Facebook aktualisiert seine KI, um COVID-19-Fehlinformationen und Hassreden zu erkennen und zu entfernen

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Die Forscher von Facebook haben neue Funktionen für ihre Tools für künstliche Intelligenz (KI) entwickelt, mit denen böswillige Benutzer und ihre Kommentare in Schach gehalten werden können. Es geht darum, Hassreden zu identifizieren, die derzeit als Meme getarnt sind, und einige COVID-19-bezogene Fehlinformationen.

Die oberste Priorität des Unternehmens besteht derzeit darin, Fehlinformationen über das Coronavirus zu erkennen und zu entfernen, da diese und andere Social-Media-Plattformen zu Brutstätten für böswillige Kommentare geworden sind.

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Mike Schroepfer, CTO von Facebook, sagte in einer Pressekonferenz Anfang dieser Woche, dass sie aufgrund von COVID-19 eine große Verhaltensänderung auf ihrer Plattform und eine Zunahme von Fehlinformationen gesehen haben, die sie als sehr gefährlich betrachten.

Das Unternehmen arbeitet weltweit mit mehreren Organisationen zusammen, die Fakten überprüfen. Fehlinformationen verbreiten sich jedoch immer schnell, was es schwierig macht, sie zu beseitigen.

Es gibt viele gefälschte Bilder, die Fehlinformationen zeigen, die mit echten Schlagzeilen identisch sind, die wir in Nachrichtenberichten sehen, und das ist sehr beunruhigend. In gewisser Weise sehen sie genau gleich aus: gleicher Hintergrund, gleiche Farbe, gleiches Bild und gleiche Schriftart. Der einzige Unterschied besteht darin, dass die gefälschten Bilder genau das Gegenteil von dem zeigen, was gemeldet wird, was zu Fehlinformationen führt.

Für nicht anspruchsvolle KI- oder Computeralgorithmen wären diese gefälschten Bilder sehr schwer zu identifizieren. Es ist sehr schwierig, einen Algorithmus zu trainieren, um Unterschiede zu erkennen und dies zuverlässig zu tun.

Schroepfer hat gesagt: „Wir wollen in der Lage sein, diese Dinge als identisch zu erkennen, weil sie für eine Person dasselbe sind. Unsere früheren Systeme waren sehr genau, aber sie waren sehr zerbrechlich und spröde, selbst bei sehr kleinen Änderungen. Wenn Sie eine kleine Anzahl von Pixeln ändern, waren wir zu nervös, als dass es anders wäre, und deshalb würden wir es als anders markieren und es nicht entfernen. In den letzten zweieinhalb Jahren haben wir hier einen auf neuronalen Netzen basierenden Ähnlichkeitsdetektor gebaut, mit dem wir eine größere Vielfalt dieser Varianten wieder mit sehr hoher Genauigkeit erfassen können. “

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Glücklicherweise ist die Analyse von Bildern die Spezialität von Facebook. SimSearchNet ist ein System, das sich der Identifizierung und Analyse von nahezu Duplikaten eines bestimmten Bildes widmet, indem die wichtigsten Merkmale genau untersucht werden.

In einem Bericht von Tech Crunch heißt es: „SimSearchNet überprüft derzeit jedes auf Instagram und Facebook hochgeladene Bild – Milliarden pro Tag. Das System überwacht auch den Facebook-Marktplatz, auf dem Personen, die versuchen, die Regeln zu umgehen, dasselbe Bild eines zum Verkauf stehenden Artikels (z. B. eine N95-Gesichtsmaske) hochladen, das jedoch leicht bearbeitet wurde, um zu vermeiden, dass es vom System als nicht zulässig gekennzeichnet wird. Mit dem neuen System werden die Ähnlichkeiten zwischen neu eingefärbten oder anderweitig bearbeiteten Fotos festgestellt und der Verkauf eingestellt. “

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