Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, istilah "berita palsu" telah dipopularkan begitu juga dan disusun oleh pelbagai pihak yang hampir terlalu sukar untuk mentakrifkan istilah itu dengan tepat. 

Walau bagaimanapun, satu perkara adalah jelas. Berita palsu adalah masalah besar dalam masyarakat moden kita. 

Menurut 2019 kaji selidik oleh Pusat Penyelidikan Pew, Amerika menilai berita palsu sebagai masalah yang lebih besar daripada keganasan, perkauman, seksisme atau perubahan iklim. Walaupun pelbagai definisi oleh orang yang berlainan, berita palsu merupakan masalah besar dan perlu dihentikan.  

Di University of Waterloo, satu pasukan penyelidik telah membangunkan alat yang menggunakan kecerdasan buatan untuk melakukannya. 

"Penyebaran berita dan maklumat palsu itu boleh menyebabkan kemudaratan masyarakat yang besar, kerana ia dapat menyesatkan jumlah orang yang tidak pernah ada sebelumnya di seluruh dunia untuk tidak hanya mempercayai maklumat dan konspirasi yang boleh membahayakan diri mereka sendiri (misalnya, remedi palsu untuk mengubati penyakit) dan lain-lain (misalnya, berita palsu mengenai budaya dan peristiwa lain di seluruh dunia), tetapi juga boleh membawa kepada keputusan yang salah dibuat (mis., mengundi terhadap calon berdasarkan khabar angin palsu), "kata Alexander Wong, profesor kejuruteraan reka bentuk sistem di University of Waterloo dan ahli pengasas Institut Perisikan Buatan Waterloo.

Wong berkolaborasi dengan tiga pelajar siswazah dari universiti - Chris Dulhanty, penyelidik utama, Jason Deglint dan Ibrahim Ben Daya - untuk membangunkan alat yang menggunakan AI untuk membantu rangkaian media sosial dan organisasi berita yang mengeluarkan berita palsu. 

Mereka mempersembahkan mereka kertas bulan ini pada Persidangan Sistem Pemprosesan Maklumat Neural di Vancouver, Kanada. 

Siapakah yang memulakannya?

Presiden Trump boleh menuntut kredit untuk mencipta istilah "berita palsu," tetapi ia sebenarnya pertama kali dipopularkan oleh Craig Silverman, editor media di BuzzFeed News, yang mula menggunakan istilah dalam kajian dan pelaporannya sejak 2014. 

Dalam temu bual dengan Orang Barat, Silverman mendefinisikan berita palsu sebagai "kandungan palsu sepenuhnya, dicipta untuk menipu, dan dengan motif ekonomi."

Walaupun berita palsu adalah pembohongan secara terang-terangan, dengan jumlah berita palsu dalam masyarakat kita hari ini, ia menjadikannya lebih sukar bagi orang untuk membezakan palsu daripada berita sebenar dan, oleh itu, lebih sukar untuk mempercayai berita apa pun, malah orang yang bereputasi. 

Menurut Kaji selidik 2019 Pew, hampir 60 peratus daripada Demokrat dan 70 peratus daripada Republikan telah menggugurkan saluran berita kerana mereka menilai kandungan menjadi berita palsu. 

Bagi mereka yang kurang menyedari politik, kerana ketakutan terhadap berita palsu, mereka 20 peratus lebih berkemungkinan mengurangkan penggunaan keseluruhan berita mereka daripada mereka yang lebih sedar secara politik. 

Selain itu, separuh daripada semua responden mengatakan bahawa mereka telah mengelakkan bercakap dengan seseorang kerana mereka menyangka bahawa orang itu mungkin membawa berita palsu ke dalam perbualan. 

Dengan bias dan perspektif mereka sendiri, setiap orang mentakrifkan berita palsu secara berbeza. Dan demi menyebarkan berita palsu, orang menjadi cepat menilai dan, akhirnya, menutup apa sahaja yang mereka ambil untuk menjadi palsu, atau sering, berbeza dari apa yang mereka sudah percaya. 

