콘텐츠
- 기계에 대한 분노 (학습)
- 거짓말 말해줘, 달콤한 거짓말 말해줘
- 버그 없음, 스트레스 없음-인생을 파괴하지 않고 인생을 바꾸는 소프트웨어를 만드는 단계별 가이드
- 블록 체인으로 거짓말의 사슬 차단
- 트롤에게 먹이를주지 마십시오
출처 : Wrightstudio / Dreamstime.com
테이크 아웃 :
가짜 뉴스는 단순히 소셜 미디어 클릭을 증가시키는 것에서부터 선거에 영향을 미치는 것까지 다양한 이유로 사람들을 믿기 만하는 거짓으로 조작하려고 시도합니다. 그러나 기술은이를 식별하고 멈추기위한 새로운 전략과 맞서 싸우고 있습니다.
지난 몇 년 동안 "가짜 뉴스"라는 문구는 정부 음모, 대중 선전, 십대 인터넷 장난 및 오해의 소지가있는 광고에서 오는 모든 형태의 잘못된 정보를 통합하여 새로운 의미를 얻었습니다. 다시 말해, 모든 종류의 정보에 거의 즉시 액세스 할 수있는 세상에 살고 있지만 진실과 거짓말의 경계는 결코 가혹한 적이 없습니다.
역사는 이러한 "정크 스토리"로 가득 차 있으며, 그중 일부는 고대 이집트만큼이나 고대입니다. 기원전 13 세기에 파라오 대왕이 가데스 전투를 거짓 히 틀리 타 군대에 대한 놀라운 승리로 잘못 묘사 한 것을 실제로 알고 있었습니까? 당신의 대답이 (거의 확실하게) "아니오"라면, 나도 그랬습니다. 나는 단지 몇 초를 빠르게 검색 한 후에 Wikipedia에서 간단히 읽었습니다. 그래서 그것은 가짜 이야기가 아니기를 바랍니다.
오늘날 우리는 사람들을 오도하기 위해 제조 된 다소 악의적 인 기술 덕분에 새로운 정크 뉴스가 게시되기 때문에 문제가 생겼습니다. 때로는 부도덕 한 정치인을 위해 투표하기도했습니다. 그러나, 두려워 할 필요는 없습니다. 좋은 소식은 말장난을 용서하는 것입니다 다른 기술은 가짜 뉴스를 다루고 실제로 자신이 속한 곳인 휴지통에 다시 배치하기 위해 고 안되고 있습니다. (일부 월드 와이드 웹의 반복이 가짜 뉴스를 억제하는 데 도움이 될 것이라고 생각하는 사람들도 있습니다. 기술 전문가로부터 직접 : 웹 3.0의 정의 기능은 무엇입니까?에 대해 자세히 알아보십시오.)
기계에 대한 분노 (학습)
가짜 뉴스를 퍼뜨리는 가장 일반적인 방법 중 하나는 많은 수의 봇을 사용하는 것입니다. 소셜 미디어에 대한 가시성을 배포하거나 향상시키는 데있어 자동화의 잠재력은 엄청납니다. 봇은 대부분의 소셜 미디어 플랫폼과 동일한 규칙을 이용하여 수많은 게시물을 공유하거나 댓글을 달거나 게시 할 수 있도록 프로그래밍하여 콘텐츠의 인상을 늘리고 많은 사람들에게 도달하도록 프로그래밍 할 수 있습니다.
따라서 트랙에서 봇을 멈추는 것은 전염병을 억제하는 가장 효과적인 방법 중 하나이지만 봇을 어떻게 인식하고 인간과 기계의 차이점을 알 수 있습니까? 다른 사람에게는 매우 간단하지만 IT 부서는 봇 군대를 따라 잡는 데 필요한 확장성에 도달 할 수 없었습니다. 분명히 자체 로봇 방지 기술을 개발했지만 기능에 대한 자세한 내용은 설명하지 않았습니다. 마크 주커 버그 (Mark Zuckerberg)는 뉴욕 타임즈 (New York Times)와의 과거 인터뷰에서 마케도니아의 가짜 뉴스-뉴스-영리 기업에서 온 가짜 계정과 허위 뉴스를 식별하기 위해 새로운 AI 도구를 배포했다고 밝혔습니다.
봇을 식별하는 데 사용되는 실제 방법에 대해서는 여전히 추측이 있지만, 대부분의 스팸 계정은 프리젠 테이션 및 타이밍에서 일부 유사성을 공유하기 때문에 인공적인 것으로 식별 될 수 있습니다. 안티 봇 소프트웨어는 데이터 분석을 사용하여 이러한 패턴을 인식 한 후 추가 조사를 위해 플래그를 지정할 수 있습니다. 생체 인식 인증은 또한 어느 계정이 봇에만 있는지 확인하고 소스에서 문제를 중지하는 데 사용됩니다.
