Inteligencia artificial captura noticias falsas al medir la precisión de su fuente

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Así usted no tendría que verificar noticias por noticia.

Los gigantes de Internet están trabajando para contrarrestar las noticias falsas.

Sin embargo, en la mayoría de los casos, analizan el contenido historia por historia y solo bloquean notas completas mucho después de que han causado un daño significativo.

Los investigadores del CSAIL del MIT y el Instituto de Investigación de Computación de Qatar podrían tener una mejor solución: usar la IA para medir la calidad de la fuente.

Su algoritmo de aprendizaje automático utiliza colecciones de artículos existentes para medir la precisión y el sesgo de una nota dada en el supuesto de que un vendedor de noticias falso o una fábrica de noticias no está dispuesto a cambiar su estilo.

En lugar de centrarse en las afirmaciones en sí, estudia el lenguaje utilizado para expresar esas afirmaciones.

El equipo utilizó el análisis de Media Bias/Fact Check de más de 2,000 puntos de venta de noticias para entrenar el algoritmo para buscar indicios lingüísticos reveladores de sitios que promocionan noticias falsas o muy distorsionadas.

Estas organizaciones tienden a depender de un lenguaje hiperbólico y emocional como “actor de crisis”, “demoníaco” y “bandera falsa”, por ejemplo.

Un sitio sesgado hacia la izquierda puede hablar de “imparcialidad” y “reciprocidad”, mientras que un sitio conservador puede mencionar “autoridad” y “santidad”.

El enfoque de aprendizaje automático podría incluso establecer vínculos entre la autenticidad de un sitio y su página de Wikipedia (más grande suele ser más confiable) o las direcciones web (las más complicadas tienen más probabilidades de contener noticias falsas).

La IA no está lista para dejarse llevar por un sistema de investigación de contenido real.
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Solo puede detectar la precisión con un 65% de efectividad y un sesgo con el 70%.

También requiere 150 artículos para hacer una determinación confiable.

Eso es suficiente para capturar sitios sombríos que han existido por un tiempo, pero no ayudará mucho con los que recién han comenzado a difundir datos falsos.

Es posible que aún se necesiten verificadores humanos para verificar dos veces los hallazgos, al menos por ahora.

Como puede imaginar, las implicaciones para un sistema verdaderamente confiable serían enormes.

Las redes sociales podrían minimizar o bloquear las historias de sitios deshonestos y reservar el juicio humano para situaciones en las que el veredicto no es claro.

Mientras tanto, los sitios de verificación de datos podrían recurrir de inmediato a la IA para decidir si una nueva fuente es valiosa o no.

Dicho esto, cualquier empresa que confíe en este sistema podría estar caminando por un campo minado.

Ya existen afirmaciones de sesgo político entre los motores de búsqueda y las redes sociales: pueden ser objeto de críticas adicionales si la IA señala un sitio popular, sin importar cuán precisa sea la tecnología.

Fuente: Engadget