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AI contro fake news

Uno dei problemi più preoccupanti degli ultimi anni è l’esplosione delle cosidette fake news. Specialmente con l’avvento dei social network, questi contenuti hanno visto una vera e propria esplosione, contaminando tutti i settori della società, diffondendo bufale, teorie del complotto e disinformazione come mai prima d’ora.

L’attività di fact-checking, effettuata da siti come Politico negli Stati Uniti o Pagella Politica in Italia, fatica a tenere il passo data la velocità e quantità con cui le fake news possono essere prodotte oggigiorno.

Può la AI esserci di aiuto?

Se la tecnologia ha peggiorato questo problema, forse la tecnologia può aiutarci a risolverlo. Grazie agli enormi sviluppi della AI avutisi negli ultimi anni, molti ricercatori hanno cominciato a studiare se sia possibile impiegare l’Intelligenza Artificiale per intercettare e rimuovere in tempo reale le bufale postate sui social network, prima che queste si possano diffondere e creare danno.

Il fenomeno è complesso e difficile da affrontare con un algoritmo. I ricercatori hanno però individuato quattro strade diverse che potremmo usare in futuro.

Sistemi di fact-checking automatico

La prima idea è cercare di automatizzare il processo di fact-checking. Ogni volta che un post viene condiviso, si potrebbe confrontare con un database di informazioni verificate, valutandone così la veridicità. Sebbene sia il metodo più semplice in linea teorica, presenta numerosi ostacoli tecnici che ne rendono estremamente complessa la realizzazione. Ad esempio, per un computer è ancora molto difficile capire se due testi stanno parlando di un tema comune e, in caso, se concordano o discordano. Inoltre, è opinione di molti che utilizzando un metodo simile si semplifichi troppo il concetto di fake news, dividendo le notizie in vere o false, perdendo tutte le sfumature tra questi due estremi.

Analisi della scrittura

Una via alternativa è addestrare i computer a riconoscere lo stile di scrittura tipico delle fake news. Questo approccio ha avuto un certo successo in ambito accademico, ma la precisione di questi algoritmi non è ancora tale da permetterne un impiego ad ampio raggio. Il problema è che la disinformazione non si diffonde solo tramite i classici tweet complottistici, ma anche attraverso articoli professionali scritti con intenzioni malevole.

Analisi della propagazione online

Un approccio che ha avuto particolare successo su Twitter è stato analizzare la propagazione di tweet fra gli utenti. I ricercatori hanno notato che i tweet contenenti fake news, anche quando diventano virali, vengono prodotti e condivisi da utenti molto simili fra loro. Tweet legittimi tendono invece ad essere condivisi tra utenti più diversificati. Anche in questo caso, però, la precisione degli algoritmi non è ancora sufficientemente alta, ed in più è limitata dal numero di condivisioni ricevute, rendendo difficile l’individuazione di tweet falsi ma con poco seguito.

Individuazione degli utenti responsabili

Quest’ultimo approccio è quello più problematico da un punto di vista etico, pur essendo quello più usato dai vari social network. Esso consiste semplicemente nell’individuare e censurare quei gruppi di utenti identificati come responsabili della produzione di fake news. L’approccio è molto efficace, essendo molto semplice risalire agli account che hanno condiviso per primi una certa notizia, ma silenziare degli utenti per quello che dicono è sicuramente un’azione dubbia da un punto di vista etico. Inoltre, quando i social network implementano procedure simili, essi raramente colpiscono utenti molto grandi (la cui censura potrebbe causare controversie) o molto piccoli (in quanto più difficili da individuare).

Conclusione

Per concludere, il problema delle fake news resterà all’interno del dibattito pubblico per molto tempo ancora. Tuttavia, se la AI non è ancora sufficientemente avanzata per contrastare il fenomeno, investire in educazione e utilizzare il buon senso online può ridurne i danni a lungo termine.

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