- Birleşik Krallık şirketi Logically
- Makine öğrenimi ve doğal dil işleme teknolojilerini insan zekasıyla birleştirerek haberlerin güvenilirliğini değerlendiriyor
- Logically web tarayıcı eklentisi, 100 binden fazla yayından gelen güvenilir makalelerle birlikte içerik bağlamını inceliyor
- Ardından bilgi kaynağını ve haberin güvenilirliğini değerlendiriyor
- Araştırma ortaklarının uzman değerlendirmeleri ve yapay zeka tahminlerine dayanarak, güvenilebilecek ya da güvenilmemesi gereken bilgi kaynaklarını kullanıcıya bildiriyor
- Yapay zeka ayrıca makale içeriği, yazarın itibarı ve uzmanlığı ile haberin sosyal medyada nasıl yayıldığını temel alarak haberin güvenilir olup olmadığını tahmin ediyor
- Kullanıcı doğrulama talep ederse, fact-check ekibi inceleme yapıp sonucu bildiriyor
- Birleşik Krallık şirketi Factmata
- Makine öğrenimi ve doğal dil işleme teknolojileriyle çevrimiçi içeriği analiz ederek sahte haberleri tespit ediyor
- Factmata, internette üretilen tüm temel iddiaları çıkarıp bir araya getiren bir motor geliştirdi
- Ayrıca içeriği 12 boyutta puanlayıp sınıflandıran bir algoritma da tasarladı
- Tartışma, nesnellikten uzaklık, nefret söylemi, ırkçılık, cinsiyet ayrımcılığı, toksisite, müstehcenlik, dilsel tehdit, aşırı tarafgirlik ve clickbait bağlantılar bu 12 boyut arasında yer alıyor
- Bunlar, propaganda, dezenformasyon veya sahte haber olabilecek içeriklerin dilsel özellikleri
- Factmata, söz konusu motor ve algoritma ile markalar, ürünler ve çevrimiçi gündem konularına ilişkin sahte haberleri ve nefret söylemlerini tespit ediyor
- ABD merkezli çevrimiçi platform Bot Sentinel
- Makine öğrenimiyle birilerini taciz eden hesapları ve yanlış bilgi yayan hesapları tespit ediyor
- Ekip, binlerce hesap ve milyonlarca tweet kullanarak makine öğrenimi modelini Twitter hesaplarını sınıflandıracak şekilde eğitti
- İlk olarak Twitter kurallarını tekrar tekrar ihlal eden hesapları buluyor
- Daha sonra modeli, ekibin ‘sorunlu’ olduğunu doğruladığı hesaplara benzer hesapları sınıflandıracak şekilde eğitiyor
- Hesaplar ‘normal’, ‘yeterli’, ‘rahatsız edici’, ‘sorunlu’ olarak sınıflandırılıyor ve her hesaba bir puan (%) veriliyor
- Puan yükseldikçe bu hesabın sorunlu olma ihtimali artıyor
- ABD şirketi Meta (Facebook)
- Yapay zeka ile deepfake videoları tespit eden bir sistem geliştirdi
- Model, ‘Deepfake Detection Challenge’ için hazırlatılan veri kümesindeki videolarla eğitildi
- Eğitimde çoklu üretici çekişmeli sinir ağları da kullanıldı
- Meta, sisteminin daha önce görmediği yeni deepfake videoları tespit edebilmesi için yeni veri sentezleme teknikleriyle modeli neredeyse gerçek zamanlı olarak güncelliyor
- Yeni bir deepfake video tespit edildiğinde, benzer deepfake örnekleri yeniden üretiliyor
- Bunlar, deepfake video tespit modelinin büyük ölçekli eğitim verisi olarak kullanılıyor
Henüz yorum yok.