가짜 뉴스를 감지하는 AI기반 알고리즘

 

 프로젝트의 철학은 무엇입니까?

 

이것은 인터넷에서 뉴스 및  정보 콘텐츠의 진위 여부를 평가할 수있을뿐만 아니라 선전 또는 파괴적인 효과가있는 가짜 뉴스, 대체 및 구성된 사실을 틀림없이 식별하고 캡처할 수있는 인공 지능 기반 시스템입니다.  lgorithm은 공식 미디어와 개인 계정, 블로그 등을 포함한 모든 글로벌 및 지역 채널의 최대 정보 흐름을 집계합니다. 사용 가능한 모든 정보가 포함되고 처리됩니다.

 

목표는 배포 과정에서 승수 효과가있는 가짜 뉴스의 수많은 작고 수많은 보급 소스의 대기업을 탐지하는 것입니다.

 

어떻게 작동합니까?

 

정보를 수집하면서 AI 시스템은 근본적으로 진실하고 근본적으로 거짓 뉴스가 어디에서 오는지 스스로 학습합니다. 이 과정에서 알고리즘 자체는 통계적이고 편향되지 않은 데이터를 통해 진위 기준을 만듭니다. 그 과정에서 인간의 추론과 사회적, 경제적, 정치적, 종교적 또는 기타 편견이 없습니다. 언어 모델은 통계를 사용하여 뉴스의 변형을 검사합니다. 뉴스를 퍼뜨리    는 출처가 하나뿐인 경우 보급을 늘리고 증폭시키는  출처가 모니터링됩니다.

 

시스템은  선택한 콘텐츠만 확인된 그룹과 소스를 강조 표시할 수 있습니다. 콘텐츠가 알고리즘에 의해 확인되지 않으면 신뢰할 수 있거나 반대 선전 그룹에 속합니다.

 

이 알고리즘은 미디어 또는 비 미디어 소스의 정보 콘텐츠를 방해, 수정 또는 검열하는 것을 목표로하지 않습니다.  이 AI 시스템을 통해 뉴스를 확인하면 가능성이 매우 높고 신뢰할 수 있거나 가능성이 낮고 신뢰할 수없는 뉴스, 정보, 논문 또는 가설에 대한 등급이 생성됩니다.

 

각 정보 콘텐츠는 의미 론적 분석을 거치며 정보의 보급 및 검증을위한 데이터 기반 모델이 생성됩니다.

 

알고리즘은 또한 서로 다르고 상충되는 해석이 있는 동일한 사실을 추적할 수 있습니다. 프로그래밍 된 언어 모델은 모순을 가로 채서 어느 것이 사실인지, 편차가 있는지 확인합니다. 이 메커니즘은 뉴스가 발생했는지 여부와 반대 (이데올로기 적) 지향을 가진 미디어 (예 : 미국 정보 분야의 맥락에서 친 민주주의 또는 친 공화당)가이를 다루었는지 여부를 모니터링합니다.

 

이러한 메커니즘을 통해 객관적인 (신뢰할 수있는) 뉴스는 관점을 복수화하고 다른 해석과 관점을 제공하는 알고리즘에 의해 에코 챔버로 전달 될 수 있습니다. 그것은 가짜와 음모 뉴스를 믿는 공동체의 자연스럽고 공격적이지 않으며 민주적 인 차단기가 될 것입니다.

 

 

 

 

사용자는 누구입니까?

 

이 정교한 글로벌 소프트웨어의 사용자는  휴대폰이나 컴퓨터의 응용 프로그램을 통해 콘텐츠의 개인 최종 사용자가 될 수 있습니다. 그들은 문장이나 검열이 아니라 편견없는 통계가 아닌 뉴스 아래에서 객관화 된 등급을 볼 수 있습니다.

 

y는  뉴스 미디어, 전신 대행사, 소셜 미디어 또는 비즈니스 기업과 같은 기업 고객 일 수도 있습니다.

 

고급 모델에서 lgorithm은 테러리스트, 선전 센터, 사이버 공격 센터를 탐지 할 수 있으므로 국가 안보를 위해 많은 정부 구조에서 사용할 수 있습니다.

 

 

달성해야 할  단계 d

 

1) 알고리즘용 인프라 및 코드 구축

2) 모든 작동 구성 요소

3) 모델 및 통합

4) MVP- (y귀 반)

5) 개념 증명

6) 기계  l 적립 l고뇌 models 실제 통합

 

투자율

 

 알고리즘의 목표와 범위에 따라 500 К에서  150 만  달러 사이입니다.

 

아래는 원문 영어

 

AI Based Algorithm that Detects Fake News

 

What is the philosophy of the project?

 

This is an artificial intelligence-based system that is able to assess the authenticity of news and information content on the Internet, as well as unmistakably identify and capture fake news, alternative and constructed facts that have a propaganda or destructive effects. The algorithm aggregates the maximum amount of information flow from all global and local channels, including official media, as well as individual accounts, blogs, etc. All available information is included and processed.

 

The goal is to detect the conglomerate of the many small and numerous sources of dissemination of fake news that have a multiplier effect in the distribution processes.

 

How it works?

 

As it collects the information, the AI ​​system learns itself where the fundamentally true and fundamentally false news is coming from. In the process, the algorithm itself creates criteria for authenticity through statistical, unbiased data. There is no human reasoning and no social, economic, political, religious or other biases in the process. Language models use statistics to examine variations in news. If there is only one source that spreads the news, it is monitored which are the ones that increase and amplify the dissemination.

 

The system will be able to highlight groups and sources where only selected content has been checked. If the content is not verified by the algorithms, it is either credible or belongs to counter-propaganda groups.

 

The algorithm does not aim at interfering with, correcting or censoring the information content of a media or non-media source. Checking the news through this AI system will generate a rating for very likely and reliable or unlikely and unreliable news, information, thesis or hypothesis.

 

Each information content goes through semantic analysis and a data-based model is created for the dissemination and validation of information.

 

The algorithm will also be able to track the same fact that has many different and conflicting interpretations. A programmed language model intercepts contradictions to check which one is true and whether there is a deviation. The mechanism monitors whether the news occurred and whether media with an opposite (ideological) orientation (for example, pro-democratic or pro-republican in the context of the US information field) covered it.

 

Through such a mechanism, objective (credible) news can be directed to echo chambers by algorithms to pluralize viewpoints and give different interpretations and perspectives. It will be a natural, non-aggressive and democratizing breaker of fake and conspiracy news-believing communities.

 

 

Who are the users?

 

Users of this sophisticated global software can be private end users of content through an application on their mobile phone or computer. They will be able to see an objectifying rating below the news, without being a sentence or censorship, but unbiased statistics.

 

They can also be enterprise clients - news media, telegraph agencies, social media or business corporations.

 

In an advanced model, the algorithm will be able to detect terrorists, centers of propaganda, centers of cyber attacks, which means that it can be used by many government structures for national security.

 

 

Steps to be achieved

 

1) Build infrastructure and code for algorithms

2) All working components

3) Models and integration

4) MVP- (a year and a half)

5) Proof of Concept

6) Machine learning language models real integration

 

Investment rate

 

 

Between 500 К and 1.5 million US dollars depending on the goals and scope of the algorithm.