在过去的几年里，打击假新闻已经成为一个越来越严重的问题，这是一个涉及人工智能的解决方案。几乎不可能核实新闻网站、视频流媒体服务、博客、社交媒体等产生的几乎无限量的内容。

使用机器学习来管理在线内容已经得到了推广，但这些努力仅在发现垃圾邮件和删除成人内容方面取得了一些成功，在较低程度上检测到了仇恨言论。打击假新闻是一个更复杂的挑战。事实核查网站，如Snopes、FactCheck.org和PolitiFact，在公平核实政客的谣言、新闻和言论方面做得很好。但他们的影响力有限。

期望目前的人工智能技术完全自动化打击假新闻是不合理的。然而，人们希望深度学习的使用可以帮助自动化假新闻检测管道的一些步骤，并增强人类事实检查器的功能。

在2019年NeurIPS AI大会上发表的一篇论文中，来自加拿大DarwinAI和滑铁卢大学的研究人员介绍了一种人工智能系统，该系统使用先进的语言模型来自动执行姿态检测，这是识别虚假信息的重要第一步。

基于的假新闻自动检测管道

在创建一个可以抵制虚假消息的AI系统之前，我们必须首先了解验证索赔真实性的要求。人工智能研究人员在论文中将这个过程分为以下几个步骤：

检索与索赔相关的文档

测试这些文件相对于权利要求的位置。

根据文档的来源和语言质量，计算文档的信誉得分。

根据从相关文件中获得的信息核实索赔。