출처 : https://techcrunch.com/2018/09/13/photo-video-fact-checking/
때로 가짜 뉴스가 Facebook 내부에 생깁니다.자신의 광고 수익을 창출 할 수있는 뉴스 기사의 오프 사이트 대신 오보 캠페인을 추진하도록 고안된 사진 및 비디오로 재정적 동기가있는 중보자보다는 정치적으로 이들을 대처하기 위해 Facebook은 비디오 클립과 함께 나오는 이미지와 오디오 내부의 가짜 뉴스를 탐지 할 수 있어야합니다. 오늘의 확장 17 개국에 자사의 사실 확인 모든 파트너 (23)에 네 개의 국가에서의 사진 및 비디오 사실 확인 프로그램.
"타사의 사실 확인 파트너 중 상당수는 사진과 비디오를 평가하는 전문 기술을 보유하고 있으며 사진이나 비디오 촬영시기와 장소와 같이 이미지 검색 및 이미지 메타 데이터 분석과 같은 시각적 검증 기술에 대한 교육을 받고 있습니다."Facebook 제품 관리자 Antonia Woodford. "사진 및 동영상에 대한 사실 확인 자의 평가가 늘어남에 따라 우리는 기계 학습 모델의 정확성을 향상시킬 수있게 될 것입니다."
목표는 Facebook이 말하는 내용을 보여주지 않는 컨텍스트 이미지 또는 틀린 가능성이있는 텍스트 및 오디오 요청에서 조작 된 이미지 를 자동으로 발견 할 수 있도록하는 것입니다.
어젯밤의 서사적 인 3,260 단어의 보안 선언문 에서 페이스 북의 CEO 마크 주커 버그 (Mr. Zuckerberg)는 "성공의 정의는 우리가 사이버 공격을 막고 정보 조작을 조율하여 해를 입힐 수 있다는 것"이라고 설명했습니다. 즉, AI를 사용하여 기다리지 않고 사전에 거짓 뉴스를 추적하는 것을 의미합니다 사용자가 신고 할 수 있습니다. 이를 위해 페이스 북은 파트너의 사진 및 비디오 사실 확인 작업에서 배출되는 인공 지능 교육 데이터를 필요로합니다.
페이스 북은이 과정에서 사실 체커를 도울 기술 도구를 개발 중이다. " 우리는 사진에서 텍스트를 추출하고 사실 체커 '기사 헤드 라인에 텍스트를 비교하는 광학 문자 인식 (OCR)를 사용합니다. 우리는 사진이나 비디오가 조작되었는지 감지하는 새로운 방법에 대해서도 연구하고 있습니다. "Woodford는 AI 비디오 편집 소프트웨어를 사용하여 누군가가 말하지 않거나 할 수없는 것처럼 보이게 만드는 DeepFakes를 언급합니다.
이미지 밈은 러시아 IRA 선거 간섭 원에 의해 사용 된 가장 인기있는 형태의 잘못된 정보 중 하나였습니다. 문제는 너무 쉽게 다시 공유 할 수 있고 사람들이 Facebook을 볼 필요가 없기 때문에, 정보가 부족한 캠페인에서 졸을 앓고 있다는 것을 모르는 의심없는 사용자로부터 바이러스 배포를받을 수 있다는 것입니다.
페이스 북은 왜 페이스 북을 분해해서는 안되는 가짜 뉴스 밈 - 스포팅 AI를 만드는 데 필요한 높은 기술 자원을 잠재적으로 사용할 수있다. 페이스 북, 메신저, 인스 타 그램, 왓츠 앱을 결합하면, 잘못된 정보 채벌과의 전쟁에서 규모의 경제를 얻을 수 있습니다.