俗话说“耳听为虚，眼见为实”。只不过如今随着AI技术的发展，耳听和眼见都可能难以为实了。
“我们觉得热点新闻应该由人工来筛选。” 6月底，苹果公司CEO蒂姆·库克在旧金山对外发声。据说话音一落，硅谷科技界一片哗然，
“我们很高兴地宣布，Bloomsbury AI团队已经同意加入。”一周前，Facebook发言人喜形于色，面对新闻媒体表示，“我们期待并欢迎他们加入Facebook，我们迫不及待想看看我们共同构建的是什么。”随着消息传出，扎克伯格决定收购这家英国初创AI技术企业的心愿尘埃落定。
几乎在同一个时间段，苹果公司与Facebook对于AI、假新闻发出了迥异的声音，也采取了东趋西步的举措。两大巨头近期对于这件事情的态度，为何会如此不同？
首先，摆在我们面前的现状是：AI技术正在“催生”假新闻的发展。
对于图片，AI可以将“马”变成“斑马”；对于语音，AI可以捕捉某个人的声音来拼出程序员想要用这声音说出的任何句子；对于视频，AI则能在学习被程序员“喂”给的视频后，自己按热点和关注度生成新的新闻内容。
事实上，当普通的新闻读者根本无法判断出，摆在眼前的新闻究竟是来自于真实世界，还是来自于杜撰者一时兴起、或者AI合成的结果时，一首《雾里看花》也许最能表达读者的心情——“借我借我一双慧眼吧，让我把这纷扰看得清清楚楚明明白白真真切切。”
对这双“慧眼”的渴求，社交网络巨头Facebook最为迫切。
今年3月17日，美国《纽约时报》报道指出，Facebook有超过5000万用户信息数据被一家位于英国的公司“剑桥分析”泄露，其通过数据分析对目标用户推送广告，从而在政治领域控制或者说引导了选民的投票倾向。
获取用户信息进行数据分析，再使用用户喜好的方式渗入社交网络，从而达到改变用户心理认知的目的。这一方式在互联网领域的个性化推荐功能中并不陌生，在以往甚至被大家认为是商业中一套“效果良好”的营销手段。
只不过，将这种操作应用到对一个国家或政体影响深远的竞选活动中，是政府机构和公众无法接受的事实。Facebook因此在3月19日，经历了四年以来最大的股价下跌，跌幅达6．77％，市值蒸发367亿美元。
美国联邦委员会和欧盟同时要求对Facebook的数据泄露问题进行调查。若属实，对Facebook的罚金将有可能高达2万亿美元。而此时Facebook的总市值则是4885亿美元。
以毒攻毒：面对假新闻，Facebook想借AI的“慧眼”打假
差点被“剑桥分析”拉下水的Facebook，在经历了痛苦的、被认为“非死不可”的几个月以后，随着2018年11月美国总统中期选举的临近，正面临着另一个巨大挑战：如何保证在接下来的选举中，不因平台上的虚假新闻再次背锅。
这一次，作为AI铁粉的Facebook，打算继续使用AI技术来打假。无论是打算用AI“以毒攻毒”也好，还是因为人工编辑远远不可能跟上现有社交媒体上广泛传播的新闻数量和速度，Facebook在6月4日提出拟定以最高不超过3000万美元的价格，收购位于英国伦敦的Bloomsbury AI公司。
Bloomsbury AI是一家创业公司，以计算机自然语言处理能力见长。特点包括开发自然语言处理工具、读取文本文件、回答与文本内容相关的问题、以及进行推理与集成。而Facebook意在使用Bloomsbury AI团队开发的“Cape”等软件，来处理平台上的假新闻、以及其他各种内容问题。
让我们先回溯到2016年8月，当时在大数据和机器算法流行的人工智能大背景下，崇尚技术完美主义的Facebook就首当其冲，舍弃了之前主要由专业记者组成的纽约合同工编辑团队，将热门话题的编辑、推荐和排名全部交给机器算法，然后由一个新的新闻审核团队来把最后一道关。
然而在舍弃人工编辑后的第三天，Facebook平台上就出现了一条新闻——“和川普就性别歧视议题争论的Magyn Kelly，其实是美国民主党总统候选人希拉里·克林顿的秘密支持者，因此遭保守派阵营的福斯电视台解聘”。
这条新闻后来被证实是由山寨新闻网站“Ending The Fed”发布的假新闻。
可是，新闻被Facebook抓取到以后，由于Magyn Kelly的高知名度和内容的高敏感度，迅速在社交媒体上被广泛转发。由于有足够多的引用文章和发帖，这条新闻轻松通过了Facebook算法和人工审核团队的检查。
值得一提的是，如果要保证每一条新闻的真实性，请专业的编辑人士对每一条新闻的来源和内容进行核查，是最保险的方法。
但用日益增多的人工编辑，来处理对应的日益增加的新闻量，更像是在朝成长为一个专业媒体公司的方向前进，而这不在当时Facebook的计划范围内。Facebook CEO马克·扎克伯格在2016年的一次提问中就曾直言：“Facebook是一个科技公司，不会成为一家媒体。”
而后，随着假新闻问题屡屡出现，Facebook在2017年1月宣布成立“Facebook新闻项目”，引进用户为假新闻打标签的功能。同时与外部新闻机构合作，为其开发新产品。但这似乎都只是治标不治本的动作。因为对于由专业新闻机构以外的发布者生成的新闻，普通用户仍然不具备足够深的专业知识来判断新闻的真假，并为其打上标签。
不过，虽然AI驱动了新型的足以以假乱真的伪造假新闻的技术，也同样提供了可以破解伪装的方法，例如：对文字信息里的内容进行多个可信来源的对比验证；通过确认文件的特殊数字签名，判断文件是否来自可信任的机构，或者是否来自最初生成视频的设备；所有记录数据都需要包含生成时的原数据，包括视频录制的时间、地点和录制设备；照片上的内容和拍摄现场的时间是否相符；使用“谷歌地球”之类的软件，检查照片或视频拍摄地点附近的自然环境背景，看是否和证据中声称的一致等。
可见，当前对于AI催生的假新闻，Facebook的策略是：以AI技术打假为主、以人工审核为辅。
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