キール大学の研究者らは、最大 99% の精度でフェイク ニュースを特定できる高度な AI ツールを開発しました。これは、増大するオンライン偽情報の問題と戦うための強力な武器となります。この画期的な研究では、複数の機械学習技術、特に「アンサンブル投票」技術を利用し、異なるモデルの予測結果を組み合わせることでフェイクニュースの識別精度を大幅に向上させた。研究者らは、虚偽の情報は公の言説や国家安全保障に深刻な脅威をもたらしており、このツールの開発はオンライン情報環境の信頼性と信頼性を維持する希望をもたらすと述べた。
最近、キール大学の研究者らは、最大 99% の精度でフェイク ニュースを特定できる新しい人工知能ツールを開発しました。これは、オンラインの偽情報と戦うための重要なサポートとなります。この研究に参加したのは、コンピュータサイエンス数学学部のウチェンナ・アニ博士、サンギータ・サンギータ博士、パトリシア・アソ＝アヨボデ博士でした。
研究チームは、さまざまな機械学習技術を使用して、ニュース コンテンツをスキャンし、その信頼性を判断できるモデルを設計しました。研究者らは、複数の異なる機械学習モデルの予測を組み合わせて全体的なスコアを算出する「アンサンブル投票」テクノロジーを使用しました。この方法は研究者の予想を超えて機能し、99% の精度でフェイクニュースを特定することに成功しました。
アニ博士は、「虚偽の情報の広範な拡散は、進化し続けるデジタル通信環境において深刻な問題である。これは公の議論の誠実性に影響を与えるだけでなく、偏見のある考え方、意見、行動を脅かす可能性がある。同氏は、フェイクニュースや偽情報はオンラインニュースプラットフォーム、特にソーシャルメディアの信頼性に大きなリスクをもたらしており、革新的な解決策を求める緊急性が強調されていると強調した。
研究チームは、人工知能と機械学習システムの継続的な開発により、将来的にはこの方法がさらに最適化され、最終的にはフェイクニュース識別精度が100％達成されることを期待しています。最近、彼らは英国ケンブリッジで開催された第 44 回 SGAI 国際人工知能会議で研究結果を発表しました。
研究者らはこの新しいツールを通じて、フェイクニュースの拡散を根源から抑制し、より本物で信頼できる情報環境を社会に提供したいと考えている。
ハイライト:
キール大学が開発した AI ツールは、フェイクニュースを 99% の精度で識別できます。
このツールは、「アンサンブル投票」技術を使用して、複数の機械学習モデルの予測結果を結合します。
研究者らはツールをさらに最適化し、100% の精度を達成するよう努める予定です。
この研究結果は、オンライン上の虚偽情報に対抗するための新たなアイデアや手法を提供するものであり、今後さらに精度が向上し、よりクリアなオンライン環境の構築に大きく貢献することが期待されます。このツールは実際のアプリケーションでより大きな役割を果たし、ネットワーク情報セキュリティを維持するための強力な保証を提供することが期待されています。