近日公布的《中老年人上網狀況及風險網絡調查報告》顯示，近六成中老年曾遭受過網絡謠言的危害。要想不被網上的流言和謠言盅惑、傷害，首先需要對其進行科學甄別，而時下人工智能正在嘗試擔任這一角色。那么，在打假一線人工智能（AI）技術如何做到去偽存真？這樣的“本領”可應用在哪些領域？

據了解，目前國內已有的主要識謠、辟謠平臺基本還是依靠專家識別模式，其存在一定的問題：發現線索主要依賴用戶舉報，數量有限，時效性不強，往往是事件已造成負面影響才“后知后覺”；此外，新聞認證速度有待提高。

為提高識謠效率，目前中科院計算機研究所、阿里、騰訊等多家企業和機構已經開展了人工智能識謠工作。曹娟帶領團隊從2013年開始致力于開展基于人工智能技術的虛假信息檢測研究，她介紹，AI識謠公眾平臺可自動及時發現可疑線索并進行認證，大大降低謠言可能帶來的危害；通過機器學習算法輔助人工審核，僅需1分鐘即能對疑似謠言事件發出預警；基于數據驅動的方法，平臺還可不斷挖掘出不同類別謠言的特性，實現對各種謠言地自動識別。不過，需要指出的是，“虛假信息識別是一個高度復雜的問題，想要完全依靠AI審核內容，可能尚需5—10年時間。”

目前，中科院計算所開發的辟謠平臺已積累數萬條假新聞信息，累計認證數十萬次。通過平臺積累的數據，目前可從新聞質量的角度把杜撰的新聞文本大致分為三類：一完全杜撰，往往是在真實存在的實體上編造情節；二半真半假，可能描述的前半段是真，后半段就展開不可靠的想像，或者一部分是真，但在關鍵情節上添油加醋；三舊聞新傳、移花接木，事件本身可能存在，但發布者故意模糊化甚至篡改原事件中的時間、地點，讓人誤以為事情剛剛發生在當地被。

除去文字造假，圖片視頻造假也越來越多。“我們將虛假新聞配圖分為復用的過時圖片、能引起歧義的誤導性圖片及篡改圖片。假新聞通常呈現出新聞要素缺失、圖像質量低、內容包含色情敏感廣告等低俗信息，以及圖文不匹配等特點。例如，有些假新聞中的配圖會出現滿屏彌漫沖天大火、公路凹陷深坑、被棄男童在垃圾廢墟前嚎啕等畫面?！辈芫昝枋龅?，“謠言更易形成病毒式擴散的趨勢，而真實新聞的擴散速度和爆發度要溫和許多?！?/p>

“從核心技術上，AI甄別謠言依賴于‘三多’?！辈芫暾f，一是多模態數據，謠言從發布、傳播到被辟謠的生命周期中，可能會伴隨產生文字、圖片、視頻、傳播網絡、參與用戶屬性等多種模態的數據，各模態數據均能不同程度指示謠言，例如謠言文字的情感傾向、圖片的視覺沖擊力、傳播網絡的結構屬性等，但沒有哪種模態的數據擁有獨立完全的謠言指示能力，所以要盡可能獲取不同模態的數據。

二是多層次表示，深度學習技術有強大的表示學習能力，經過神經網絡結構和融合機制的設計，AI模型可以在面對眾多意義、形式、結構都不同的模態數據時，綜合不同層次數據，自動找出最有區分能力的表示組合，并將待甄別文章對應的文字、圖片、傳播網絡等融合投射到特征空間中。

三是多角度判斷，AI可以從單一方面（如內容、用戶、傳播）給出可信度，也可以全面觀察，給出綜合所有信息的可信度，及時幫助人們“揪出”可信度不高的信息。