킬 대학(Keele University)의 연구원들은 최대 99%의 정확도로 가짜 뉴스를 식별할 수 있는 고급 AI 도구를 개발하여 증가하는 온라인 허위 정보 문제에 맞서 싸울 수 있는 강력한 무기를 제공합니다. 이 획기적인 연구는 다양한 기계 학습 기술, 특히 "앙상블 투표" 기술을 사용하여 다양한 모델의 예측 결과를 결합함으로써 가짜 뉴스 식별의 정확도를 크게 향상시킵니다. 연구원들은 허위 정보가 대중 담론과 국가 안보에 심각한 위협을 가하고 있으며, 이 도구의 개발은 온라인 정보 환경의 진정성과 신뢰성을 유지할 수 있는 희망을 가져다 준다고 말했습니다.
최근 킬 대학(Keele University)의 연구원들은 가짜 뉴스를 최대 99%의 정확도로 식별할 수 있는 새로운 인공 지능 도구를 개발했습니다. 이는 온라인 허위 정보에 맞서 싸우는 데 중요한 지원을 제공합니다. 연구에는 컴퓨터 과학 및 수학 대학의 Uchenna Ani 박사, Sangeeta Sangeeta 박사, Patricia Asso-Ayobode 박사가 참여했습니다.
연구팀은 뉴스 콘텐츠를 스캔하고 그 신뢰성을 판단할 수 있는 모델을 설계하기 위해 다양한 기계 학습 기술을 사용했습니다. 연구원들은 다양한 기계 학습 모델의 예측을 결합하여 전체 점수에 도달하는 "앙상블 투표" 기술을 사용했습니다. 이 방법은 연구원들의 기대 이상으로 수행되어 99%의 정확도로 가짜 뉴스를 성공적으로 식별했습니다.
Ani 박사는 다음과 같이 말했습니다. "거짓 정보의 광범위한 유포는 끊임없이 진화하는 디지털 커뮤니케이션 환경에서 심각한 문제입니다. 이는 공개 담론의 무결성에 영향을 미칠 뿐만 아니라 편견적인 사고방식, 의견 및 행동을 위협할 가능성이 있습니다. 지역 및 그는 국가 안보를 위해 가짜 뉴스와 허위 정보가 온라인 뉴스 플랫폼, 특히 소셜 미디어의 신뢰성에 큰 위험을 초래한다는 점을 강조했으며 이는 혁신적인 솔루션 모색의 시급성을 강조합니다.
연구팀은 인공지능과 머신러닝 시스템의 지속적인 발전을 통해 앞으로 이 방법이 더욱 최적화되어 궁극적으로 가짜뉴스 식별 정확도 100%를 달성할 수 있기를 바라고 있다. 최근 그들은 영국 케임브리지에서 열린 제44회 SGAI 인공지능 국제회의에서 연구 결과를 발표했다.
연구자들은 이 새로운 도구를 통해 가짜 뉴스의 확산을 원천적으로 억제하고 사회에 더욱 진실되고 신뢰할 수 있는 정보 환경을 제공할 수 있기를 희망합니다.
가장 밝은 부분:
Keele University에서 개발한 AI 도구는 99% 정확도로 가짜 뉴스를 식별할 수 있습니다.
이 도구는 "앙상블 투표" 기술을 사용하여 여러 기계 학습 모델의 예측 결과를 결합합니다.
연구원들은 도구를 더욱 최적화하고 100% 정확도를 달성하기 위해 노력할 계획입니다.
이번 연구 결과는 온라인상의 허위정보에 맞서기 위한 새로운 아이디어와 방법을 제시하며, 향후 정확성을 더욱 향상시키고 보다 명확한 온라인 환경을 구축하는 데 더 큰 기여를 할 것으로 기대된다. 이 도구는 실제 응용 분야에서 더 큰 역할을 수행하고 네트워크 정보 보안 유지를 위한 강력한 보장을 제공할 것으로 예상됩니다.