L’intelligenza artificiale può risolvere il problema delle fake news?

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Artwork by Bruno Silva

Umanoidi con le ali, capre dal manto blu, castori bipedi senza coda, un tempio di zaffiro: sono solo alcune delle visioni a cui ha assistito Sir John Herschel, un noto astronomo inglese, mentre guardava con il suo telescopio verso il cielo da un osservatorio nel Sud Africa. O quanto meno è ciò che riportò il New York Sun in un’inchiesta nel 1835.

La notizia fece così scalpore al punto che le vendite del giornale furono più che raddoppiate, passando da 8.000 a oltre 19.000 copie. All’improvviso, chiunque leggesse la notizia credeva che ci fosse una fiorente colonia di uomini pipistrello sulla Luna.

Sfuggiva un piccolo dettaglio: nulla di tutto ciò era fondato. L’inchiesta era stata inventata da Richard Adams Locke, redattore del New York Sun.

Il caso passò alla storia con il nome di Great Moon Hoax (la grande burla della Luna), ma se tutto ciò fosse accaduto oggi, avrebbe un nome diverso: fake news!

Donald Trump ritiene di aver coniato questo termine che ha acquisito popolarità negli ultimi anni, ma non è affatto vero. Le fake news esistono da molti anni, ma ora più che mai sono fonte di una seria preoccupazione. Come siamo passati dalla prevalentemente innocua Great Moon Hoax alla gravissima minaccia posta dallo scandalo Pizzagate?

Ebbene, la rapidità e la portata di Internet hanno peggiorato incredibilmente le cose. Come spiega il New York Times in un video documentario di tre parti uscito lo scorso novembre, la disinformazione si diffonde come un virus.

E come si ferma la diffusione di questo virus?

Se chiedete a Mark Zuckerberg, il CEO di Facebook, probabilmente ripeterà ciò che ha detto al Congresso degli Stati Uniti all’inizio di quest’anno: ci penserà l’intelligenza artificiale.

Ma è vero che l’intelligenza artificiale può risolvere il problema delle fake news? Può una macchina verificare automaticamente se una notizia è vera o falsa? E soprattutto, può l’intelligenza artificiale risolvere un problema che in primo luogo ha creato?

Intelligenza artificiale, abbiamo un problema

Si è parlato molto di intelligenza artificiale e disinformazione, ma è necessario approfondire il ruolo dell’intelligenza artificiale nella creazione e distribuzione di fake news nel mondo.

Ariel Conn, Director of Media and Outreach del Future of Life Institute, spiega: “Vediamo ricercatori di intelligenza artificiale che hanno sviluppato programmi con cui possono alterare il contenuto originale dei video ridoppiando le voci in modo molto credibile, e a quel punto riflettiamo sulle implicazioni etiche di questa tecnologia”.

Guardate ad esempio questo video dell’ex presidente degli Stati Uniti Barack Obama. Si è trattato di un esperimento messo a punto dai ricercatori della University of Southern California per un episodio di RadioLab chiamato “Breaking News”. Se lo guardaste sul vostro computer o telefono, ci credereste?

L’episodio di RadioLab andò in onda nel luglio 2017. Alcuni mesi dopo, ad aprile 2018, esce una versione migliorata, questa volta pubblicata da Buzzfeed come annuncio pubblicitario. Si scopre che non è stato Obama a chiamare Trump un “totale idiota”, bensì il regista premio Oscar Jordan Peele, il quale ha mimato la voce di Obama in modo molto persuasivo. L’audio fasullo ha sovrascritto in modo convincente il filmato dell’ex presidente.

La tecnologia algoritmica di apprendimento automatico utilizzata per creare questi video si chiama “deepfake” e permette di realizzare una simulazione estremamente realistica di qualsiasi essere umano (a patto che si abbiano registrazioni audio e video).

Nulla di male finché la tecnologia viene utilizzata per inserire Nicolas Cage in qualsiasi film ; il problema si pone quando, come abbiamo visto prima, si creano video di leader politici in cui dicono cose in realtà mai dette. Come afferma Ariel Conn: “In futuro sarà molto più facile condizionare le persone e ciò è alquanto preoccupante”.

