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Diese KI kann dabei helfen, voreingenommene Websites und falsche Nachrichten zu erkennen

2022

Jeder Sachverständige, der in den Medien arbeitet, hat eine einfache, aber herausfordernde Aufgabe: Stellen Sie sicher, dass alle Behauptungen in einem Artikel wahr sind. Sind einfache Fakten wie die Entfernung zwischen zwei Städten korrekt? Sind die Anführungszeichen korrekt? Sind weiter gefasste Aussagen wahr? Dies ist eine wichtige Aufgabe, und in Zeiten regelrechter Fälschungen, insbesondere in Anbetracht der Wahlen 2016 und der bevorstehenden Halbzeit, wird sie noch wichtiger.

Um dieses größere Problem anzugehen, haben Forscher des MIT sowie von Institutionen in Katar und Bulgarien daran gearbeitet, künstliche Intelligenz zu nutzen, um den Menschen dabei zu helfen, die komplizierte Medienlandschaft besser zu verstehen. Und sie erkannten, dass ein wichtiger Schritt vor der Entwicklung einer KI, die einzelne Behauptungen überprüfen kann, darin bestand, zu analysieren, wie zuverlässig verschiedene Nachrichten-Websites selbst sind.

Also machten sie sich daran, eine KI zu entwickeln, die beurteilen kann, wie stark die verschiedenen Standorte tatsächlich sind und welche politischen Vorurteile sie haben.

Um ihr KI-System zu trainieren, verwendeten sie zuerst Daten von 1.066 Websites, die in einer Quelle namens Media Bias / Fact Check aufgeführt sind. Anschließend analysierte die KI Informationen über Nachrichten-Websites und berücksichtigte dabei Quellen wie Artikel auf den Websites selbst, deren Wikipedia-Seiten, Twitter-Konten und sogar URLs. Unter Verwendung solcher Informationen konnte die KI mit einer Genauigkeit von etwa 65 Prozent vorhersagen, wie sachlich die Website war, und sie konnte mit einer Genauigkeit von etwa 70 Prozent ihre Verzerrung feststellen.

Eine der besten Ressourcen für die KI ist eine, auf die sich auch Menschen verlassen. "Es stellt sich heraus, dass Wikipedia sehr wichtig ist", sagt Ramy Baly, Postdoc am MIT für Informatik und Künstliche Intelligenz und erster Autor der Zeitung Die Zwiebel zum Beispiel bezeichnet es ganz oben als satirisch, die Wikipedia-Seite des Drudge-Berichts als konservativ.

Wikipedia war aus einem anderen Grund wichtig. "Das Fehlen der Wikipedia-Seite ist mit einer Website verbunden, die nicht sehr zuverlässig ist", fügt Baly hinzu.

Berücksichtigen Sie die allgemeine Vertrauenswürdigkeit der Website selbst und überprüfen Sie die Wikipedia-Seite, falls vorhanden. Dies ist auch ein guter Schritt für normale Benutzer. Zum Beispiel gaben Facebook und eine Cybersicherheitsfirma im August bekannt, dass sie "unechte" Nachrichten aus dem Iran entdeckt hatten. Eine der mit dem Iran verbundenen Websites hieß Liberty Front Press. Sie nannten sich "unabhängig", schienen aber tatsächlich für den Iran zu sein. Und bezeichnenderweise scheint die Site keine Wikipedia-Seite zu haben. (Facebook hat auch einige gute Tipps für uns Nicht-AIs, die wir bei der Suche nach gefälschten Nachrichten berücksichtigen sollten.)

Natürlich ist die MIT-Forschungsgruppe nicht die Einzige, die AI verwendet, um eine Sprache wie diese zu analysieren: Ein von Google erstelltes AI-System namens Jigsaw bewertet automatisch die Toxizität von Leserkommentaren, und Facebook hat sich an AI gewandt, um seine Bemühungen zu verstärken Hassrede in Schach in Myanmar.

Eine andere Quelle war für das AI-System der MIT-Forscher noch wichtiger als Wikipedia: Artikel auf den Websites selbst. Die KI war in der Lage, 50 bis 150 Artikel auf jeder Nachrichtenseite zu analysieren und die Sprache in ihnen zu untersuchen. "Extrem voreingenommene Websites versuchen, die Emotionen der Leser anzusprechen", sagt Baly. UseSie verwenden eine andere Art von Sprache main als eine normale, mittelgroße Site.

Balys sagt, sie würden ihr System immer noch gerne weiterentwickeln. Ihr Ziel in dieser Phase war es, "eine neue Art zu überlegen, wie man dieses Problem angehen kann"

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