A Inteligência Artificial pode corrigir as notícias falsas?

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Artwork by Bruno Silva

Humanóides com asas de morcego, cabras de pele azul, castores sem cauda e bípedes, um templo feito de safiras – essas foram algumas das coisas testemunhadas por Sir John Herschel, um conhecido astrónomo britânico, quando apontou o seu telescópio para o céu a partir de um observatório na África do Sul.. Ou, pelo menos, foi isso que o New York Sun relatou, numa série de histórias por volta de 1835.

Os relatórios provocaram tanto furor que a circulação do jornal mais que duplicou, de 8 000 para mais de 19 000 cópias. De repente, todos os que tinham lido os relatórios acreditavam que havia uma colónia próspera de homens morcego na Lua.

Salvo um pequeno detalhe, nada disso era verdade. As histórias tinham sido inventadas por Richard Adams Locke, editor do The Sun

O incidente caiu na história como o Grande Engodo da Luamas, se tudo isso acontecesse hoje, chamar-lhe-íamos outra coisa: notícias falsas!

Donald Trump pode pensar que inventou o termo que cresceu em popularidade nos últimos anos, mas isso não está nem perto de ser verdade. As notícias falsas existem há muitos anos, mas agora estamos mais preocupados do que nunca. Como é que passamos do maioritariamente inofensivo Grande Engodo da Lua à grave ameaça que o Escândalo Pizzagate representa?

Bem, a velocidade e a escala da internet tornaram-no cem vezes pior. Como o New York Vezes explica, numa série de filmes com três partes, lançados em novembro, a desinformação espalha-se como um vírus.

Então, como é que se impede que esse vírus se espalhe?

Se perguntarem a Mark Zuckerberg, CEO do Facebook, ele provavelmente vai repetir o que ele disse ao Congresso dos Estados Unidos no início deste ano: a Inteligência Artificial trata disso.

Mas é verdade que a IA pode corrigir as notícias falsas? Vai ser possível uma máquina verificar automaticamente se algo é verdadeiro ou falso? E mais importante, será que a IA pode resolver um problema que ela própria ajudou a criar em primeiro lugar?

IA, temos um problema

Muito tem sido escrito sobre inteligência artificial e desinformação, mas não podemos dizer o suficiente sobre o papel da IA na produção e distribuição de notícias falsas em todo o mundo.

Ariel Conn, diretor de Media e Divulgação do Future of Life Institute, elabora: “Quando os investigadores de IA criaram programas onde podem modificar vídeos para parecer que alguém disse algo que não disse, isso faz-nos pensar sobre as implicações éticas desta tecnologia”.

Vejam este vídeo do ex-presidente dos EUA, Barack Obama, por exemplo. Foi produzido como uma experiência de investigadores da University of Southern California para um episódio de RadioLab chamado “Notícias de Última Hora.” Se vissem isto no vosso computador, ou no vosso telefone, acreditavam?

O episódio do RadioLab foi emitido em julho de 2017. Saltem para abril 2018, apenas alguns meses depois, e recebem uma versão melhorada, desta vez publicada no Buzzfeed como um anúncio de serviço público. Acontece que Obama não chamou Trump de “completo idiota”. O cineasta vencedor do Oscar, Jordan Peele, fez isso – na sua voz de Obama mais convincente. O áudio falso tinha sido convincentemente sobreposto a imagens de vídeo genuínas do ex-presidente.

A tecnologia de aprendizagem de máquina algorítmica que tem sido usada para criar esses vídeos é chamada de deepfakes e permite que qualquer um crie uma simulação altamente realista de praticamente qualquer ser humano (assim existam gravações de vídeo e de áudio).

Mas o verdadeiro problema com deepfakes é quando as pessoas param de usar essa tecnologia para adicionar o Nicolas Cage a filmes aleatórios e começam a produzir vídeos de líderes políticos a dizerem coisas que nunca disseram, como vimos acima. Como Ariel Conn diz: “Será muito mais fácil manipular as pessoas e isso é extremamente preocupante”.

