画像やビデオはソーシャル ネットワーク上でより多くのエンゲージメントを生み出しますが、ビジュアル コンテンツは事実確認が困難でもあります。 しかし、機械学習の進歩により、 フェイスブック ファクトチェックプログラムを記事から写真やビデオにまで拡張しました。 9 月 13 日木曜日に展開を開始したアップデート. これは、同社が偽の政治的ミームや、「そうだ」と示唆する画像を取り締まろうとしていることを意味する。 ハリケーン フローレンスが現実のシャークネードを生み出している.
人工知能はすでに特定の単語や語句を検索することで偽記事の可能性を指摘できますが、コンピューターにとっては画像を「見る」よりもテキストを読む方が簡単です。 画像がさまざまな意味で「フェイクニュース」である可能性があるという事実を考慮すると、偽の写真やビデオを見つけるのはさらに困難な作業です。
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今、 以前の発表どおり, Facebookは、記事に対してすでに存在しているファクトチェックプログラムを写真や動画にも拡張している。 機械学習の進歩により、人間のファクトチェッカーによるレビューのために潜在的な偽造品にフラグを立てることが可能になります。 たとえば、光学式文字認識では、テキスト形式ではなく JPEG で保存されたテキストを認識できます。 ただし、このプログラムは、コメント内のユーザー フラグやキー フレーズなど、依然として人間の対話に大きく依存しています。
Facebook は、偽の画像とビデオを 3 つの異なるカテゴリに分類しています。 1 つ目は、偽の写真に最もよく関連付けられるタイプ、つまりソフトウェアによって操作された画像です。 例として、
ただし、Facebook が探している偽物は加工された画像だけではありません。 画像は文脈から切り離されて撮影されることもあります。たとえば、ある出来事の写真が、まったく別の出来事によるものであることを示唆するテキストとともに共有されています。 3 番目のタイプは、虚偽の付随テキストが含まれる改変されていない写真、または音声に虚偽の情報が含まれるビデオです。
写真やビデオに審査のフラグが立てられると、事実確認機関はメタデータなどの手がかりを使用し、画像の逆検索を実行して元の画像を見つけようとします。 これらの組織は、公式レポートの検索など、記事の事実確認と同様のプロセスも使用しています。 リンクと同様に、Facebook もさまざまなソースから複数の方法で提示された同じ偽物を見つけるよう努めています。 拡張されたプログラムにより、ネットワークはコンテンツの種類を超えて同じ誤った情報も探しています。
このプログラムは現在、Facebook の 27 の第三者事実確認機関を利用して 17 か国に拡大されています。 Facebookは、国が異なれば、他の国よりも広く共有されるコンテンツのタイプも異なる傾向があると指摘している。 記事が最もシェアされている地域もあれば、写真やビデオがより多くシェアされている地域もあります。
Facebook は、証明された虚偽の記事をニュースフィードのアルゴリズムの下位に押し込み、記事を完全に検閲することなくスプレッドを削除します。 写真が加工されている可能性がある兆候.
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