Quindi qual è il ruolo dell’intelligenza artificiale in tutto questo? È la cura o la malattia?

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Risolvere il problema delle notizie fasulle

Per sapere se l’intelligenza artificiale può aiutarci a risolvere il problema delle fake news, dobbiamo prima capire come funziona l’apprendimento automatico.

L’apprendimento automatico è la scienza che permette ai computer di imparare dai dati, individuare schemi e prendere decisioni con il minimo intervento umano. L’idea è quella di migliorare le prestazioni delle macchine con il tempo e di renderle sempre più autonome.

È possibile sfruttare questa scienza per combattere la disinformazione sviluppando una tecnologia che analizza i dati per determinare se un contenuto è attendibile o meno. Tuttavia è più facile a dirsi che a farsi, come affermano gli esperti, tra cui Antoine Bordes, responsabile europeo delle ricerche sull’intelligenza artificiale di Facebook:

“Una macchina può senz’altro riconoscere una discrepanza in un’immagine, ma determinare se un testo è reale o fasullo è un compito decisamente più complesso. È estremamente più difficile stabilirlo e al momento una macchina non è in grado di farlo.”

Perché? Perché alle macchine mancano le capacità umane di base, come “la comprensione, il senso comune e il saper contestualizzare”.

Ad ogni modo i ricercatori stanno lavorando incessantemente per risolvere il problema. Negli ultimi due anni è aumentato notevolmente il numero di studi in materia, alcuni dei quali si sono rivelati proficui.

La miglior intelligenza artificiale per individuare le fake news

Nella rivista MIT Technology Review, Preslav Nakov, uno scienziato esperto del Qatar Computing Research Institute, nonché uno dei ricercatori di un nuovo studio sull’affidabilità delle testate giornalistiche, ritiene che un giorno, nonostante tutto lo scetticismo, le macchine possano essere utilizzate per individuare le fake news. Inoltre prevede che ciò non accadrà nell’immediato futuro.

Nello studio che Nakov ha contribuito a condurre, il loro sistema è stato addestrato utilizzando variabili che le macchine potrebbero analizzare senza l’intervento umano. Hanno eseguito l’analisi comportamentale della struttura dei titoli e della varietà dei termini, valutato il traffico web e stimato l’influenza dei mass media misurando il coinvolgimento sui social media.

Al termine dell’esperimento, il loro miglior prototipo assegnava alle testate giornalistiche il grado di affidabilità “basso”, “medio” o “alto” in modo accurato soltanto il 65% delle volte.

Analizzare l’affidabilità delle testate e individuare le fake news è tuttavia un compito delicato. I giornalisti seguono — o quanto meno devono seguire — precise metodologie e codici di condotta al fine di scrivere le notizie che leggiamo ogni giorno. E nessun computer è in grado di farlo.

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Umani e macchine, unite le vostre forze!

“Credo che l’intelligenza artificiale sarà sempre più utile per individuare le fake news, ma gli umani dovranno impegnarsi di più nella loro parte. In altre parole si tratterà di un lavoro di squadra tra macchine e umani.”

Antoine Bordes, responsabile europeo del centro di ricerca sull’intelligenza artificiale di Facebook

La nostra unica speranza sarà quella di combinare il meglio dell’intelligenza umana e artificiale. Le macchine offrono velocità e scalabilità, mentre gli umani contribuiscono con la loro capacità di comprendere e di tener conto del contesto e delle sfumature al momento di valutare la veridicità di un testo. In questo modo potremo introdurre più dati nel sistema e migliorare le sue prestazioni nel tempo.

Ricordiamoci che stiamo parlando di giornalismo, un’attività particolarmente antropocentrica che segue regole rigorose per giungere alla verità. È per questo motivo che le piattaforme di fact-checking sono determinanti per la lotta contro le fake news.

Abbiamo parlato con Aaron Sharockman, direttore esecutivo di Politifact, uno dei più noti siti di fact-checking degli Stati Uniti, in merito al ruolo che l’intelligenza artificiale assumerà in futuro e la metodologia alla base del loro “veritometro”.

