Künstliche Intelligenz löst False News Problem

Letztes Jahr wurde durch eine Vorauswahl-Kampagne gekennzeichnet, die mit falschen “-Berichten gefüllt wurde, was zu falschen Nachrichten führt, die mehr von sozialen Netzwerken und anderen Plattformen entdeckt und eliminiert wurden.

In den USA, vor allem im Jahr der Wahlen und auf der ganzen Welt, wird die Öffentlichkeit auf zwei politischen Seiten polarisiert.

Oft Menschen im Internet, vielleicht unbewusst, schließen sich in ihren Räumen, die Menschen und Medien folgen, nur aus ihrem politischen Spektrum. Dies führt zu einer weiteren Polarisierung und Radikalisierung der Einstellungen, und es ist zunehmend schwierig, zu wiegen, welche Nachrichten vorgenommen werden und welche mehr objektive Informationen bieten.

Die Bipartisan Press) versucht, ausgewogene Geschichten und Neuigkeiten zu ihrem Portal zu bringen und so transparent zu sein, wie es aus den politischen Punkten ihrer Autoren kommt.

Zu diesem Zweck haben sie ein künstliches Intelligenzssystem ausgebildet, das in der Lage ist, “text neu zu lesen und zu bestimmen, wie einseitig es ist und welche politische Option unterstützt wird. Es funktioniert nur auf Englisch und nur bei amerikanischen Anlässen.

Wenn Sie einen politischen Text in ihr System setzen, wird es analysieren, und innerhalb von Sekunden geben Sie ein Ergebnis Vorurteile zwischen -1 (vollständig links, demokratisch) und 1 (vollständig rechts, Republikanische). Das größte Nulldesign wird auch ein größeres Ziel des Textes bedeuten.

Das System basiert auf maschinellem Lernen, Tensorflow und Pytorch-Bibliotheken, die in Zehntausenden von Texten ausgebildet sind, und soll 96 Prozent Genauigkeit haben.

Wenn Sie der amerikanischen politischen Szene folgen, können Sie das System selbst an dieser Adresse ausprobieren: https://www.Thebipartiasanpress. com/digital-trad-bias-demo/