Keganasan berita palsu ini mencipta ruang echo, pemakanan yang tetap pemikiran dan kepercayaan yang sama, menjadikan orang lebih terdedah kepada berita palsu kerana kekurangan maklumat yang sah dan membawa kepada masyarakat yang semakin terpolarisasi. 

Menyalin berita palsu 

Selagi ada keuntungan dalam melakukannya, selalu ada orang yang akan mengeluarkan maklumat palsu sengaja. 

Walau bagaimanapun, walaupun mereka tidak dapat menghentikan pencipta berita palsu sepenuhnya, penyelidik di University of Waterloo bertanya sama ada mereka boleh membantu wartawan yang benar-benar mahu memaklumkan kepada orang ramai untuk membezakan palsu daripada berita sebenar. 

Menurut Wong, para penyelidik melatih sistem pemeriksaan mereka untuk belajar dari sejumlah besar teks yang mengandungi tuntutan dan artikel. Dengan cara itu, ia terus belajar linguistik dan hubungan antara tuntutan dan artikel dan terus meningkat dari masa ke semasa dari jumlah teks. 

Berdasarkan pembelajarannya, sistem dapat menggunakan apa yang dipelajari untuk memeriksa fakta dan memutuskan sama ada tuntutan disokong oleh artikel yang berlainan. 

Jika tuntutan tidak disokong oleh artikel yang berlainan, terutama dari sumber berita yang boleh dipercayai dan boleh dipercayai, maka ia boleh ditandakan sebagai berita palsu. 

"Jika mereka, hebat, mungkin cerita yang sebenar. Tetapi jika kebanyakan bahan lain tidak menyokong, itu adalah petunjuk kuat yang anda berhadapan dengan berita palsu, "kata Wong dalam satu kenyataan. Siaran akhbar. 

Memandangkan pelbagai tuntutan mengenai subjek yang sama, sembilan daripada 10 kali, sistem dapat membezakan sama ada tuntutan disokong atau tidak, yang bermaksud palsu atau nyata. 

Tidak menggantikan, tetapi menguatkan

Walaupun sesetengah mungkin berfikir sistem ini menggantikan wartawan, para penyelidik telah menjelaskan bahawa sistem mereka adalah alat penyaringan untuk menguatkan - dan bukan pengganti - wartawan dan pemeriksa fakta di media sosial dan organisasi berita.

"Saya yakin dengan gagasan kerjasama manusia-mesin, di mana AI harus direka dengan cara yang membantu orang melakukan pekerjaan mereka dengan lebih cepat, lebih baik dan lebih konsisten," kata Wong. "Ada perkara yang hebat manusia, perkara lain di mana mesin cepat dan hebat, jadi mengapa tidak menggabungkan mereka menjadi lebih besar daripada jumlah bahagiannya? 

"Oleh itu, kami bermotivasi untuk melakukan bahagian kami dalam membantu mengenal pasti berita palsu tersebut sebelum ini untuk membantu mengurangkan kepercayaan mereka yang meluas, atau sekurang-kurangnya membawa kesedaran kepada berita palsu itu untuk membantu orang ramai mendapat maklumat lanjut."

Menurut Wong, berita palsu merupakan contoh yang baik dari AI yang membawa kesan sosial yang positif. Sistem mereka membantu menandakan berita palsu yang berpotensi supaya manusia dapat menentukan pengalaman dan konteks manusia untuk memproses dan mengenal pasti berita palsu dengan lebih cepat dan lebih baik.

"Kami perlu memberi kuasa kepada wartawan untuk mendedahkan kebenaran dan memaklumkan kepada kami," kata Dulhanty dalam satu kenyataan. "Ini mewakili satu usaha dalam badan kerja yang lebih besar untuk mengurangkan penyebaran maklumat yang salah."

Para penyelidik merancang cara terbaik untuk menyediakan alat ini kepada orang awam, demikian menurut Wong. Lebih-lebih lagi, mereka berharap untuk memperluaskan sistem mereka untuk menutup bahasa-bahasa lain dan arahan lain untuk menyemak fakta dan mengenal pasti berita palsu secara lebih komprehensif.