隨著網路與社群平臺蓬勃發展，層出不窮的假訊息，對民眾的威脅也與日俱增。近年來，越來越多民間組織投入查核不實資訊，但以臺灣事實查核中心來說，每日要查核的假訊息量高達數十到數百則，團隊人數卻只有5～6人，在每周查核時間有限的條件下，大多時候只能挑選更重要、影響力更大的訊息優先處理，一則訊息更可能花上數天至一周以上的處理時間。
為了提高訊息查核效率，資策會開發了一套AI不實訊息快篩平臺，不僅可以先對假訊息分群、快篩，更能進一步以AI判斷每則訊息的可疑程度。
先將訊息快篩分群，再以AI判斷可能為假訊息的風險
這套AI不實訊息快篩平臺，是資策會去年底開始規劃，並在今年與臺灣事實查核中心確認需求與規格後，歷時半年研發的成果。這套平臺底層為事實查核資料庫，內容來自於臺灣事實查核中心、MyGoPen與Co-Facts查證過的謠言資料，這三個事實查核組織，同時也是國際事實查核聯盟（IFCN）的認證機構。
這個平臺主要有兩大功能，一是在新訊息匯入平臺時，自動快篩訊息、比對分群，也就是說，當一筆疑似為假訊息的新資料匯入時，系統將自動與過去查證過的資料進行比對，透過訊息中夾帶的文字、連結與影片，來將內容類似的謠言歸類，甚至進一步擴大比對社群平臺資料庫的資料，統計出各謠言的舉報數與查核情況。
資策會服創所組長陳棅易表示，這個功能，可以找出哪些訊息過去已經查證過，是否為查證過的假訊息變形，透過初步分群、快篩，省下查核人員將訊息一則則分類的時間，能直接進行查證作業。而這個作法，也與Line訊息查證機器人美玉姨所應用的技術相似，同樣在接收到一則新訊息時，自動與資料庫中查證過的訊息比對，若為相似訊息，就能自動回傳訊息查證結果。
而第二個功能，則是針對尚未查證過的訊息，一鍵查詢該訊息可能為假訊息的風險程度。過程中，系統將自動以AI分析其語言特徵、風險帳號以及傳播途徑，再根據分析結果給出一個風險值，並以低、中、高呈現風險等級，提供查證人員參考。比如說，A訊息可能有「高」度風險為謠言，查證人員就能優先處理。
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這個功能，主要應用了資策會所研發的AI技術，其中在語言特徵分析方面，資策會運用BERT訓練了一個不實訊息語言特徵偵測引擎，來偵測訊息內容是否出現武斷、情緒、推論、冠名等詞彙或語句，因為常見假訊息可能出現冠名（如XXX說），或是用激進的語氣促使用戶轉傳，根據這些特徵，就能進一步預測該訊息的可疑程度。陳棅易表示，模型訓練過程使用了上百篇經過標註的假訊息，準確率也有86～87%。
而風險帳號的偵測，則是去偵測特定訊息的臉書散播帳號，近期是否出現異常行為，藉此來預測該訊息為假訊息的可能性。陳棅易舉例，常見帳號的異常行為，包括從某個時間點開始，大量發送、轉傳特定貼文，這可能代表該帳號已經賣給他人、或被他人控制，又或是該帳號與好友的互動模式改變，僅頻繁與特定幾個帳號互動，且互相轉傳同類型的文章，這些都是異常行為的樣態。
陳棅易也指出，風險帳號偵測較無應用機器學習的技術，而是先從歷史資料歸納出帳號異常行為的規則，再透過系統自動比對特定帳號的風險程度，過程中，系統也會先與黑名單資料庫的帳號比對，若非黑名單成員，才會進一步以異常行為的規則來分析。也因每則假新聞散播過程可能涉及上百個臉書帳號，用系統自動排查的方式，也比過去人工判讀更有效率。
除了追溯假訊息的散播帳號，訊息的散播途徑也可以作為假訊息的判讀依據。陳棅易說明，假訊息散播途徑與一般訊息的散播途徑不同，以一般新聞來說，通常是民眾看過後慢慢轉傳，但假新聞可能會在某個時間點快速散播，若將傳播途徑以關聯圖的方式呈現，後者形狀會由中心向外密集展開，像海膽，但前者則更像榴槤，刺的形狀、密集度不同。資策會以這些異常樣態來訓練模型，讓系統能自動從傳播途徑的特徵辨識出假訊息。
先以雲端服務提供查核單位使用，未來更希望推廣給新聞媒體業者
這套系統，目前透過雲端提供服務，讓用戶從瀏覽器頁面中登入，來查詢特定訊息的風險資訊。「我們還在看新聞媒體會不會有需求、記者能不能用？後面再談授權的方式。」陳棅易表示，未來要往新聞媒體業推廣。
陳棅易也表示，平臺中AI技術，是用來判讀哪些訊息較可疑，但不能取代人工查核步驟，尤其許多訊息仰賴專家知識才能認證其正確性，除了查尋相關資料，甚至還要透過訪談才能驗證，最終還是要回歸人工判斷。
除了持續優化現有平臺的功能外，資策會也正在研究Deepfake技術，目標要在平臺中新增影片、圖片的辨假功能，進一步找出捏造、合成的假內容。
"事實" - Google 新聞
September 04, 2020 at 05:56AM
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資策會研發AI假訊息快篩平臺，分類快篩、AI判讀、散播帳號追蹤多方面輔助事實查核 - iThome Online
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