Le fake news hanno già alimentato le fiamme della sfiducia nei confronti dei media, politica e istituzioni consolidate in tutto il mondo. E mentre le nuove tecnologie come l'intelligenza artificiale (AI) potrebbero peggiorare le cose, può anche essere usato per combattere la disinformazione.

Vuoi farti sembrare Obama? Nel passato, che potrebbe aver richiesto di imitare fisicamente la sua voce, stile party-trick. E anche se tu fossi molto bravo a farlo, quasi certamente non rappresenterebbe un pericolo per la nostra democrazia. Ma la tecnologia ha cambiato questo. Ora puoi far dire qualsiasi cosa a chiunque in modo semplice e preciso tramite l'intelligenza artificiale. Basta usare il servizio di un programma online per registrare una frase e ascoltare quello che hai detto con la voce di una persona famosa.

Programmi come questo sono spesso chiamati deep fake:sistemi di intelligenza artificiale che adattano l'audio, immagini e video per far dire e fare cose che non hanno mai fatto.

Queste tecnologie potrebbero lanciare una nuova era di notizie false e disinformazione online. Nel 2017, Hany Farid, un informatico al Dartmouth College, NOI, chi rileva i video falsi ha affermato che la rapida proliferazione di nuove tecniche di manipolazione ha portato a una "corsa agli armamenti". Immaginate come saranno le elezioni quando non saremo più in grado di fidarci di video e audio. Ma alcuni ricercatori ora stanno reagendo e mostrando che l'intelligenza artificiale può anche essere usata a fin di bene.

"L'intelligenza artificiale ha molti problemi etici, " disse Francesco Nucci, direttore della ricerca applicativa presso Engineering Group, con sede in Italia. "Ma a volte può anche essere la soluzione. Puoi usare l'intelligenza artificiale in modi non etici per, ad esempio, creare e diffondere notizie false, ma puoi anche usarlo per fare del bene, Per esempio, per combattere la disinformazione".

Verifica dei fatti

È il principale ricercatore del progetto Fandango, che mira a fare proprio questo. Il team sta creando strumenti software per aiutare i giornalisti e i verificatori di fatti a rilevare e combattere le notizie false, dice Nucci. Sperano di servire i giornalisti in tre modi.

Il primo componente è ciò che Nucci chiama rilevamento indipendente dal contenuto utilizzando strumenti che prendono di mira la forma del contenuto.

Nucci spiega che oggi, immagini e video possono essere facilmente manipolati, sia attraverso semplici Photoshop o tecniche più complesse come i deep fake. I sistemi di Fandango possono decodificare questi cambiamenti, e utilizzare algoritmi per aiutare i giornalisti a individuare i contenuti manipolati.

Poiché questi strumenti osservano la forma, non controllano se il contenuto stesso fa affermazioni false, che è ciò che fa la seconda linea di ricerca di Fandango. Qui collegano storie che sono state dimostrate false da verificatori di fatti umani, e cerca pagine online o post sui social media con parole e affermazioni simili.

"Gli strumenti possono individuare quali notizie false condividono la stessa radice e consentire ai giornalisti di indagare su di esse, " ha detto Nucci.

Entrambi questi componenti si basano fortemente su vari algoritmi di intelligenza artificiale, come l'elaborazione del linguaggio naturale. La terza componente consente ai giornalisti di rispondere alle fake news.

Una storia falsa potrebbe, Per esempio, affermare che una percentuale molto alta di reati in un paese europeo è commessa da immigrati stranieri. In teoria, questa potrebbe essere un'affermazione facile da confutare a causa delle grandi quantità di dati aperti disponibili, eppure i giornalisti sprecano tempo prezioso per trovare quei dati.

Quindi lo strumento di Fandango collega insieme tutti i tipi di fonti di dati aperti europei, e raggruppa e lo visualizza. I giornalisti possono utilizzare, Per esempio, ha riunito i dati nazionali per affrontare le denunce di crimini o applicare i dati dei satelliti europei Copernicus ai dibattiti sui cambiamenti climatici.

