10月4日，麻省理工學院計算機科學與人工智能實驗室(CSAIL)宣布與卡塔爾計算研究所(Qatar Computing Research Institute)合作，研究出一種可以鑒別信息來源準確性和個人政治偏見的AI系統。

研究人員利用該AI系統創建了一個包含1000多個新聞源的開源數據集，這些新聞源被標注了“真實性”和“偏見”分數。據悉，這是類似數據集中收錄新聞源數量最多的數據集。

該AI系統的獨特之處在于：其對所評估的媒介有廣泛的語境理解，沒有單獨從新聞文章中提取特征值(機器學習模型所訓練的變量)，而是兼顧了維基百科、社交媒體，甚至根據url和web流量數據的結構來確定可信度。

該AI系統支持向量(SVM)訓練來評估事實性和偏差，其真實性分為：低、中、高;政治傾向分為：極左、左、中偏左、中偏右、右、極右。該系統只需檢測150篇文章就可以確定一個新的源代碼是否可靠，其在檢測一個新聞來源是否具有高、低或中等程度的“真實性”方面的準確率為65%，在檢測其政治傾向是左傾、右傾還是中立方面的準確率為70%。

未來，該團隊打算探索該AI系統是否能適應其他語言(其目前只接受過英語訓練)，以及是否能被訓練來檢測特定區域的偏見。