近日,基尔大学的研究人员开发了一款新的人工智能工具,能够以高达99% 的准确率识别假新闻,这为打击网络虚假信息提供了重要支持。参与此项研究的有计算机科学与数学学院的乌切纳・阿尼博士、桑吉塔・桑吉塔博士和帕特里夏・阿索 - 阿约博德博士。
该研究团队运用了多种机器学习技术,设计了一种能够扫描新闻内容并判断其可信度的模型。研究者们采用了 “集成投票” 技术,该技术结合了多种不同的机器学习模型的预测结果,从而得出一个总体评分。这一方法的表现超出了研究者们的预期,成功地以99% 的准确率识别出假新闻。
阿尼博士表示:“在我们不断发展的数字通信环境中,虚假信息的广泛传播是一个严重问题。这不仅影响了公众话语权的诚信,还有可能通过影响偏见心态、观点和行为,威胁到地方和国家安全。” 他强调,假新闻、虚假信息对在线新闻平台的信誉构成了巨大风险,特别是在社交媒体上,这更突显了寻求创新解决方案的紧迫性。
研究团队希望随着人工智能和机器学习系统的不断发展,未来能进一步优化该方法,最终实现100% 的假新闻识别准确率。最近,他们在英国剑桥举行的第44届 SGAI 国际人工智能会议上展示了他们的研究成果。
通过这种新工具,研究者们希望能够在源头上遏制假新闻的传播,为社会提供更为真实可靠的信息环境。
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