자동 로직 검사기가 가짜 뉴스 문제의 해결책 일 수 있습니까?

자동 로직 검사기가 가짜 뉴스 문제의 해결책 일 수 있습니까?

가짜 뉴스는 뉴스가 아닙니다. 즉, 실제로 뉴스가 아니며, 가짜 뉴스의 문제는 최근의 계시가 아닙니다. 그러나 가짜 뉴스는 그 어려운 문제입니다. 그 자체로 권리가 필요하다., 그것은 더 큰 쟁점의 일부이기도합니다. 담론 (Discourse) - 인류가 집합 적으로 스스로를 이해하고 그 자신의 미래를 형성하는 과정은 근본적으로 깨졌습니다. 대화

문제는 학교 토론, 한 쪽이 궁극적으로 진리에 대한 주장을 승리로 이끌어가는 승패 시나리오로 시작됩니다. 실세계는 물론 두 가지 극단 사이에 수많은 미묘한 차이가 있습니다. 그러나이 모델은 국제 정치에 계속 머물러 있으며 복잡한 문제는 소리를 자르는 것으로 축소. 시청자의 열정적 인 감정을 자극하는 자료는 잘 고려 된 증거 ​​기반의 주장보다 빠르고 광범위하게 퍼집니다.

선출 된 지도자에게있어 U 턴은 궁극적 인 배신으로 간주되지만, 과학자에게는 더 나은 증거에 직면하여 변화하는 견해가 가장 높은 성실성의 표시입니다. 경고하는 독자는 이것을 인식 할 것이지만, 많은 사람들은 알지 못하고 분노하고 있습니다.

그러나 이러한 문제를 야기하고 확산시키고있는 바로 사회적 및 디지털 기술이 문제를 해결할 수 있습니다.

자동 확인

상상해보십시오. 아이디어에 대한 일종의 맞춤법 검사 응용 프로그램을 상상해보십시오. 익숙한 구불 구불 한 밑줄은 잘못된 논리 나 상충되는 증거로 나타납니다.

클레임에 모순되는 정보가 표시되거나 신념의 선택이 개인적인 것이라는 것을 반대하기 전에 로직 검사기의 설정이이를 허용 할 수 있습니다. 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하고 교정을 거부하십시오. 당신이 생각하기에, 검사기는 이제 몇 가지 대안 중 하나를 믿어야 만한다는 것을 알고 있습니다. 증거가 만들어졌고, 해석이 잘못되었다는 등의 이유가있었습니다.

그래도 그 중 하나 이상이 이전에 체커에게 가르친 다른 모든 신념과 호환되는 한, 구불 구불 한 밑줄을 제거하는 데 성공했습니다. 그렇지 않으면 다른 오류 메시지가 나타납니다. 자신의 입장이 진정으로 입증되지 않은 사실이라면 궁극적으로 과학적 방법을 거부하거나 더 생산적으로 거부하여 견해의 불일치에 직면하게됩니다.

다른 인간보다 감정적 인 기계로 논쟁하는 것이 자아를 토론에서 제외시키는 것이 가능한가? 자신의 신념이 모순되는 부분이 분명히 학습을위한 대단히 가치있는 도구가 될 것임을 보여줍니다.

이 가상 체커의 목적은 진실과 거짓에 대한 최종 중재자가 아니며, 정보 과부하의 세계에서 당신이 혼자 할 수있는 것보다 빠르게 충돌하는 증거와 반론을 추적하는 것입니다. 사실, 오늘날의 인터넷 검색이 시맨틱 웹으로 확장 된 것은 아니므로, 지식은 자유 텍스트가 아닌 구조화 된 데이터로 표현됩니다. 미래 지향적 인 부분은 텍스트 처리이지만 시스템에 필수적인 것은 아닙니다. 사용자는 대신 자동으로 수행하는 컴퓨터가 아니라 크라우드 소스 데이터베이스에서 수동으로 아이디어, 신념 및 클레임을 수동으로 선택하거나 직접 입력 할 수 있습니다. 그리고 거기에있다. 다수의 of 실험 시스템 처럼 이미 만들어진 것입니다.

여기부터 거기까지

그렇다면 왜 자동 또는 크라우드 소스 로직 검사를 사용하지 않습니까? 지원 데이터를 만드는 사람들의 커뮤니티를 구축하는 것이 기술을 구축하는 것보다 어렵다는 것이 밝혀졌습니다. 성공적인 온라인 커뮤니티는 존재하지만 자신의 의제에 따라 형성됩니다. 페이스 북은 세계에서 가장 큰 커뮤니티 생성 데이터 저장소 여야합니다. 그러나 생성 프로세스는 사용자가 가능한 한 오랫동안 참여하도록 유지함으로써 광고 수익을 창출한다는 궁극적 인 목표를 가진 알고리즘에 의해 형성됩니다.

아마도 더 흥미로운 것은 환율 스택 커뮤니티는 특정 주제에 대해 질문하고 답변을 제공합니다. 평판이 좋은 정보원을 유지하는 것이 모델에 필수적이기 때문에 사용자 상호 작용은 투표 및 평판 점수에 따라 진행됩니다. 그럼에도 불구하고 스택 익스체인지 (Stack Exchange)는 이러한 목적을 위해 타협점을 두었습니다. 주관적 질문에 대한 효과적인 금지이는 우리 주변의 세계를 완전히 이해하는 데 필수적인 부분입니다.

가장 흥미로운 것은 Wikipedia입니다. 결함 지식의 문서화를위한 자선 단체를 구축하는 데 성공했습니다. 가상의 논리 검사기로 돌아가서 Wikipedia를 기반으로하는 두 개의 프로젝트는 이미이를 지원하는 데 필요한 구조화 된 정보를 향한 중요한 단계를 밟았습니다. 위키 다타 언젠가는 위에서 언급 한 크라우드 소스 데이터베이스가 될 수 있고, dbPedia 기존 기사에서 자동으로 데이터 추출을 시도합니다.

이것이 우리의 모든 문제에 대한 해답입니까? 당연히 아니지. 이 유형의 도구는 현재의 상황에 기여하는 온라인 커뮤니티 비즈니스 모델을 포함하되 이에 국한되지 않는 기본 전원 구조를 완전히 제거하지 않습니다. 그러나 이러한 도구는 우리가 서로 의사 소통하는 방식을 향상시킬 수있는 잠재력을 가지고 있으며, 나쁜 일은 아닙니다.

저자에 관하여

Crispin Cooper, 연구원, 카디프 대학

이 기사는 원래에 게시되었습니다. 대화. 읽기 원래 기사.

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