Portanto, onde fica a IA está no meio disso tudo? É a cura ou a doença?

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Corrigir notícias alteradas

Para saber se a Inteligência Artificial nos pode ajudar a corrigir notícias falsas, primeiro precisamos de entender como funciona a aprendizagem de máquina.

A aprendizagem de máquina é a ciência de fazer com que os computadores aprendam com os dados, identifiquem padrões e tomem decisões com intervenção humana mínima. A ideia é que as máquinas melhorem o seu desempenho ao longo do tempo e se tornem cada vez mais autónomas.

Assim, para aplicar isso à nossa luta contra a desinformação, precisaríamos de desenvolver uma tecnologia que analise os dados para determinar corretamente se um determinado conteúdo é verdadeiro ou falso. No entanto, de acordo com os especialistas, incluindo o diretor europeu de investigação em IA do Facebook, Antoine Bordes, é mais fácil falar do que fazer:

“Se se tratar de reconhecer algo estranho numa imagem, isso é algo que uma máquina pode fazer, já interpretar se um texto é verdadeiro ou falso, isso é muito, muito mais complexo. É muito mais complicado de sinalizar e isso ainda não é algo que uma máquina possa fazer”.

Porquê? Porque as máquinas não possuem capacidades humanas básicas como “compreensão, senso comum e capacidade de colocar as coisas num contexto”.

No entanto, isso não significa que os investigadores não estejam a trabalhar incansavelmente para resolver esse problema. O número de estudos sobre este assunto aumentou significativamente nos últimos anos e alguns realmente provaram ser de bastante proveito.

A melhor IA para detetar notícias falsas

Na Technology Review do MIT,Preslav Nakov, cientista do Instituto de Investigação em Computação do Qatar e um dos investigadores num novo estudo sobre a fiabilidade dos meios de comunicação, escreve que, apesar de todo o ceticismo, ele está otimista relativamente ao uso de máquinas para detetar notícias falsas. Ele prevê tudo o que provavelmente não vai acontecer tão cedo.

No estudo que Nakov ajudou a conduzir, eles estavam a treinar o seu sistema ao usar variáveis que as máquinas podiam analisar sem intervenção humana. Eles realizaram uma análise de conteúdo da estrutura do título e da variedade de palavras; avaliaram o tráfego da web e avaliaram a influência das organizações de comunicação social, medindo o envolvimento nos meios de comunicação social.

Ao final da experiência, o seu melhor modelo rotulou com precisão os meios de comunicação com fiabilidade “baixa”, “média” ou “alta” apenas 65% do tempo.

Mas analisar a fiabilidade dos meios de comunicação e identificar notícias falsas é uma dança delicada. Os jornalistas seguem – ou pelo menos, deviam seguir – metodologias e códigos de conduta meticulosos para produzirem as notícias que lemos todos os dias. E nenhum computador poderia alguma vez entender isso.

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Humanos e máquinas do mundo, unam-se!

“Acredito que a IA será cada vez mais útil para detetar notícias falsas, mas também precisamos de intensificar a vertente humana. No final, será um esforço de equipa entre máquinas e humanos. ”

Antoine Bordes, Diretor Europeu do Laboratório de Pesquisa do Facebook AI

Combinar o melhor da inteligência humana e da inteligência artificial pode ser a nossa melhor esperança. As máquinas dão-nos rapidez e quantidade, enquanto os humanos trazem a compreensão e, com ela, a capacidade de considerar o contexto e as nuances ao avaliar a veracidade de um texto. Isso também nos permite injetar mais dados no sistema e melhorar o seu desempenho ao longo do tempo.

No entanto, é importante destacar o facto de que também estamos a falar de jornalismo, uma atividade incrivelmente centrada no ser humano que segue rigorosos conjuntos de regras para chegar à verdade. É por isso que as plataformas de verificação de factos são uma grande peça neste quebra-cabeças de notícias falsas.

Conversámos com Aaron Sharockman, diretor executivo do Politifact, um dos sites de verificação de factos mais reconhecidos nos Estados Unidos, sobre o papel que a IA terá no futuro e a metodologia que faz funcionar o seu Truth-o-Meter.

