In den letzten Jahren wurde der Begriff „gefälschte Nachrichten“ von mehreren Parteien so populär und sogar als Waffe benutzt, dass es fast zu schwierig ist, den Begriff genau zu definieren. 

Eines ist jedoch klar. Gefälschte Nachrichten sind ein großes Problem in unserer modernen Gesellschaft. 

Nach einer 2019 Umfrage Laut Pew Research Center bewerten Amerikaner gefälschte Nachrichten als ein größeres Problem als Terrorismus, Rassismus, Sexismus oder Klimawandel. Trotz mehrfacher Definitionen durch unterschiedliche Personen sind gefälschte Nachrichten ein großes Problem und müssen gestoppt werden.  

An der University of Waterloo hat ein Forscherteam ein Tool entwickelt, bei dem künstliche Intelligenz verwendet wird, um genau das zu erreichen. 

„Die Verbreitung solcher gefälschten Nachrichten und Fehlinformationen kann enormen gesellschaftlichen Schaden anrichten, da eine beispiellose Anzahl von Menschen auf der ganzen Welt irregeführt werden kann, wenn sie nicht nur an Informationen und Verschwörungen glauben, die für sie selbst schädlich sein könnten (z. B. falsche Heilmittel zur Heilung von Krankheiten). und andere (z. B. gefälschte Nachrichten über andere Kulturen und Ereignisse auf der ganzen Welt), könnten aber auch zu falschen Entscheidungen führen (z. B. gegen einen Kandidaten stimmen, der auf falschen Gerüchten basiert) “, sagte Alexander Wong, außerordentlicher Professor für Systemdesign an der University of Waterloo und Gründungsmitglied der Waterloo Institut für künstliche Intelligenz.

Wong hat mit drei Doktoranden der Universität zusammengearbeitet - Chris Dulhanty, dem leitenden Forscher, Jason Deglint und Ibrahim Ben Daya -, um ein Tool zu entwickeln, das mithilfe von KI Social-Media-Netzwerken und Nachrichtenorganisationen hilft, falsche Nachrichten auszumerzen. 

Sie präsentierten ihre Krepppapier diesen Monat auf der Konferenz über neuronale Informationsverarbeitungssysteme in Vancouver, Kanada. 

Wer hat es überhaupt angefangen?

Präsident Trump kann die Erfindung des Begriffs „Fake News“ für sich beanspruchen, wurde jedoch erstmals von Craig Silverman, einem Medienredakteur bei BuzzFeed News, bekannt gemacht, der den Begriff seit 2014 in seinen Studien und Berichten verwendet. 

In einem Interview mit WestonischSilverman definierte gefälschte Nachrichten als "völlig falschen Inhalt, der geschaffen wurde, um zu täuschen, und mit einem wirtschaftlichen Motiv."

Obwohl gefälschte Nachrichten geradezu Lügen sind, ist es angesichts der schieren Anzahl gefälschter Nachrichten in unserer heutigen Gesellschaft für die Menschen schwieriger, gefälschte von echten Nachrichten zu unterscheiden, und es ist daher schwieriger, an Nachrichten zu glauben, selbst an die seriösen. 

Nach Angaben des 2019 Pew UmfrageFast 60 Prozent der Demokraten und 70 Prozent der Republikaner haben eine Nachrichtensendung eingestellt, weil sie den Inhalt als gefälschte Nachricht beurteilten. 

Für diejenigen, die sich politisch weniger bewusst sind, war die Wahrscheinlichkeit, dass sie den Gesamtkonsum von Nachrichten reduziert haben, aufgrund ihrer Angst vor falschen Nachrichten um 20 Prozent höher als für diejenigen, die sich politisch mehr bewusst sind. 

Darüber hinaus gab die Hälfte aller Befragten an, sie hätten es vermieden, mit jemandem zu sprechen, weil sie dachten, dass diese Person möglicherweise falsche Nachrichten in das Gespräch einbringt. 

Mit ihren eigenen Vorurteilen und Perspektiven definiert jeder Mensch falsche Nachrichten anders. Und um gefälschte Nachrichten auszublenden, werden die Leute schnell beurteilt und schließen letztendlich alles, was sie für gefälscht halten oder oft anders als das, woran sie bereits glauben. 

