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La IA podría ser clave para prevenir la propagación de noticias falsas

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  • Los investigadores han desarrollado un sistema de inteligencia artificial destinado a detectar y marcar noticias falsas.
  • El modelo recorre un conjunto de datos públicos de noticias falsas, alerta a los usuarios y los redirige a fuentes de información verificadas.
  • Hay un número creciente de métodos de inteligencia artificial para contrarrestar las noticias falsas en línea.

Nipitphon Na Chiangmai / EyeEm / Getty Images



La inteligencia artificial (IA) está ayudando a frenar la rápida propagación de la desinformación en línea, dicen los expertos.


Los investigadores han desarrollado un sistema de inteligencia artificial destinado a detectar y marcar noticias falsas. El modelo recorre un conjunto de datos públicos de noticias falsas, alerta a los usuarios y los redirige a fuentes de información verificadas. Es parte de un número creciente de métodos de inteligencia artificial para contrarrestar las noticias falsas.


«La cantidad de información que fluye en Internet, especialmente en las redes sociales, es enorme y no se puede manejar manualmente, especialmente con alta precisión», dijo Wael AbdAlmageed, profesor de ingeniería informática en la Universidad del Sur de California, quien desarrolló algoritmos de IA para detectar problemas visuales. información errónea, le dijo a Lifewire en una entrevista por correo electrónico.


«Es importante monitorear y señalar la información errónea en tiempo real, ya que una vez que la información errónea comienza a propagarse, es difícil convencer a las personas de que la información es falsa, especialmente cuando la información errónea confirma nuestros sesgos», agregó.



Siendo realistas

La técnica de IA desarrollada por un equipo de la Universidad Macquarie de Australia podría ayudar a reducir la difusión de noticias falsas. El modelo se puede incorporar a una aplicación o software web y ofrece enlaces a información «verdadera» relevante que se alinea con los intereses de cada usuario.


«Cuando lee o mira noticias en línea, a menudo se le sugieren noticias sobre eventos o temas similares mediante un modelo de recomendación», dijo en el comunicado de prensa Shoujin Wang, científico de datos de la Universidad de Macquarie que trabajó en la investigación.



Wang dice que las noticias precisas y las noticias falsas para el mismo evento a menudo usan diferentes estilos de contenido, lo que confunde a los modelos informáticos y los trata como noticias para diferentes eventos.


El modelo de la Universidad de Macquarie ‘desenreda’ la información de cada noticia en dos partes: los signos que muestran si la noticia es falsa y la información específica del evento que muestra el tema o evento sobre el que trata la noticia. Luego, el modelo busca patrones en la forma en que los usuarios cambian entre diferentes piezas de noticias para predecir qué evento de noticias puede estar interesado en leer a continuación.


El equipo de investigación entrenó el modelo en un conjunto de datos públicos de noticias falsas publicadas en GitHub, llamado FakeNewsNet, que almacena noticias falsas de PolitiFact y GossipCop junto con datos como contenido de noticias, contexto social e historial de lectura de usuarios.



El crecimiento de las noticias falsas

Las noticias falsas son un problema creciente, sugieren los estudios. NewsGuard descubrió que una parte significativa del crecimiento de las redes sociales provino de sitios web poco confiables. En 2020, el 17 % de las interacciones entre las 100 principales fuentes de noticias provino de sitios con calificación roja (generalmente poco confiables), en comparación con aproximadamente el 8 % en 2019.


Subramaniam Vincent, director de Periodismo y Ética de los Medios en el Centro Markkula de Ética Aplicada de la Universidad de Santa Clara, le dijo a Lifewire en una entrevista por correo electrónico que la IA puede ayudar a contrarrestar la desinformación.


La tecnología se puede utilizar para «supervisar el comportamiento de la cuenta para el intercambio orquestado correlacionado con el discurso de odio o afirmaciones ya desacreditadas o desacreditadas por verificadores de hechos o entidades estatales propagandísticas conocidas o grupos incipientes con un rápido aumento de miembros», explicó Vincent. «La IA también se puede usar junto con el diseño para marcar contenido de tipos particulares para agregar fricción antes de que se compartan».


Boris Zhitkov/Getty Images



AbdAlmageed dijo que las redes sociales necesitan integrar algoritmos de detección de noticias falsas como parte de sus algoritmos de recomendación. El objetivo, dijo, es «marcar las noticias falsas como falsas o no precisas si no quieren evitar por completo que se compartan noticias falsas».


Dicho esto, si bien la IA podría ser útil para contrarrestar las noticias falsas, el enfoque tiene sus desventajas, dijo Vincent. El problema es que los sistemas de IA no pueden entender el significado del habla y la escritura humana, por lo que siempre estarán detrás de la curva.


«Cuanto más precisa sea la IA con algunas formas de discurso de odio y desinformación abierta, más cultura humana se moverá hacia un código más nuevo y una transmisión de significado subterráneo para organizarse», dijo Vincent.


Wasim Khaled, director ejecutivo de la compañía de monitoreo de desinformación Blackbird.AI, dijo en un correo electrónico a Lifewire que la desinformación en línea es una amenaza en evolución. Los nuevos sistemas de inteligencia artificial deben poder predecir dónde aparecerán las noticias falsas a continuación.


«En la mayoría de los casos, no se puede construir un producto de IA y darlo por hecho», dijo Khaled. «Los patrones de comportamiento cambian con el tiempo, y es importante que sus modelos de IA se mantengan al día con estos cambios».

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