Têm 11 jornalistas a tempo inteiro a trabalhar todos os dias no exame dos tópicos mais importantes do jornalismo impresso ou de emissão, para ver os factos verificáveis.

“A partir daí, a primeira coisa que fazemos é perguntar ao orador qual é a sua prova de que isto é verdade? Enquanto nos Estados Unidos, se uma pessoa for presa, é inocente até que se prove que é culpada. Aqui, é uma espécie de culpado até que se prove inocente. Se disserem alguma coisa, devem ter os factos a apoiar-vos, a darem-lhe sustentação.

E depois contam com fontes independentes e especializadas que estejam dispostas a ser citadas. “A partir daí, um escritor recomenda um veredicto ou uma classificação. Nós temos seis avaliações que usamos, entre totalmente verdadeiras até falso que nem o Pinóquio, que são as nossas maiores mentiras. Mas, em última análise, o escritor não decide a classificação. O que acontece é que vai a um painel de três editores e eles são os membros do júri.”

A Inteligência Artificial poderia substituir isso?

Bem, uma máquina não poderia colocar os seus algoritmos a trabalhar nisso, mas podia ajudar a torná-la mais eficiente e enviar essa informação a um maior número de pessoas, de acordo com Aaron Sharockman:

“As pessoas terão que estar sempre envolvidas na verificação dos factos, a ajudar as pessoas a entender o que é verdade ou não. Em última análise, é um sistema muito centrado na pessoa. No entanto, dito isto, acho que os computadores podem ajudar a tornar o processo muito mais eficiente. Por isso, o que quero ver é como é que os computadores podem usar o meu verificador de factos, um dos nossos 11 verificadores de factos, e ter a capacidade de duplicar a quantidade de verificações de fatos que eles escrevem.”

Sharockman explica ainda mais:

“Como é que os computadores podem reduzir o tempo necessário para escrever uma verificação de factos de seis horas para três horas? E, em segundo lugar, como é que os computadores e a inteligência artificial podem ampliar o alcance da nossa verificação de factos? Portanto isso funciona de duas maneiras. Uma é a maneira mais simples, que é publicar uma verificação de factos. Como podemos garantir que todos o vêem? Outra é que a desinformação continua a espalhar-se, não importa o que façamos. Como pode a verificação dos factos tentar aproximar-se do ponto em que a informação errada se espalhou? Se isso significa que ele se repete noutro blog, como é que a verificação de factos pode estar vinculada a esse blog? É um Twitter Bot a responder a alguém que postou um link mau no Twitter? Por isso, acho que essas são as coisas em relação às quais estou mais animada. E vejo-os no meu horizonte; Sinto que virão.

Convergindo com a realidade

No final, parece que ainda estamos a convergir com a realidade. À medida que a fronteira entre a simulação e realidade se continua a esbater, temos de saber exatamente qual a nossa posição perante esta tecnologia e se ela vai ditar a verdade ou detetá-la.

Ariel Conn, do Instituto Future of Life, não está tão certo de que já tenhamos uma resposta para esta questão. “Eu tenho a sensação de que esta ameaça vai ser muito semelhante a todas as outras que enfrentamos. No que toca à cibersegurança, o fundamental é mantermo-nos atualizados. Mas quando temos uma ideia melhor de quais são essas ameaças, podemos criar programas muito bons para nos proteger de ameaças cibernéticas. Por isso, acho que a IA será a mesma, onde, principalmente no início, ela provavelmente estará a manter-se a par. Mas esperamos que se torne mais pró-ativa. ”

Hoje em dia, a luta pela informação está no centro do debate e os danos são reais. Podemos não estar a alimentar o medo de uma invasão alienígena – isto é, tenho um bom palpite sobre quem seria o primeiro a fazer um tweet sobre isso – mas estamos a espalhar mentiras que podem afetar seriamente as nossas vidas, a nossa democracia e o nosso futuro. A tecnologia só nos ajudará até certo ponto: temos de identificar os nossos próprios maus hábitos.

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