거짓말 말해줘, 달콤한 거짓말 말해줘
이 문제를 근절하기위한 또 다른 방법은 가짜 뉴스 자체를 다루는 것입니다. 이는 일부 봇을 죽이는 것보다 훨씬 복잡한 것 같습니다. 다양한 시도에도 불구하고, 인공 지능은 인간이하는 방식대로 인간의 글을 이해하지 못하기 때문에 여러 수준에서 실패했습니다. 이론적으로, 기계는 이야기를 쓰는 동안 사용 된 어조, 감정 및 스타일과 같은 기사 "자세"를 감지하고 정보가 부정확하거나 명백하게 거짓인지 여부를 결정하도록 배웁니다. AI는 뉴스, 웹 트래픽, 계정 및 소셜 미디어에 대한 전반적인 참여를 게시 한 웹 사이트뿐만 아니라 콘텐츠, URL 및 헤드 라인 구조에 대한 심층 분석을 수행합니다. 그러나 결과는 약 65 %의 성공률로 특히 고무적이지 않았습니다. 인간은 여전히 결과를 개선하고 결과를 검증하는 데 도움이 필요하므로 전체 시스템은 아직 초기 단계입니다. 미묘한 색조, 문화적 단점 또는 심지어 오래된 유머와 같은 것들은 단순히 기계가 이해할 수없는 능력을 넘어 섭니다.
그러나 비디오는 완전히 다른 수준입니다. GAN (Generative Adversarial Network)과 같은 가장 교활한 머신 러닝 기술은 버락 오바마 (Barack Obama)와 같은 사람들이 놀라 울 정도로 사실적인 비디오를 만들 수 있다고 말합니다. 올바른 기술로 가짜 이미지를 만드는 것만 큼 쉬운 일은 없었습니다. 캘리포니아 대학 (University of California)의 컴퓨터 공학과 Hany Farid 교수는“이 기술은 민주화되고있다”고 설명했다. 그러나 적어도 이번에는 다른 기계가 사람의 얼굴에 적용된 이러한 보이지 않는 수정을 감지하고 가짜 비디오를 감지 할 수 있습니다. 실제로, 이러한 AI는 작은 빛의 변화, 깜박임 부족 또는 심장 박동에 해당하는 얼굴의 색상 변화와 같이 사람의 눈이 결코 포착 할 수없는 세부 사항을 찾아 낼 수 있습니다. 그러나 이러한 프로젝트를 수행하는 과학자들은 분명한 이유로 최선의 전략을 비밀로 유지해야합니다.
버그 없음, 스트레스 없음-인생을 파괴하지 않고 인생을 바꾸는 소프트웨어를 만드는 단계별 가이드
아무도 소프트웨어 품질에 신경 쓰지 않으면 프로그래밍 기술을 향상시킬 수 없습니다.
블록 체인으로 거짓말의 사슬 차단
블록 체인은 거의 모든 현대 문제에 대한 솔루션을 계속 제공합니다. 다른 많은 것들 (비트 코인을 포함 할 수 있음) 중에서도이 다재다능한 기술은 또한 가짜 뉴스가 우리 사회에 미친 격차 상처를 막기 위해 사용됩니다. 실제로 블록 체인은 뉴스 세계가 필요로하는 매우 필요한 투명성과 책임 성을 제공 할 수 있습니다. 먼저, 모든 기사 및 컨텐츠의 출처와 기사를 공유 한 사람 및 위치와 같은 후속 단계를 추적 할 수 있습니다.
둘째, 양질의 콘텐츠를 제공하는 것보다 뷰 생성을 기반으로하는 현재 수익 창출 시스템을 혁신하는 데 도움이 될 수 있습니다. 더 많은 돈을 버는 사람들은 더 많은 장소에서 자신의 콘텐츠를 공유 할 수있는 사람들입니다. 이는 기사가 경보 주장으로 가득 차고 음모론으로 가득 차고 흉터를내는 전술로 강화 될 때 훨씬 쉽습니다. 블록 체인은 미디어 플랫폼이 암호화 코인을 사용하여 저자가 신뢰할 수 있고 사실 확인 된 정보를 생성하도록 동기를 부여 할 수있는 자체 지속 가능한 경제를 창출하도록 도울 수 있습니다. 저자의 편견을 확인하기 위해 내부 데이터 암호화, 신원 확인 및 모든 조각의 완벽한 추적 기능은 여기에 케이크 위에 장식되어 있습니다. (블록 체인에 대한 자세한 내용은 블록 체인이 어떻게 당신과 내가 사업을 수행하는 방식을 바꾸고 있는지 참조하십시오.)
트롤에게 먹이를주지 마십시오
진심으로. 당신이 할 경우 그는 크게 자랄 것입니다. 결론은 기계와 기술이 우리가 드러난 수많은 허위 이야기를 막는 데 도움이 될 수 있지만, 궁극적으로 우리가 눈에 띄는 모든 내용을주의 깊게 읽어야 할 책임입니다. 결국, 사람들은 문명의 새벽부터 다른 사람들에게 거짓말을하고 있지만, 고대 이집트인들은 AI를 가지고 있지 않아서 진실과 거짓말을 분리시킬 수있었습니다.
우리 모두 정신 능력이 몇 초 이상을 보낼 수 있습니다 하나 두 번째로 읽은 내용의 출처를 확인하십시오. 우리를 도와 줄 기술이 있든 없든, 다음에 당신이 명백한 거짓말을 믿게 될 때, 이것이 당신의 잘못이라는 것을 잊지 마십시오.