मुख्य तथ्य
- शोधकर्ताओं ने एक एआई सिस्टम विकसित किया है जो नकली समाचारों का पता लगाने और उन्हें चिह्नित करने के लिए है।
- मॉडल नकली समाचारों के सार्वजनिक डेटासेट को खंगालता है, उपयोगकर्ताओं को सचेत करता है, और उन्हें सत्यापित सूचना स्रोतों पर पुनर्निर्देशित करता है।
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ऑनलाइन झूठी खबरों का मुकाबला करने के लिए एआई विधियों की संख्या बढ़ रही है।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) ऑनलाइन दुष्प्रचार के तेजी से प्रसार को रोकने में मदद कर रहा है, विशेषज्ञों का कहना है।
शोधकर्ताओं ने एक एआई सिस्टम विकसित किया है जो नकली समाचारों का पता लगाने और उन्हें चिह्नित करने के लिए है। मॉडल नकली समाचारों के एक सार्वजनिक डेटासेट को खंगालता है, उपयोगकर्ताओं को सचेत करता है, और उन्हें सत्यापित सूचना स्रोतों पर पुनर्निर्देशित करता है। यह झूठी खबरों का मुकाबला करने के लिए एआई विधियों की बढ़ती संख्या का हिस्सा है।
"इंटरनेट, विशेष रूप से सामाजिक नेटवर्क में प्रवाहित होने वाली सूचनाओं की मात्रा बहुत अधिक है और इसे विशेष रूप से उच्च सटीकता के साथ मैन्युअल रूप से नियंत्रित नहीं किया जा सकता है," दक्षिणी कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय में एक कंप्यूटर इंजीनियरिंग प्रोफेसर वेल अब्द अल्मगेद, जिन्होंने विकसित किया है दृश्य गलत सूचना का पता लगाने के लिए एआई एल्गोरिदम, एक ईमेल साक्षात्कार में लाइफवायर को बताया।
"वास्तविक समय में गलत सूचनाओं की निगरानी और ध्वजांकित करना महत्वपूर्ण है क्योंकि एक बार गलत सूचना का प्रसार शुरू हो जाता है, लोगों को यह समझाना कठिन होता है कि जानकारी झूठी है, खासकर जब गलत सूचना हमारे पूर्वाग्रहों की पुष्टि करती है," उन्होंने कहा।
इसे वास्तविक रखना
ऑस्ट्रेलिया के मैक्वेरी विश्वविद्यालय में एक टीम द्वारा विकसित एआई तकनीक फर्जी खबरों के प्रसार को कम करने में मदद कर सकती है। मॉडल को ऐप या वेब सॉफ़्टवेयर में शामिल किया जा सकता है और प्रासंगिक 'सत्य' जानकारी के लिंक प्रदान करता है जो प्रत्येक उपयोगकर्ता के हितों के साथ संरेखित होता है।
"जब आप ऑनलाइन समाचार पढ़ते हैं या देखते हैं, तो अक्सर इसी तरह की घटनाओं या विषयों के बारे में समाचार एक सिफारिश मॉडल का उपयोग करके आपके लिए सुझाए जाते हैं," शोध पर काम करने वाले मैक्वेरी विश्वविद्यालय के डेटा वैज्ञानिक शौजिन वांग ने कहा समाचार विज्ञप्ति।
वांग का कहना है कि एक ही घटना के लिए सटीक समाचार और नकली समाचार अक्सर विभिन्न सामग्री शैलियों का उपयोग करते हैं, कंप्यूटर मॉडल को भ्रमित करके उन्हें विभिन्न घटनाओं के लिए समाचार मानते हैं।
मैक्वेरी यूनिवर्सिटी का मॉडल प्रत्येक समाचार आइटम की जानकारी को दो भागों में विभाजित करता है: यह दिखाने वाले संकेत कि क्या समाचार आइटम नकली है और घटना-विशिष्ट जानकारी उस विषय या घटना को दिखाती है जिसके बारे में समाचार है। मॉडल तब पैटर्न की तलाश करता है कि उपयोगकर्ता विभिन्न समाचार टुकड़ों के बीच कैसे बदलाव करते हैं ताकि यह अनुमान लगाया जा सके कि उपयोगकर्ता किस समाचार घटना को आगे पढ़ने में रुचि ले सकता है।
