彭博社(Bloomberg)报道称,Facebook Inc.正转向机器学习技术,以扩大审查假新闻的人类事实核查人员的影响力,这是该公司打击在其平台上传播错误信息的努力的一部分。
这家社交网站周四宣布,它开始使用自动系统识别以前由第三方评论者标记的假新闻文章的副本。
Facebook的产品经理泰萨·莱昂斯(Tessa Lyons)在布鲁塞尔的新闻发布会上说,“我们知道,让事实核查人员审查所有的内容是没有意义的,这就是为什么需要利用技术来衡量影响的大小。”
美国和欧洲的议员几个月来一直在对该公司的隐私政策施加压力,以及国家势力是否利用该社交网络影响了2016年美国总统大选和英国脱欧投票。
在一篇伴随声明的博客文章中,莱昂斯说,Facebook每天都会发布“超过10亿篇内容”,为了获得经济利益,一个虚假的故事经常被不同的媒体通过多个链接复制。
她引用了法国的一位事实核查者的例子,此人发现了一个宣扬虚假科学主张的故事。
Facebook表示,该公司的软件能够利用这篇文章的分析,发现并降级那些推广相同虚假信息的20多个网络域名和1400个链接。
机器学习技术也被用于识别和降低页面的可见性,这些页面很可能是由商业、政党或其他组织建立的,可能基于经济利益传播虚假事实。
在明年春季欧盟(eu)选举之前,欧盟执委会(European Commission)今年4月呼吁网络平台和社交媒体公司采取更多行动,遏制虚假信息。
欧盟官员警告称,如果不这样做,他们可能会实施更多监管。
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