Роботы против фейков

Наука и технологии
FAKE NEWS
«Эксперт» №29 (1083) 16 июля 2018
ИТ-гиганты ищут способы фильтрации фальшивых новостей. Растет спрос на специалистов в сфере компьютерной лингвистики и искусственного интеллекта
Роботы против фейков

Недавно в русскоязычном сегменте Facebook разразился скандал: сотрудница известной компании опубликовала пост, в котором утверждалось, что российские футбольные фанаты жестоко убили девушку. Довольно быстро выяснилось, что эта история — фейк (англ. fake «фальшивка»): праздновавшие победу над Испанией футбольные фанаты к гибели девушки никакого отношения не имели. То, как легко многие поверили недостоверной информации, показывает, что фейки отлично умеют маскироваться под настоящие новости и способны будоражить общество.

Легкость и бесплатность распространения информации привели к ее избытку и усложнили фильтрацию. Помочь решить проблему могут новейшие технологии обработки данных. Гиганты ИТ-отрасли запустили проекты, которые позволят пользователям отличать достоверную информацию от fake news и публикаций, распространяемых ботами. В арсенале компаний — специальные алгоритмы, выявляющие фейки, контекстный и семантический анализ, использование искусственного интеллекта для выявления лжи.

Пока наиболее распространенным методом выявления фейков остается ручной труд. Функции роботов выполняют люди: например, в Facebook для анализа контента используют жалобы на сообщения как от рядовых пользователей, так и от специально нанятых сотрудников, и снижают приоритет показа «плохих» сообщений в новостной ленте. Для этого требуется большое число сотрудников, просматривающих сообщения, и Facebook запустил программу проверки фактов, заключив партнерства со сторонними компаниями, которые предоставляют такие услуги. Контент Facebook контролируют более пятнадцати тысяч человек, к концу года планируется привлечь еще пять тысяч. В прошлом месяце представители Facebook заявили, что за два года программа позволила сократить число фейков на 80%, а в ближайшее время ее расширят еще на 14 стран. Впрочем, скептики указывают, что реальная причина распространения фейков не решается, потому что компании невыгодно мешать росту трафика, который приносит рекламную прибыль.

Тесса Лайонс, менеджер Facebook, недавно признала, что без технологий не обойтись и в компании начинают исследовать возможности решения проблем с помощью машинного обучения. В начале июля Facebook купил британский стартап Bloomsbury AI; по оценкам аналитиков TechCrunch, сумма сделки составила около 30 млн долларов. Главная компетенция Bloomsbury AI как раз в технологиях обработки естественного языка, и Facebook вступил в борьбу за редких специалистов в этой области.

Впрочем, эксперты Массачусетского технологического института (МТИ) указывают на три технологические проблемы, без решения которых реального прогресса в автоматическом противодействии фальшивкам и оскорблениям в Сети не достичь. Две проблемы связаны с колоссальной сложностью естественного языка. Во-первых, алгоритмы пока еще очень плохо улавливают смысл слов, а в случае с фейками это важно. Во-вторых, даже если проблема выявления смыслов сдвинется с места, сразу же появятся технологии, которые будут обманывать алгоритмы, настроенные на поиск недостов