शोध टीम ने मॉडल को गिटहब पर प्रकाशित नकली समाचारों के सार्वजनिक डेटासेट पर प्रशिक्षित किया, जिसे फेक न्यूजनेट कहा जाता है, जो समाचार सामग्री, सामाजिक संदर्भ और उपयोगकर्ता पढ़ने के इतिहास जैसे डेटा के साथ पोलीटीफैक्ट और गॉसिपकॉप से नकली समाचार संग्रहीत करता है।
फेक न्यूज का विकास
फेक न्यूज एक बढ़ती हुई समस्या है, अध्ययनों से पता चलता है। न्यूज़गार्ड ने पाया है कि सोशल मीडिया में वृद्धि का एक महत्वपूर्ण हिस्सा अविश्वसनीय वेबसाइटों से आया है।2020 में, शीर्ष 100 समाचार स्रोतों में से 17 प्रतिशत जुड़ाव रेड-रेटेड (आमतौर पर अविश्वसनीय) साइटों से आया, जबकि 2019 में यह लगभग 8 प्रतिशत था।
सांता क्लारा विश्वविद्यालय में मार्ककुला सेंटर फॉर एप्लाइड एथिक्स में पत्रकारिता और मीडिया नैतिकता के निदेशक सुब्रमण्यम विन्सेंट ने एक ईमेल साक्षात्कार में लाइफवायर को बताया कि एआई गलत सूचना का मुकाबला करने में मदद कर सकता है।
प्रौद्योगिकी का उपयोग "अभद्र भाषा या पहले से ही खारिज किए गए दावों से संबंधित ऑर्केस्ट्रेटेड साझाकरण के लिए खाता व्यवहार की निगरानी या तथ्य-जांचकर्ताओं या ज्ञात प्रचारक राज्य संस्थाओं या तेजी से सदस्यता वृद्धि के साथ नवजात समूहों द्वारा खारिज किया जा रहा है," विन्सेंट ने समझाया। "एआई का उपयोग डिज़ाइन के साथ-साथ विशेष प्रकार की सामग्री को साझा करने से पहले घर्षण जोड़ने के लिए ध्वजांकित करने के लिए भी किया जा सकता है।"
AbdAlmageed ने कहा कि सोशल नेटवर्क को अपने अनुशंसा एल्गोरिदम के हिस्से के रूप में नकली समाचार पहचान एल्गोरिदम को एकीकृत करने की आवश्यकता है। उन्होंने कहा, लक्ष्य, "फर्जी समाचारों को नकली या गलत के रूप में चिह्नित करना है यदि वे नकली समाचार साझा करने को पूरी तरह से रोकना नहीं चाहते हैं।"
उस ने कहा, जबकि एआई नकली समाचारों का मुकाबला करने के लिए उपयोगी हो सकता है, दृष्टिकोण में इसके नकारात्मक पहलू हैं, विंसेंट ने कहा। समस्या यह है कि AI सिस्टम मानव भाषण और लेखन का अर्थ नहीं समझ सकता है, इसलिए वे हमेशा वक्र के पीछे रहेंगे।
"विंसेंट ने कहा, "अभद्र भाषा और दुष्प्रचार के कुछ रूपों के साथ एआई जितना सटीक हो सकता है, उतनी ही अधिक मानव संस्कृति नए कोड और भूमिगत अर्थ ट्रांसमिशन को व्यवस्थित करने के लिए आगे बढ़ेगी।"
विघटन निगरानी कंपनी Blackbird. AI के सीईओ वसीम खालिद ने लाइफवायर को एक ईमेल में कहा कि ऑनलाइन दुष्प्रचार एक उभरता हुआ खतरा है। नए AI सिस्टम को यह अनुमान लगाने में सक्षम होने की आवश्यकता है कि नकली समाचार आगे कहां दिखाई देंगे।
"ज्यादातर मामलों में, आप एआई उत्पाद नहीं बना सकते हैं और इसे किया हुआ कह सकते हैं," खालिद ने कहा। "व्यवहार के पैटर्न समय के साथ बदलते हैं, और यह महत्वपूर्ण है कि आपके AI मॉडल इन परिवर्तनों के साथ बने रहें।"
