據(jù)外媒報道，F(xiàn)acebook今日宣布了使用機器學(xué)習(xí)來發(fā)現(xiàn)由不同賬戶復(fù)制和粘貼的惡作劇文章的一些措施。

這已經(jīng)不是Facebook第一次宣布將AI應(yīng)用于誤導(dǎo)性內(nèi)容之上了，畢竟Facebook與假新聞，惡作劇和垃圾郵件發(fā)送者的斗爭還遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有結(jié)束，該公司也正在盡全力保持其網(wǎng)絡(luò)上沒有不良信息的壓力。

機器學(xué)習(xí)不能自動真實地檢查故事或?qū)φ`導(dǎo)性標(biāo)題做出細(xì)致的判斷，但它可以識別出易于識別的信號，這些信號可能表明一個賬戶有問題。例如，發(fā)現(xiàn)人類事實核查人員已經(jīng)確定為假冒的賬號副本。

今天每Facebook的博客文章表示：

機器學(xué)習(xí)有助于我們識別被揭穿的故事的重復(fù)。例如，法國的一個事實核查人員揭發(fā)了這樣的說法：你可以用針刺手指并抽血，從而挽救一個中風(fēng)患者。這使我們能夠確定超過20個域名和1,400多個鏈接傳播相同的內(nèi)容。

在接受BuzzFeed新聞采訪時，F(xiàn)acebook產(chǎn)品經(jīng)理Tessa Lyons對這種機器學(xué)習(xí)的使用進(jìn)行了更詳細(xì)的介紹，稱其過濾器現(xiàn)在試圖預(yù)測哪些頁面“可能”分享不良內(nèi)容。

比如說，生活在一個國家，但將用戶定位在另一個國家的頁面管理員 - 這是東歐國家垃圾郵件發(fā)送者通常的賺錢方式。“這些管理員往往有可疑的賬戶，這些賬戶不是假的，但在我們的系統(tǒng)中還是能識別其可疑性，”Lyons說。

Lyons承認(rèn)，F(xiàn)acebook將采取措施對付傳播虛假新聞和惡作劇的網(wǎng)頁和網(wǎng)站，減少他們的存在，消除他們的賺錢能力。這是至關(guān)重要的，因為如果沒有金錢獎勵的承諾，大多數(shù)這些網(wǎng)站甚至不會存在。

隨著人工智能革命的不斷加速，企業(yè)會不斷地開發(fā)新技術(shù)來滿足消費者，我們對人工智能的依賴將會加深，不可避免地會引發(fā)許多道德問題。這些問題及其后果如果不加以，其影響將是深遠(yuǎn)的。