Umjetna inteligencija rješava problem lažnih vijesti

Prošle je obilježila predizborna kampanja puna "fake newsa" koja je rezultirala time da se lažne vijesti počinju sve aktivnije otkrivati i eliminirati s društvenih mreža i drugih platformi na kojima se šire. No, što učiniti s pravim vijestima koje su napisane "navijački", odnosno (više ili manje) skrivaju pristranost prema jednoj političkoj opciji?

U SAD-u, pogotovo u izbornoj godini, tako i diljem svijeta, javnost je polarizirana na dvije političke strane. Ljudi se često na Internetu, možda i nesvjesno, zatvore u "eho komore" tako što prate osobe i medije samo sa svoje strane političkog spektra. To dovodi do daljnje polarizacije i radikalizacije stavova, a sve je teže odvagnuti koje su vijesti pristrane a koje daju koliko-toliko objektivnu informaciju.

Američka novinska kuća The Bipartisan Press pokušava na svojem portalu donijeti uravnotežene priče i vijesti i biti što transparentnija kad je riječ o političkim stavovima svojih autora. U te su svrhe istrenirali sustav umjetne inteligencije koji je u stanju "pročitati" tekst i odrediti koliko je pristran, kao i kojoj političkoj opciji naginje. Stvar funkcionira samo na engleskom jeziku i za američke prilike.

Ubacite li bilo koji politički tekst u njihov sustav, on će ga analizirati i u nekoliko sekundi mu dati ocjenu pristranosti između -1 (potpuno lijevo, demokratski) i 1 (potpuno desno, republikanski). Veći otklon od nule značit će i veću neobjektivnost teksta.

Sustav je zasnovan na strojnom učenju, libraryjima Tensorflow i Pytorch, treniran je na desecima tisuća tekstova, a kažu kako se odlikuje točnošću od 96%. Pratite li američku političku scenu, sustav možete i sami isprobati na ovoj adresi.