By 超神经
场景描述：出于宣传、牟利等目的，互联网上充满了各种虚假、误导性消息，这类消息被称之为「假新闻」。如何鉴别假新闻，防止被骗，一直以来困扰着大众。为此，一家英国初创公司研发人工智能算法来识别假新闻，防止其进一步传播。
关键词：假新闻 自然语言处理 事实检查
近年来，「假新闻」一词的出现频率开始攀升，尤其在 2016 年的美国大选，更是将「假新闻」推至舆论中心，让其使用率增加了三倍多。
据统计，当时在 Facebook 上，有利于特朗普的假新闻的互动次数达到 830 多万次，而主流媒体的真实新闻相应数字为 730 多万。
2016 美国大选中，假新闻称现任教皇支持川普的新闻，
获得近百万互动，后续辟谣阅读量却寥寥无几
今年美国大选在即，受席卷全球的新冠疫情、经济衰退、地区争端等问题影响，可想而知，大选必定面临着比以往更严峻、复杂的假新闻的挑战。
创作竞选假新闻，养活一城年轻人
创作假新闻的理由千千万，或出于偏见，或暗藏政治目的，有些纯粹为了经济利益。
2016 年，美国大选活动的最后三个月里，突然涌现了一百多个和特朗普有关的网站，发布的都是支持特朗普的新闻，还都使用美国网站域名。
各类假新闻涵盖经济政策、党派黑料、候选人八卦
有些假新闻的离奇程度，令人嗔目结舌
可是这些网站背后并不是候选人，也不是候选人的支持者，甚至不在美国本土，而全都来自欧洲小国北马其顿的一个小城 Veles。
Veles 是一座人口只有 45000 人的小城，经济极其不景气，人均月工资只有 350 欧元（约 2600 元人民币），这样的经济环境下，年轻人找工作难如登天。
他们无法通过正规途径工作就业，便动起了歪脑筋。
他们发现，将对特朗普有利、具有煽动性的假新闻发布到网站上，特朗普的支持者们会积极扩散，而为网站或账号带来巨大的流量，靠着广告就可以狠赚一笔。
BBC、连线杂志都曾以深度报告的形式，揭露了这一现象
每篇假新闻的创作费用是 3 欧元，手快的年轻人一天至少能挣 24 欧元，一个月能收入 500-2000 欧元。
这些假新闻也不全是凭空捏造的，不少假新闻以真实新闻作为蓝本。假新闻作者会在一则真实事件的基础上进行添加、杜撰成误导性、煽动性的信息，整合成一则假新闻。
所以面对五花八门的假新闻，普通民众想要鉴别其真伪并不容易。
检测假新闻，必须来点儿硬核的
来自印度迈索尔（Mysore）的工程师 Lyric Jain，感受到假新闻对政治局势、人民生活的重大影响之后，想尝试利用技术改善这一情况。
创始人 Lyric Jain 毕业于剑桥大学，获工程硕士学位
于是，他成立了一家专门进行假新闻检测的公司 Logically，借助人工智能技术来解决这一难题。
Logically 旨在利用机器学习、自然语言处理和人为监督，来消除偏见和错误信息。
公司还提供事实核查服务，以打击假新闻
近日，Logically 获得了 277 万欧元（约合人民币 2201 万元）的融资，用于在美国大选前，进一步开发其假新闻检测产品。
Logically 已和美国公共部门和社交媒体平台签订了合作合同，将在今年的美国大选中，为假新闻的检测提供技术合作。
曾成功用于印度大选的技术，强在哪里？
2019 年，该公司的技术已在印度大选和地方选举中成功使用。
在 2019 印度大选期间，Logically 检测出了 200 多万篇不可靠的文章，发现了 5 万多条假新闻。
去年印度大选，Logically 检测出上万条假消息
在技术方面，Logically 不断地从互联网收集数据，实时监控超过 100 万个域名和主要社交媒体平台，并能在数小时内添加新闻来源，包括小众平台。
团队设计的算法，从网络、元数据和内容三个方面，三管齐下，使用自然语言处理和知识工程技术来提取消息中的主题和概念，从而更好地理解内容。
Logically App 会向其用户提供新闻可信度鉴定结果
在评估新闻可信度上，分为来源可信度、文章可信度和品牌安全度三个维度，最终将消息标记为高度可信，中等可信度和低可信度。
传谣一张嘴，辟谣真的跑断腿
据 MIT 的 AI Lab 研究过往报告中称，假新闻在社交媒体的传播速度，是真实新闻的 6 倍，且假新闻更容易得到转发。
Logically 的算法已经针对 70 万篇文章、大约 2000 万个句子进行了训练。
该算法不仅会筛选出假新闻，而且会突出显示判断它的依据——例如标题或文章内容不和谐、逻辑谬误、含有政治偏见和不准确的统计信息等。
此外，Logically 还在社交网络上，使用各种社交媒体智能工具，来检测和监视自动（机器人）帐户以及其他虚假用户信息。
Logically 官网显示，迄今已完成 8892 次事实核查和
216 次实时的事实核查
公司的事实检查业务包括验证用户的信息、确保消息中的观点基于事实。
此外，公司还为假新闻、阴谋、仇恨言论和虚假声明开发定制数据集。这些用于特定领域训练的基本数据集，基于标准的自然语言处理(NLP)问题，如情感、事件提取和 NERD(命名实体识别和消歧)。
人机搭配，摘下「假新闻 」的面具
成立三年多，Logically 如今已拥有 70 多名成员，但他们不只是诸如后端开发人员、数据科学家之类的开发者，心理学家、行为科学家、事实检查人员、内部编辑记者，也是团队中重要的一部分。
公司有一组专门进行事实核查的人员，他们结合人工智能和数字取证技术，来分析媒体报道和阴谋论，帮助公众将事实和谎言区分开。
据称这也是世界上最大的事实检查团队。此外，还有几位内部记者来监督事实检查人员，以确保消息符合国际事实检查网（IFCN）标准。
用户可以将自己不确定的网络消息，发给该团队来检查真伪
创始人 Lyric Jain 解释道：「我们认为，人工智能应该补充而不是取代人类。我们的技术与新闻编辑、事实核查人员一起工作，以评估新闻报道。」
再过三个多月，美国就要迎来全国总统大选的日子，不知届时 Logically 能否有效管制「假新闻」，帮助美国民众选出真正符合民意的总统。
参考资料：
-https://www.eu-startups.com/2020/07/fake-news-detection-startup-logically-raises-e2-77-million-to-prepare-for-us-elections/
-https://yourstory.com/2019/08/ai-startup-bengaluru-logically-fake-news-brexit
-https://www.logically.ai/
