这种人工智能可以帮助发现有偏见的网站和虚假新闻

任何在媒体工作的事实核查员都有一项简单而又具有挑战性的工作：确保文章中的所有说法都是真实的。简单的事实，比如两座城市之间的距离，是否准确？引述是否正确？更广泛的陈述是否真实？这是一项重要的任务，在一个彻头彻尾的假新闻时代——尤其是考虑到 2016 年大选和即将到来的中期选举——它变得更加关键。

为了解决这个更大的问题，麻省理工学院以及卡塔尔和保加利亚机构的研究人员一直在研究如何利用人工智能帮助人类理解复杂的媒体格局。他们意识到，在开发能够核实个人说法的人工智能之前，他们需要采取的一个重要步骤是首先分析不同新闻网站本身的可靠性。

因此，他们着手制作一种人工智能，可以评估不同网站的事实可靠性及其政治偏见。

为了训练他们的人工智能系统，他们首先使用了来自媒体偏见/事实核查来源中列出的 1,066 个网站的数据。然后，人工智能分析了有关新闻网站的信息，考虑了网站本身的文章、维基百科页面、Twitter 帐户甚至 URL 等来源。使用这样的信息，人工智能在预测网站的真实性方面有大约 65% 的准确率，在检测其偏见方面有大约 70% 的准确率。

人工智能的最佳资源之一也是人类所依赖的资源。“事实证明，维基百科非常重要，”麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室的博士后、该论文的第一作者拉米·巴利 (Ramy Baly) 说。这是因为您需要了解的有关新闻来源的信息可能就在那里：例如，《洋葱报》的维基百科页面在顶部将其标记为讽刺。《德拉吉报告》的维基百科页面将其标记为保守派。

维基百科之所以重要还有另外一个原因。“没有维基百科页面意味着网站不太可靠，”巴利补充道。

对于普通人来说，记住网站本身的整体可信度（如果有的话，还要检查其维基百科页面）也是个不错的选择。例如，今年 8 月，Facebook 和一家网络安全公司宣布，他们发现了来自伊朗的“不实”新闻。其中一个与伊朗有关的网站名为自由阵线新闻社；他们自称是“独立的”，但实际上似乎支持伊朗。而且值得注意的是，该网站似乎没有维基百科页面。（Facebook 还为我们这些非人工智能用户提供了一些不错的提示，供他们在寻找虚假新闻时牢记。）

当然，麻省理工学院的研究小组并不是唯一使用人工智能来分析此类语言的团队：谷歌开发的人工智能系统 Jigsaw 可以自动评估读者评论的恶意程度，而 Facebook 也已利用人工智能来增强其在缅甸遏制仇恨言论的努力。

对于麻省理工学院研究人员的人工智能系统来说，另一个比维基百科更重要的来源是网站上的文章。人工智能能够分析每个新闻网站上的 50 到 150 篇文章，并检查其中的语言。“极度偏颇的网站试图吸引读者的情感，”巴利说。“他们使用的语言类型不同，”与主流、中庸的网站相比。

Balys 表示，他们仍希望让系统更加复杂。他们现阶段的目标是“开创一种解决这个问题的新思路”。