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識(shí)謠言、辨假貨 人工智能已活躍在打假一線

  除去文字造假,圖片視頻造假也越來越多。“我們將虛假新聞配圖分為復(fù)用的過時(shí)圖片、能引起歧義的誤導(dǎo)性圖片及篡改圖片。假新聞通常呈現(xiàn)出新聞要素缺失、圖像質(zhì)量低、內(nèi)容包含色情敏感廣告等低俗信息,以及圖文不匹配等特點(diǎn)。例如,有些假新聞中的配圖會(huì)出現(xiàn)滿屏彌漫沖天大火、公路凹陷深坑、被棄男童在垃圾廢墟前嚎啕等畫面。”曹娟描述道,“謠言更易形成病毒式擴(kuò)散的趨勢(shì),而真實(shí)新聞的擴(kuò)散速度和爆發(fā)度要溫和許多。”

  “從核心技術(shù)上,AI甄別謠言依賴于‘三多’。”曹娟說,一是多模態(tài)數(shù)據(jù),謠言從發(fā)布、傳播到被辟謠的生命周期中,可能會(huì)伴隨產(chǎn)生文字、圖片、視頻、傳播網(wǎng)絡(luò)、參與用戶屬性等多種模態(tài)的數(shù)據(jù),各模態(tài)數(shù)據(jù)均能不同程度指示謠言,例如謠言文字的情感傾向、圖片的視覺沖擊力、傳播網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)屬性等,但沒有哪種模態(tài)的數(shù)據(jù)擁有獨(dú)立完全的謠言指示能力,所以要盡可能獲取不同模態(tài)的數(shù)據(jù)。

  二是多層次表示,深度學(xué)習(xí)技術(shù)有強(qiáng)大的表示學(xué)習(xí)能力,經(jīng)過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和融合機(jī)制的設(shè)計(jì),AI模型可以在面對(duì)眾多意義、形式、結(jié)構(gòu)都不同的模態(tài)數(shù)據(jù)時(shí),綜合不同層次數(shù)據(jù),自動(dòng)找出最有區(qū)分能力的表示組合,并將待甄別文章對(duì)應(yīng)的文字、圖片、傳播網(wǎng)絡(luò)等融合投射到特征空間中。

  三是多角度判斷,AI可以從單一方面(如內(nèi)容、用戶、傳播)給出可信度,也可以全面觀察,給出綜合所有信息的可信度,及時(shí)幫助人們“揪出”可信度不高的信息。

  結(jié)合專家經(jīng)驗(yàn)辨別虛假商品

  曹娟介紹,目前除了鑒別虛假新聞、虛假圖片,AI虛假檢測(cè)技術(shù)還可以應(yīng)用在對(duì)虛假商品的檢測(cè)上,如基于視覺信息技術(shù)鑒定一些高檔商品的真?zhèn)巍?/p>

  2017年,美國(guó)紐約大學(xué)成功研發(fā)出一套假貨鑒定系統(tǒng)Entrupy,用戶利用配有微型相機(jī)的手持設(shè)備對(duì)鑒定物品進(jìn)行拍攝,這個(gè)系統(tǒng)利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法,分析圖像,最終確定產(chǎn)品的真實(shí)性。其聯(lián)合創(chuàng)始人介紹,除了表面是屈光的鉆石和瓷器不能檢測(cè)外,這項(xiàng)技術(shù)使用光學(xué)分析可測(cè)試汽車零部件、手機(jī)、充電器、耳機(jī)、夾克和鞋子,甚至原油。

  近日,中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所與國(guó)內(nèi)某奢侈品電商宣布共建聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室,探索智能鑒定和智能內(nèi)容分發(fā)、在線鑒定商品業(yè)務(wù)等內(nèi)容。那么,AI如何對(duì)商品,如包、鞋辨別真假;在識(shí)別假貨方面,AI可替代專家嗎?

  “與人識(shí)別假貨相比,在強(qiáng)度、效率等方面,AI有著突出表現(xiàn)。例如,一般識(shí)別假LV包的專家,工作一天只能鑒定五六個(gè)包,而AI篩查一個(gè)包僅需幾分鐘。實(shí)際操作中,AI先在大量篩選中發(fā)現(xiàn)異常情況,報(bào)警示錯(cuò),再由專家來做進(jìn)一步甄別。即以AI技術(shù)打假為主、以人工審核為輔,AI還不能替代專家。”曹娟說。

  曹娟表示,虛假商品檢測(cè)可形式化為異常檢測(cè)問題。正品樣本往往量很大,但仿品樣本量很小,甚至為零。這時(shí)候,只能對(duì)大量正品進(jìn)行建模表示,然后對(duì)待檢測(cè)樣本,要看它與正品相比是否存在異常。但單純的數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)是困難的,鑒別中還要結(jié)合鑒定專家的經(jīng)驗(yàn)知識(shí),以引導(dǎo)模型學(xué)到快速定位異常區(qū)域的能力;同時(shí),模型通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)發(fā)現(xiàn)的視覺規(guī)律,也會(huì)反饋給專家。因此,這是一個(gè)專家和模型相互學(xué)習(xí)、迭代提高的過程。

  來源:科技日?qǐng)?bào) 

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