"In questo modo i giornalisti possono rispondere rapidamente alle storie false e non perdere tempo, ", ha detto Nucci.

I loro strumenti sono attualmente in fase di test da parte dell'emittente pubblica belga VRT, ANSA, la principale agenzia di stampa italiana, e CIVIO, un'organizzazione spagnola senza scopo di lucro.

Rilevamento di notizie false

Tuttavia, individuare notizie false potrebbe non essere solo una questione di trovare affermazioni false, ma anche di analizzare enormi quantità di modelli di condivisione sui social media, dice Michael Bronstein, professore all'Università di Lugano in Svizzera e all'Imperial College di Londra, il Regno Unito.

Dirige un progetto chiamato GoodNews, che utilizza l'intelligenza artificiale per adottare un approccio atipico al rilevamento di notizie false.

"La maggior parte degli approcci esistenti guarda al contenuto, " ha detto il prof. Bronstein. "Analizzano le caratteristiche semantiche che sono caratteristiche delle notizie false. Che funziona in una certa misura, ma incontra tutti i tipi di problemi.

"Ci sono, Per esempio, barriere linguistiche, piattaforme come WhatsApp non ti danno accesso al contenuto perché è crittografato e in molti casi le notizie false potrebbero essere un'immagine, che è più difficile da analizzare utilizzando tecniche come l'elaborazione del linguaggio naturale."

Quindi il prof. Bronstein e il suo team hanno ribaltato questo modello, guardando invece a come si diffondono le notizie false.

Essenzialmente, studi precedenti mostrano che le notizie false vengono condivise online in modi diversi dalle notizie reali, dice il prof. Bronstein. Le notizie false potrebbero avere molte più condivisioni dei Mi piace su Facebook, mentre i post normali tendono ad avere più Mi piace che condivisioni. Individuando schemi come questi, GoodNews attribuisce un punteggio di credibilità a una notizia.

Il team ha costruito il suo primo prototipo, che utilizza l'apprendimento automatico basato su grafi, una tecnica di intelligenza artificiale in cui il Prof. Bronstein è un esperto. Il prototipo è addestrato sui dati di Twitter in cui i ricercatori tracciano storie verificate dai giornalisti e rivelate false. I giornalisti in questo modo addestrano l'algoritmo AI mostrandogli quali storie sono false, e quali no.

Il team di GoodNews spera di monetizzare questo servizio attraverso una start-up chiamata Fabula AI, con sede a Londra. Mentre sperano di lanciare il prodotto alla fine dell'anno, prevedono di avere clienti come grandi società di media come Facebook e Twitter, ma anche singoli utenti.

"La nostra visione più grande è che vogliamo diventare una casa di valutazione della credibilità per le notizie, allo stesso modo in cui alcune aziende valutano il punteggio di credito al consumo di una persona, " ha detto il prof. Bronstein.

Risolvere

Ovviamente questo lascia una domanda più grande:la tecnologia può davvero risolvere le fake news? Entrambi i ricercatori sono scettici, ma la tecnologia convinta può aiutare. Nucci sottolinea che il concetto di fake news è contestato, e che le storie spesso non sono del tutto vere, ma anche non del tutto falso.

"Le fake news non sono una questione matematica di algoritmi e dati, " ha detto. "Ma una questione molto filosofica di come affrontiamo la verità. Tuttavia, la nostra tecnologia può aiutare a migliorare la trasparenza in merito a false affermazioni e disinformazione".

Il prof. Bronstein dice che sarebbe ingenuo aspettarsi che la tecnologia risolva il problema delle fake news.

"Non si tratta solo di rilevare notizie false. È anche un problema di fiducia e mancanza di pensiero critico. Le persone stanno perdendo fiducia nei media e nelle istituzioni tradizionali, e non è qualcosa che può essere mitigato solo attraverso la tecnologia, " Egli ha detto.

"Richiede sforzi da parte di tutte le parti interessate, e si spera che il nostro progetto possa svolgere un ruolo in questo sforzo più ampio".