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社交机器人、深度伪造……当假新闻生产传播智能化,我们如何应对?——对话山东大学新闻学副教授张超

2020

03/03
来源:

大众网·海报新闻

作者:

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  编者按:假新闻治理是社会治理的重要一环,因为它关乎我们所看到的“现实”,影响我们的思维和决策。进入人工智能时代,假新闻有什么特点?我们能否借助技术治理假新闻?如果可以,应当如何做呢?记者对话山东大学新闻学副教授张超,一起探讨用算法治理假新闻的技术路径。

  嘉宾简介:张超,山东大学文化传播学院新闻学副教授,硕士研究生导师。博士毕业于中国人民大学新闻学院。近年来以第一作者发表CSSCI论文19篇,在大数据、数据新闻、人工智能等领域发表一系列有影响力的学术成果,论文被《新华文摘》、人大复印报刊资料《新闻与传播》转载,被《新华文摘》和《中国社会科学文摘》论点摘编。以第一作者获山东省第三十二届社会科学优秀成果奖二等奖、山东省第三十一届社会科学优秀成果奖二等奖、2017年山东高校人文社会科学优秀成果奖一等奖。

  记者:在我们所处的智媒时代,假新闻和以往有什么不同?

  张超:假新闻与新闻业相伴相生,进一步说,有人类社会就有假新闻,因为假新闻是某些传播者的“工具”,用以达到某些特定目的。近年来,尤其是2016年美国总统大选,让社交平台的假新闻治理问题成为一个焦点。为什么呢?因为2016年美国总统大选期间,大家不仅发现了“有组织的”造假者,如马其顿小镇的年轻人,还发现了以人的面貌出现的非人主体:社交机器人。它会与你互动,“@”你,让你觉得它是一个普通的网友。

  记者:互联网刚刚兴起时,有一句话:你永远不知道电脑对面坐的是人还是狗。当时这句话指的是网络聊天的匿名性。如今和人聊天的还真有可能“不是人”。

  张超:现在这句话可以改成:你永远不知道@你的是人还是社交机器人。社交机器人在美国总统大选期间的影响力是巨大的。2016年美国总统大选后,多个针对社交平台假新闻传播的研究确认,社交机器人账户在假新闻扩散上发挥重要作用。

  《推特上的不实信息、假新闻和影响者运动》(Disinformation,‘Fake News’and Influencer Campaigns on Twitter)报告显示,在散布假新闻的账户中,三分之一到三分之二是社交机器人账户。还有一个针对推特的研究显示,社交机器人账户占研究样本用户数的约6%,在低可信度来源文章比例上却占三分之一。这些社交机器人在假新闻的传播早期非常活跃,主要针对有影响力的用户,通过回复和“@”知名人士拉高文章的热度。这种拟人化的互动方式,让社交平台用户误以为是在和真人进行交流。

  记者:那我们普通用户能够识别这些社交机器人吗?

  张超:很难。因为这些社交机器人和用户一样有昵称,也会转发,还会回复你,就像真人用户一样。如果那么容易辨别,2016年美国总统大选期间也不会有那么多人“中招”了。这是智媒时代社交平台假新闻传播的重要特点之一——拟人化。

  记者:除了拟人化,还有什么特点?

  张超:第二个特点就是深度伪造。这里的“深度”是深度学习(deep learning)的意思。比如“换脸”,就是深度伪造的一种应用方式。无论是刚才我们所说的社交机器人还是深度伪造,都动用了算法、程序,即我们可以称之为“智能”的东西。

  记者:有些假图片是可以一眼就能识别的,例如我看到的一些图片,明显是被处理过的,画质色调和原图不一样,这些图片八成是假的。但是深度伪造的视频好像不太容易辨别。

  张超:是的。技术越先进,造假的痕迹也会越不明显。我们身处传媒领域,日常会学一些图片、视频的制作,对这些介质的作品是否经过了二次处理,我们会有一定的辨别能力,但对于公众,是真是假、是否经过处理,做出判断是很难的。

  记者:那怎么办?难道我们只能任由这些假新闻混杂在社交平台中吗?

  张超:技术的问题在一定程度上可以用技术的手段去破解。无论是社交机器人,还是深度伪造,核心是算法驱动,算法既然可以用来造假,同样也是可以用来破解的。

  我们首先看怎么对付传播假新闻的社交机器人。社交机器人虽然可以模拟“人”,但用于传播假新闻的社交机器人,其推送的内容大多是低可信度内容,因此,用算法治理的重点是利用算法识别推送的内容是否是低可信度内容。如果这个社交机器人经常发送低可信度内容,那么社交平台就可以利用推荐算法的权重采取措施降低它在平台上的“可见度”,甚至被清理账户。推特在2018年美国中期选举前清理了1万个自动推送虚假新闻的假账户。Facebook表示,将系统鉴定出的低可信度报道自动置于推送栏底部,可以将假新闻的阅读量减少约八成。

  对于深度伪造,研究者也发现了一些破绽。以人物合成视频为例,这种合成图像算法的缺陷在于在“眨眼”频率上比真人少得多。辨别真假视频的原理就是用机器学习算法检查视频中的“眨眼”,准确率超过95%。

  当然,“道高一尺,魔高一丈”,造假技术和识别造假技术也像硬币的两面共同发展。以深度伪造为例,任何深度伪造检测器都只能有效一小段时间。我们应当加大力气,从技术路径出发,继续深入研发识别假新闻的方法。从整个社会层面看,假新闻的产生与传播是一个复杂的问题,在治理时不可能有一个完美的方案,所有的治理模式和方案没有最好,只有更优。因此,相关研究将继续是热门话题。

  记者:从技术路径出发治理假新闻是题中应有之义,也是未来科研应有的着力点。感谢张老师接受我们的采访,谢谢。

  (记者 孙翔)

  相关新闻:

  《社交平台假新闻的算法治理:逻辑、局限与协同治理模式》(张超,《新闻界》,2019年第11期)

责任编辑:孙翔

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