Twitter podrá detectar las “Fake News” en milisegundos

Twitter anunció este lunes 3 de junio que adquirió la startup Fabula AI y confía en su potencial con inteligencia artificial para ayudar a superar la crisis de desinformación que se viraliza en redes sociales a consecuencia de las noticias falsas.

Twitter trabaja con Fabula AI para detectar "Fake News". (Foto Prensa Libre: Twitter)
Twitter trabaja con Fabula AI para detectar "Fake News". (Foto Prensa Libre: Twitter)

Fundada en 2018 y con sede en Londres, Fabula AI, desarrolló y patentó un sistema que denominó como “aprendizaje profundo”, cuya función se basa en algoritmos efectivos que aprenden de conjuntos de datos grandes y complejos extraídos de las redes sociales.

Fabula AI confía que su sistema se basará en la inteligencia artificial y ayudará a las plataformas de contenido generado por los usuarios y pretende cortar las noticias falsas que han provocado escándalos antisociales.

“Las redes sociales se han convertido en una de las principales fuentes de noticias. Sin embargo, como han demostrado las elecciones pasadas en los Estados Unidos y el Reino Unido, también se han convertido en una plataforma para compartir información falsificada o noticias falsas. Este es un problema que socava el corazón mismo del sistema democrático, borrando la capacidad de los ciudadanos para distinguir entre ficción y realidad”, publicó Fabula AI en su sitio web oficial.

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¿Qué es el aprendizaje profundo?

De acuerdo al comunicado, publicado por Twitter y Fabula AI, el aprendizaje profundo es un subconjunto de inteligencia artificial y aprendizaje automático que utiliza redes neuronales artificiales de múltiples capas para brindar una precisión de vanguardia en tareas como detección de objetos, traducción de idiomas y reconocimiento de voz, entre otros.

Una visualización de un patrón de distribución de noticias falso vs real; los usuarios que comparten predominantemente noticias falsas son de color rojo y los usuarios que no comparten noticias falsas son de color azul, lo que, según Fabula, muestra la clara separación en distintos grupos, y “la diferencia inmediatamente reconocible en el patrón de difusión de la difusión”. (Foto Prensa Libre: fabula.ai)

 

El aprendizaje profundo difiere de las técnicas tradicionales de aprendizaje automático en que pueden aprender automáticamente representaciones de datos como imágenes, videos o textos, sin introducir reglas codificadas a mano o conocimiento del dominio humano. Sus arquitecturas altamente flexibles pueden aprender directamente de los datos en bruto y pueden aumentar su precisión predictiva cuando se les proporciona más datos.

El aprendizaje profundo es responsable de muchos de los avances recientes, como el AlphaGo de Google DeepMind, los carros que conducen, los asistentes de voz inteligentes y muchos más.

Fabula AI asegura que sus algoritmos pudieron identificar el 93 por ciento de las “noticias falsas” a las pocas horas de la difusión. (Foto Prensa Libre: fabula.ai)

La visión de Twitter

De acuerdo a la información publicada en el Blog oficial de la red social, la incorporación de Fabula AI juega un papel clave en su desarrollo y debido a eso, incorporaron la plataforma para aprovechar el aprendizaje automático (ML) en varias áreas de sus productos.

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“Nos complace anunciar que hemos adquirido Fabula AI (Fabula), una empresa emergente que cuenta con un equipo de investigadores de clase mundial que emplean el aprendizaje profundo de gráficos para detectar la manipulación de la red. El resultado es la capacidad para analizar conjuntos de datos muy grandes y complejos que describen relaciones e interacciones, y para extraer señales de manera que las técnicas tradicionales de LD no son capaces de hacer”, añadió Twitter en su blog.

Por su parte, Michael Bronstein, fundador de Fabula AI, aseguró que esta unión le permitirá garantizar la veracidad de información que se comparte en esta red social. “Estamos muy entusiasmados de unirnos al equipo de investigación en Twitter, y trabajar juntos para hacer crecer su equipo y sus capacidades. Específicamente, esperamos aplicar nuestras técnicas de aprendizaje profundo en gráficos para mejorar la salud de la conversación en todo el servicio”, agregó Bronstein.

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