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米ミシガン大学によると、ネット上の情報量は、人間の脳が各ニュースの信憑性を確認するにはあまりにも多い。すでに大勢の人が読んだ後に、間違いが明らかになることがよくある。この状況を改善するために、米国の学者たちは、偽ニュースの自動フィルターを作成した。
学者らは、ボランティアグループに人工知能を訓練するための偽ニュースを書くよう指示した。信頼性の高い情報源のニュース記事を基に、その内容を変えて偽ニュースがつくられた。偽ニュース５００件と本物のニュース500件がニューラルネットワークに入力され、システムがその分析を学んだ。
その後、学者らが人工知能の能力を実地で確認した。ニューラルネットワークは、学習標本には入っていなかった大量のニュースを分析し、その信憑性について判断した。また専門家も同じことをした。
結果、その判断が正しかった確立は、人工知能が76％、人間は70％だった。
学者らは人工知能に、資料で使用されているリンクや、ユーザーが残したコメントを考慮することを教える意向。
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