MIT研发可出鉴别信息准确性和个人政治偏见的AI系统

10月4日，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)宣布与卡塔尔计算研究所(Qatar Computing Research Institute)合作，研究出一种可以鉴别信息来源准确性和个人政治偏见的AI系统。

研究人员利用该AI系统创建了一个包含1000多个新闻源的开源数据集，这些新闻源被标注了“真实性”和“偏见”分数。据悉，这是类似数据集中收录新闻源数量最多的数据集。

该AI系统的独特之处在于：其对所评估的媒介有广泛的语境理解，没有单独从新闻文章中提取特征值(机器学习模型所训练的变量)，而是兼顾了维基百科、社交媒体，甚至根据url和web流量数据的结构来确定可信度。

该AI系统支持向量(SVM)训练来评估事实性和偏差，其真实性分为：低、中、高;政治倾向分为：极左、左、中偏左、中偏右、右、极右。该系统只需检测150篇文章就可以确定一个新的源代码是否可靠，其在检测一个新闻来源是否具有高、低或中等程度的“真实性”方面的准确率为65%，在检测其政治倾向是左倾、右倾还是中立方面的准确率为70%。

未来，该团队打算探索该AI系统是否能适应其他语言(其目前只接受过英语训练)，以及是否能被训练来检测特定区域的偏见。