AI新突破！「SmoothDetector」機率演演算法直擊社群媒體假新聞痛點
科技
04-11
在AI技術飛速發展與平臺查核資源縮減的雙重影響下，社群媒體上的假新聞正以驚人速度擴散，辨識難度也越來越高。這種現象在選舉期間尤其令人憂心，國內外勢力可能透過圖文、音訊與影音等多種形式散佈不實訊息。
不過，蒙特婁康考迪亞大學Gina Cody工程與電腦科學學院的研究團隊提出創新解法。他們開發的「SmoothDetector」模型，巧妙結合機率演演算法與深度神經網路，能從多模態資料中捕捉潛在特徵，揪出隱藏在內容中的造假模式。目前該模型已運用Twitter與微博的標註資料進行訓練，未來更計劃擴充套件至音訊與影音偵測領域。
「SmoothDetector的獨特之處在於，它既能發揮深度學習的強大表現力，又能透過機率演演算法量化不確定性。」論文第一作者、博士生Akinlolu Ojo強調。這項研究成果已發表於《IEEE Access》期刊，透過「位置編碼」技術，模型能理解詞語在句子中的語境關係，並將相同邏輯應用於影象分析。
有別於傳統單模態檢測系統容易產生誤判，這項新技術能同步分析貼文中的文字、影象等多元要素。Ojo解釋：「我們特別注重捕捉內容中的不確定性，避免對資訊真偽做出非黑即白的武斷結論。」這種「機率平滑」的判斷機制，使系統能更細緻地評估訊息可信度。
研究團隊表示，雖然要實現真正的全模態分析仍需努力，但該技術已具備跨平臺應用潛力。此項研究由康考迪亞大學資訊系統工程研究所Nizar Bouguila教授領銜，並與紐約市立大學約翰傑刑事司法學院、沙烏地阿拉伯吉達大學等多位學者合作完成。
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