Internet i sieci społecznościowe są pełne tzw. fake newsów – zmanipulowanych i fałszywych informacji. Algorytmy sztucznej inteligencji (AI – Artificial Intelligence) mają pomóc w ich wykrywaniu. Problem ten dostrzegli giganci technologiczni: Apple, Facebook i Google. Opracowaniem odpowiednich algorytmów zajmują się też naukowcy. Złożone algorytmy odgrywają ważną rolę także przy zastosowaniu deep learning w autonomicznych samochodach. Czy będziemy wsiadać do aut prowadzonych przez algorytmy AI? A może komponować muzykę? Sony opracowało już stosowne algorytmy.

Batalia z fake newsami rozpoczęta

Fake newsy to zmanipulowane, najczęściej fałszywe informacje, które rozprzestrzeniają się głównie za pomocą sieci społecznościowych. Poszukiwanie skutecznych metod ich wykrywania zapowiedzieli giganci technologiczni – Google i Facebook. Bronią do zwalczania fake newsów mają być opracowywane przez nich algorytmy sztucznej inteligencji (AI – Artificial Intelligence). Szef Apple, Tim Cook również chce, aby branża technologiczna podjęła działania przeciwko fałszywym informacjom zalewającym internet. Tim Cook wezwał przedstawicieli branży nowych technologii do stworzenia „ogromnej kampanii” przeciwko pladze fałszywych informacji.

źr. Pixabay

Opracowanie algorytmów AI do wykrywania fałszywych wiadomości w Sieci i mediach społecznościowych nie będzie jednak łatwe. W przeciwieństwie do udanych zastosowań algorytmów AI przy rozpoznawaniu obrazów czy przetwarzaniu języka naturalnego, w przypadku fałszywych informacji jest mniej jednoznacznych wzorców do naśladowania, co utrudnia rozpoznawanie nieprawdziwych wiadomości. Każde zaawansowane narzędzie AI będzie musiało mieć punkt odniesienia, podstawę do wydawania ocen: co jest prawdą, a co fałszem. Z tym algorytmy AI na dzisiejszym poziomie rozwoju, jak na razie jeszcze sobie nie radzą.

Nad bardziej zaawansowanymi formami algorytmów AI intensywnie pracują naukowcy. Walkę z fake news chce podjąć m.in. grupa naukowców Carnegie Mellon University, zajmujących się sztuczną inteligencją, podaje serwis TechTarget. Ogłosili oni konkurs Fake News Challenge dla pięciu zespołów badawczych z nagrodą 2 tys. dolarów dla grupy, która opracuje algorytmy sztucznej inteligencji pomagające wykrywać fałszywe wiadomości w Sieci.

Cyberzagrożenia dla demokracji?

W ostatnim czasie  media wielokrotnie omawiały raporty analizujące wpływ rozpowszechniania (głównie przez rosyjskich hakerów) w internecie i sieciach społecznościowych fałszywych wiadomości – na wynik wyborów prezydenckich w USA czy rezultat brytyjskiego referendum w sprawie Brexitu. W czasie kampanii prezydenckiej w USA jeden z fake news dotyczył rzekomego poparcia papieża Franciszka dla Donalda Trumpa. W ocenie ekspertów, tego typu działania dezinformacyjne mogą stanowić poważne cybernetyczne zagrożenia dla demokracji.

Aby przeciwdziałać podobnym praktykom, Facebook uruchomił 6 lutego br. narzędzia do walki z fake newsami we Francji przed wyborami prezydenckimi zaplanowanymi na kwiecień i maj br. Współpraca z kilkoma głównymi francuskimi podmiotami medialnymi, m.in. agencją AFP, BFM TV, tygodnikiem “L’Express” oraz dziennikiem “Le Monde”, ma zagwarantować, że zmanipulowane informacje nie będą publikowane w tym serwisie społecznościowym.

