Negli ultimi anni, il termine "fake news" è stato così diffuso e persino armato da più parti che è quasi troppo difficile definire esattamente il termine. 

Tuttavia, una cosa è chiara. Le notizie false sono un grosso problema nella nostra società moderna. 

Secondo un 2019 sondaggio secondo il Pew Research Center, gli americani considerano le notizie false come un problema più grande del terrorismo, del razzismo, del sessismo o dei cambiamenti climatici. Nonostante le definizioni multiple di persone diverse, le notizie false sono un grosso problema e devono essere fermate.  

All'università di Waterloo, un team di ricercatori ha sviluppato uno strumento che utilizza l'intelligenza artificiale per fare proprio questo. 

"La diffusione di tali notizie false e disinformazione può causare enormi danni alla società, in quanto può fuorviare un numero senza precedenti di persone in tutto il mondo di non solo credere in informazioni e cospirazioni che potrebbero essere dannose per se stesse (ad esempio, rimedi falsi per curare le malattie) e altri (ad esempio notizie false su altre culture ed eventi in tutto il mondo), ma potrebbe anche portare a decisioni sbagliate (ad esempio, votare contro un candidato sulla base di false voci) ", ha detto Alexander Wong, professore associato di ingegneria dei sistemi di progettazione presso l'Università di Waterloo e membro fondatore della Istituto di intelligenza artificiale di Waterloo.

Wong ha collaborato con tre studenti laureati dell'università - Chris Dulhanty, il ricercatore capo, Jason Deglint e Ibrahim Ben Daya - per sviluppare uno strumento che utilizza l'intelligenza artificiale per aiutare le reti di social media e le organizzazioni di notizie a eliminare le fake news. 

Hanno presentato il loro carta questo mese alla conferenza sui sistemi di elaborazione delle informazioni neurali a Vancouver, in Canada. 

Chi l'ha iniziato comunque?

Il presidente Trump potrebbe rivendicare il merito di aver inventato il termine "fake news", ma in realtà è stato reso popolare per la prima volta da Craig Silverman, un editore multimediale di BuzzFeed News, che ha iniziato a utilizzare il termine nei suoi studi e rapporti dal 2014. 

In un'intervista con Westoniano, Silverman ha definito le notizie false come "contenuti completamente falsi, creati per ingannare e con un motivo economico".

Anche se le notizie false sono vere e proprie bugie, con il solo numero di notizie false nella nostra società di oggi, rende più difficile per le persone distinguere le notizie false da quelle reali e, quindi, è più difficile credere in qualsiasi notizia, anche in quelle rispettabili. 

Secondo il Indagine Pew 2019, quasi il 60 percento dei democratici e il 70 percento dei repubblicani hanno abbandonato un punto vendita perché hanno giudicato il contenuto una notizia falsa. 

Per coloro che sono meno politicamente consapevoli, a causa della loro paura delle notizie false, avevano il 20% in più di probabilità di aver ridotto il loro consumo complessivo di notizie rispetto a quelli che sono più politicamente consapevoli. 

Inoltre, la metà di tutti gli intervistati ha affermato di aver evitato di parlare con qualcuno perché pensava che quella persona potesse portare notizie false nella conversazione. 

Con i loro preconcetti e le loro prospettive, ogni persona definisce le notizie false in modo diverso. E per eliminare le notizie false, le persone diventano veloci nel giudicare e, alla fine, chiudono tutto ciò che considerano falso o spesso diverso da ciò in cui credono già. 

Questa paura delle notizie false crea una camera di eco, un'alimentazione costante degli stessi pensieri e credenze, rendendo le persone più vulnerabili alle notizie false a causa della mancanza di informazioni legittime e portando a una società sempre più polarizzata. 

Segnalazione di notizie false 

Finché ci sarà un guadagno nel farlo, ci saranno sempre persone che produrranno intenzionalmente informazioni false. 

Tuttavia, anche se non riescono a fermare del tutto i creatori di notizie false, i ricercatori dell'Università di Waterloo hanno chiesto se potevano aiutare i giornalisti che vogliono davvero informare il pubblico per distinguere meglio i falsi dalle notizie reali. 

Secondo Wong, i ricercatori hanno addestrato il loro sistema di screening per imparare da una grande quantità di testi contenenti affermazioni e articoli. In questo modo, continua ad imparare la linguistica e le relazioni tra le affermazioni e gli articoli e continua a migliorare nel tempo dal volume del testo. 

Sulla base del suo apprendimento, il sistema può utilizzare ciò che ha appreso per verificare i fatti e decidere se un reclamo è supportato da diversi articoli. 

Se un reclamo non è supportato da articoli diversi, in particolare quelli provenienti da fonti di notizie affidabili e affidabili, può essere contrassegnato come una notizia falsa. 

“Se lo sono, fantastico, probabilmente è una storia vera. Ma se la maggior parte dell'altro materiale non è di supporto, è una forte indicazione che hai a che fare con notizie false ", ha detto Wong in a comunicato stampa. 

Dati molteplici reclami sullo stesso argomento, nove volte su dieci, il sistema è stato in grado di distinguere se un reclamo era supportato o meno, che significa falso o reale. 

Non sostituendo, ma rafforzando

Mentre alcuni potrebbero pensare che questo sistema stia sostituendo i giornalisti, i ricercatori hanno chiarito che il loro sistema è uno strumento di screening per rafforzare - e non sostituire - giornalisti e verificatori dei social media e delle organizzazioni di notizie.

"Credo fermamente nel concetto di collaborazione uomo-macchina, in cui l'IA dovrebbe essere progettata in modo da aiutare le persone a svolgere il proprio lavoro più velocemente, meglio e in modo più coerente", ha affermato Wong. “Ci sono cose in cui gli umani sono fantastici, altre in cui le macchine sono veloci e fantastiche, quindi perché non combinarle per essere più grandi della somma delle sue parti? 

"Pertanto, siamo motivati ​​a fare la nostra parte per aiutare a identificare prima tali notizie false per aiutare a mitigare la loro diffusa convinzione, o almeno a sensibilizzare a tali notizie false per aiutare le persone a essere più informate".

Secondo Wong, le notizie false sono un buon esempio di AI che porta un impatto positivo sulla società. Il loro sistema aiuta a contrassegnare le notizie potenzialmente false in modo che gli umani possano determinare con la loro esperienza e il contesto umano per elaborare e identificare le notizie false più velocemente e meglio.

"Dobbiamo consentire ai giornalisti di scoprire la verità e tenerci informati", ha detto Dulhanty in un comunicato stampa. "Questo rappresenta uno sforzo in un corpo più ampio di lavoro per mitigare la diffusione della disinformazione."

I ricercatori stanno pianificando il modo migliore per fornire questo strumento anche al grande pubblico, secondo Wong. Inoltre, sperano di espandere il loro sistema per coprire altre lingue e altre direzioni per verificare i fatti e identificare in modo più completo le notizie false.