Diese gefälschte Nachrichtenangst schafft eine Echokammer, in der die gleichen Gedanken und Überzeugungen ständig ausgetauscht werden, wodurch die Menschen aufgrund des Mangels an legitimen Informationen anfälliger für gefälschte Nachrichten werden und eine zunehmend polarisierte Gesellschaft entsteht. 

Gefälschte Nachrichten melden 

Solange es einen Gewinn gibt, wird es immer Leute geben, die absichtlich gefälschte Informationen produzieren. 

Obwohl sie die Schöpfer gefälschter Nachrichten nicht gänzlich aufhalten können, fragten Forscher an der Universität von Waterloo, ob sie Journalisten helfen könnten, die die Öffentlichkeit aufrichtig informieren möchten, um Fälschungen besser von echten Nachrichten zu unterscheiden. 

Laut Wong haben die Forscher ihr Screening-System darauf trainiert, aus einer großen Menge von Texten zu lernen, die Behauptungen und Artikel enthalten. Auf diese Weise lernt es die Linguistik und die Beziehungen zwischen den Behauptungen und Artikeln und verbessert sich im Laufe der Zeit anhand des Textvolumens. 

Das System kann basierend auf dem erlernten Sachverhalt prüfen und entscheiden, ob ein Anspruch von verschiedenen Artikeln unterstützt wird. 

Wenn eine Behauptung nicht von verschiedenen Artikeln unterstützt wird, insbesondere von seriösen und vertrauenswürdigen Nachrichtenquellen, kann sie als gefälschte Nachricht gekennzeichnet werden. 

„Wenn sie großartig sind, ist es wahrscheinlich eine echte Geschichte. Aber wenn das meiste andere Material nicht unterstützend ist, ist es ein starkes Indiz dafür, dass Sie es mit gefälschten Nachrichten zu tun haben “, sagte Wong in einem Pressemitteilung. 

Bei mehreren Angaben zum selben Thema, neun von zehn Fällen, konnte das System unterscheiden, ob eine Angabe unterstützt wurde oder nicht, was Fälschung oder Echtheit bedeutet. 

Nicht ersetzen, sondern stärken

Während einige glauben, dass dieses System Journalisten ersetzt, haben die Forscher klargestellt, dass ihr System ein Screening-Instrument ist, um Journalisten und Faktenprüfer in sozialen Medien und Nachrichtenorganisationen zu stärken und nicht zu ersetzen.

"Ich glaube fest an die Idee der Mensch-Maschine-Zusammenarbeit, bei der die KI so gestaltet werden sollte, dass die Menschen ihre Arbeit schneller, besser und konsequenter erledigen können", sagte Wong. „Es gibt Dinge, in denen der Mensch fantastisch ist, andere Dinge, in denen Maschinen schnell und großartig sind. Warum also nicht kombinieren, um mehr zu erreichen als die Summe seiner Teile? 

"Daher sind wir motiviert, unseren Teil dazu beizutragen, solche gefälschten Nachrichten früher zu identifizieren, um ihre weit verbreitete Überzeugung zu mindern, oder zumindest auf solche gefälschten Nachrichten aufmerksam zu machen, damit die Menschen besser informiert werden."

Laut Wong sind gefälschte Nachrichten ein gutes Beispiel dafür, dass KI positive Auswirkungen auf die Gesellschaft hat. Ihr System hilft dabei, potenziell gefälschte Nachrichten zu kennzeichnen, sodass Menschen anhand ihrer Erfahrung und ihres menschlichen Kontexts bestimmen können, ob sie gefälschte Nachrichten schneller und besser verarbeiten und identifizieren können.

"Wir müssen Journalisten befähigen, die Wahrheit aufzudecken und uns auf dem Laufenden zu halten", sagte Dulhanty in einer Pressemitteilung. "Dies stellt eine Anstrengung in einem größeren Werk dar, um die Ausbreitung von Desinformation einzudämmen."

Laut Wong planen die Forscher, wie sie dieses Tool am besten auch der Öffentlichkeit zur Verfügung stellen können. Darüber hinaus hoffen sie, ihr System auf andere Sprachen und Richtungen auszudehnen, um gefälschte Nachrichten umfassender zu überprüfen und zu identifizieren.