Muzyka komponowana przez algorytmy AI opracowane przez Sony

Narzędzie uruchomione we Francji przetestowano wcześniej w Niemczech i USA. Użytkownicy FB będą mieli możliwość zgłaszania informacji, co do prawdziwości których mają wątpliwość. Będą one analizowane przez partnerów medialnych Facebooka. Jeśli co najmniej dwóch spośród nich uzna, że informacja jest wątpliwa, zostanie ona oznaczona piktogramem jako problematyczna.

Inicjatywę Facebooka ma wspomagać Google, dostarczając narzędzie CrossCheck. Za pomocą tej platformy, służącej do współpracy z kilkunastoma redakcjami, internauci będą mogli poprosić o sprawdzenie prawdziwości artykułu, zdjęcia, filmu wideo czy komentarza. Wszystkie pytania będą zbierane na jednej stronie internetowej. Platforma ta, wspierana również przez Facebooka, ma zostać uruchomiona 27 lutego br.

Algorytmy AI zamiast kierowcy

W zastosowaniach deep learnig takich jak samoprowadzące samochody kluczową rolę odgrywają złożone algorytmy. Google twierdzi, że wypuścił swoje samojezdne auta na publiczne drogi po ponad 1,5 mln mil jazd testowych. I nie chodziło tylko o testowanie. Przejechanie tylu mil miało przede wszystkim na celu doskonalenie algorytmów uczenia maszynowego, które leżą u podstaw decyzji samodzielnie potem podejmowanych przez pojazd. Im więcej kilometrów samochód przejedzie sam, tym więcej doświadczenia zyska. Algorytmy gromadzą dane na temat wszystkiego, w tym warunków pogodowych, działań ludzkich i przedmiotów otaczających samochody. Wykorzystują te dane, aby móc przewidzieć, co zrobi obiekt i zadecydować, jak zareagować. Im więcej danych, tym lepiej.

Czy możemy zatem polegać na algorytmach, wsiadając do pojazdów bez kierownicy, pedałów hamulca i gazu? Wprowadzanie takich samochodów na rynek zapowiedziały m.in. koncerny Forda, General Motors oraz Tesla. Uber od września ub.r. oferuje testowe przejazdy samoprowadzącymi autami w Pittsburghu. Z czasem przekonamy się, czy opinia publiczna zaufa algorytmom, wierząc, że będą one za nas podejmować właściwe decyzje w różnych sytuacjach.

Warto przy tym pamiętać, że pewne rodzaje algorytmów już odgrywają dużą rolę w naszym codziennym życiu, jak choćby silniki rekomendacji Amazon, które są oparte na mechanizmach uczenia maszynowego.

SAS: co piąta firma rozumie wpływ machine learning na rozwój biznesu

Jak wynika z danych IDC, w najbliższych latach uczenie maszynowe będzie odgrywało coraz większą rolę w strategiach rozwoju biznesu. Firma prognozuje, że w 2020 r. wydatki przedsiębiorstw związane z wdrażaniem rozwiązań machine learning i sztucznej inteligencji wyniosą 47 mld dolarów. Będzie to ponad 5 razy więcej w stosunku do 2016 r., kiedy wydano 8 mld dolarów.

Z kolei z badania przeprowadzonego przez firmę SAS Institute, zajmującą się analityką biznesową, wynika, że prawie 1/3 respondentów (28 proc.) już wykorzystuje uczenie maszynowe, a kolejne 30 proc. planuje w ciągu najbliższych 3 lat wykorzystać tego typu rozwiązania w projektach związanych na przykład z cyberbezpieczeństwem. Jednocześnie, badania SAS pokazują, że tylko 20 proc. przedsiębiorstw rozumie, w jaki sposób technologia machine learning może wpłynąć na ich rozwój.

Kluczowe wnioski z badania SAS:

• 68 proc. firm postrzega machine learning jako istotny trend technologiczny;
• 30 proc. firm planuje wdrożyć projekty związane z uczeniem maszynowym w ciągu najbliższych 3 lat;
• Respondenci docenili wpływ uczenia maszynowego na:
  • wzrost poziomu cyberbezpieczeństwa (39 proc. wskazań),
  • podejmowanie bardziej trafnych decyzji w oparciu o dane (37 proc.),
  • poprawę jakości obsługi klienta (35 proc.).