近新闻真相，不被造谣所蒙骗。而这套系统的价值也会随着其不断完善更被更多的进行商业化应用，市场潜力巨大。