Facebook用機器學習鑒別假新聞，是否比人還有效？

據外媒報道，Facebook今日宣布了使用機器學習來發現由不同賬戶複製和粘貼的惡作劇文章的一些措施。

這已經不是Facebook第一次宣布將AI應用於誤導性內容之上了，畢竟Facebook與假新聞，惡作劇和垃圾郵件發送者的鬥爭還遠遠沒有結束，該公司也正在盡全力保持其網路上沒有不良信息的壓力。

機器學習不能自動真實地檢查故事或對誤導性標題做出細緻的判斷，但它可以識別出易於識別的信號，這些信號可能表明一個賬戶有問題。例如，發現人類事實核查人員已經確定為假冒的賬號副本。

今天每Facebook的博客文章表示：

機器學習有助於我們識別被揭穿的故事的重複。例如，法國的一個事實核查人員揭發了這樣的說法：你可以用針刺手指並抽血，從而挽救一個中風患者。這使我們能夠確定超過20個域名和1,400多個鏈接傳播相同的內容。

在接受BuzzFeed新聞採訪時，Facebook產品經理Tessa Lyons對這種機器學習的使用進行了更詳細的介紹，稱其過濾器現在試圖預測哪些頁面「可能」分享不良內容。

比如說，生活在一個國家，但將用戶定位在另一個國家的頁面管理員 - 這是東歐國家垃圾郵件發送者通常的賺錢方式。「這些管理員往往有可疑的賬戶，這些賬戶不是假的，但在我們的系統中還是能識別其可疑性，」Lyons說。Lyons承認，Facebook將採取措施對付傳播虛假新聞和惡作劇的網頁和網站，減少他們的存在，消除他們的賺錢能力。這是至關重要的，因為如果沒有金錢獎勵的承諾，大多數這些網站甚至不會存在。

隨著人工智慧革命的不斷加速，企業會不斷地開發新技術來滿足消費者，我們對人工智慧的依賴將會加深，不可避免地會引發許多道德問題。這些問題及其後果如果不加以，其影響將是深遠的。

https://www.theverge.com/2018/6/21/17488040/facebook-machine-learning-spot-hoax-articles-spammers

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