印度科納魯·拉克什邁亞教育基金會研究團隊開發出一種能自動檢測假新聞的人工智能（AI）系統，在兩個數據集的測試中，判斷准確率超過98%。也就是說，每100條新聞中，它僅會漏判一兩條假新聞。相關論文發表於新一期《國際信息與計算機安全雜志》。

新系統採用一種Transformer編碼器作為核心。Transformer是一種基於注意力機制的深度學習模型，這類AI模型能識別詞語與其上下文之間的關聯，從而更准確地理解文本含義。團隊進一步將其與“鹿群狩獵優化算法”相結合。該算法模擬獵人追捕鹿群的行為，屬於群體智能優化方法，可自動微調模型參數，無需人工逐一選擇和校准。在將文本輸入模型前，系統會先去除網址、標點符號等，以提升分析效率。

自動檢測能夠大幅加速事實核查流程。傳統核查往往成本高昂、耗時費力，而該系統可幫助社交媒體平台快速篩出誤導性內容，遏制其擴散蔓延。

下一步，團隊計劃在真實社交媒體內容上測試該系統，檢驗其能否將欺騙性信息與高度相似的正規報道區分開來。

目前，該方法僅適用於純文本，尚不能識別圖像篡改、深度偽造視頻，也無法判斷圖文之間是否存在矛盾。未來工作或將拓展至多模態內容分析，並探索內容與發布者之間的關聯，將其作為判定假新聞的重要線索。（記者劉霞）