Dispongono di 11 giornalisti a tempo pieno che lavorano ogni giorno passando al setaccio le inchieste più importanti del giornalismo cartaceo e televisivo alla ricerca di fatti verificabili.

“Per prima cosa chiediamo all’autore dell’inchiesta la prova che ne dimostra la veridicità. Negli Stati Uniti, in caso di arresto, si è innocenti fino a prova contraria. In questo caso, si è in un certo senso colpevoli fino a prova contraria. È necessario sostenere e consolidare le proprie affermazioni con i fatti.”

L’autore si avvale quindi di fonti esperte e indipendenti disposte a rilasciare dichiarazioni. “A quel punto un giornalista suggerisce un verdetto o una valutazione. Utilizziamo una scala di sei valutazioni, che vanno dal vero al falso più sfacciato, ovvero le menzogne più eclatanti. Ma in conclusione non è il giornalista ad assegnare la valutazione. Interviene invece una giuria di tre redattori che stabilisce la valutazione definitiva.”

L’intelligenza artificiale può fare tutto questo?

Difficilmente una macchina può esserne in grado attraverso gli algoritmi, ma può rendere il processo più efficiente e inviare queste informazioni a un maggior numero di persone, come afferma Aaron Sharockman:

“Il fact-checking richiede il continuo intervento delle persone, per far sì che gli altri possano distinguere il vero dal falso. In fin dei conti si tratta di un sistema molto antropocentrico. CIò premesso, penso che i computer possano contribuire a rendere il processo molto più efficiente. Quello che mi chiedo è: in che modo i computer possono assumere il ruolo di uno dei miei 11 fact-checker ed essere capaci di redigere il doppio dei fact-check?”

Sharockman prosegue:

“In che modo i computer possono ridurre il tempo necessario per redigere i fact-check da sei a tre ore? E in secondo luogo, in che modo i computer e l’intelligenza artificiale possono ampliare la portata del nostro fact-check? Si può agire in due sensi. Il primo è semplice: quando pubblichiamo un fact-check, in che modo possiamo far sì che tutti lo vedano? Nel secondo senso, poiché possiamo fare ben poco per fermare il diffondersi della disinformazione, in che modo si può avvicinare il fact-check alla fonte di disinformazione? Mettiamo che la fake news venga riproposta in un altro blog: in che modo il fact-check può essere associato a quel blog? Come si fa a individuare un bot di Twitter che risponde con il link di una fake news su Twitter? Sono queste le cose che mi incuriosiscono di più. E posso già vederle all’orizzonte, sento che stanno per arrivare.”

Fare i conti con la realtà

In conclusione ci sembra di dover ancora fare i conti con la realtà. Il confine tra simulazione e realtà continua a sfumarsi e dobbiamo esprimere con esattezza la nostra posizione in merito a questa tecnologia e decidere se dovrà stabilire la verità o individuarla.

Ariel Conn, del Future of Life Institute, non sa con certezza se esiste già una risposta. “Sento che sarà una situazione simile a tutte le altre minacce che affrontiamo. Sicuramente dovremo fare i conti con la sicurezza informatica. Tuttavia, una volta acquisito familiarità con alcune di queste minacce, siamo in grado di creare ottimi programmi per proteggerci contro gli attacchi informatici. Penso sarà lo stesso con l’intelligenza artificiale, specie all’inizio, in cui sicuramente emergeranno problemi. Ma spero che in futuro useremo un approccio più proattivo”.

Al giorno d’oggi la disinformazione è al centro del dibattito e i danni sono evidenti. Magari non stiamo alimentando le paure di un’invasione aliena — a tal proposito, ho un’idea ben precisa di chi sarebbe la prima persona a twittare una simile notizia — ma alcune infondatezze potrebbero avere gravi conseguenze sulle nostre vite, la nostra democrazia e il nostro futuro. In tal caso la tecnologia potrebbe finire per dividerci: dobbiamo senz’altro cambiare abitudini.

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