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近日，谷歌和其他一些科技巨头还包括Facebook和Twitter就如何应付欺诈新闻的传播签订了一项行为准则。实质上，时隔欺诈新闻的严重性和传播范围在2016美国总统大选和英国干欧公民投票之后被曝光后，脸书、谷歌和推特等科技和广告公司仍然面对欧盟立法机构和世界各国政府的抨击，被拒绝坦率对待欺诈新闻的处置问题，避免未来再行再次发生类似于蓄意不道德。目前，相继有一些国家开始“使出”整治欺诈新闻：印度将为全国716个县配有社交媒体监测员，以监测印度网上舆情和所有在线内容；德国引新法“净化”社交媒体，若其不及时移除平台上的仇恨言论及毁坏他人名誉的欺诈新闻等非法内容，将被判处最低平均5000万欧元的罚款；埃及国会通过媒体监管法案，凡在社交媒体上享有多达5000名粉丝的账户和博客都将受到埃及媒体管理最低委员会的监督。

若其公布欺诈新闻或有鼓动违法等不道德，埃及媒体管理最低委员会将有权停止和屏蔽个人社交账户……实质上，谷歌和脸书等科技公司也仍然在考虑到如何将AI技术应用于到欺诈新闻的压制中。用于AI来取决于信息源的质量大多数情况下，网民并不是必要的欺诈新闻的分解者，而更加多时候扮演着的是传播者的角色。据科技媒体Science News报导，全球多个科研团队已在研发可自动识别新闻真实性的算法。社交网站可以用这些算法来给新闻做到可行性检查，并在用户关上一篇疑为假新闻时，给用户放一个预警提醒。

10月4日，麻省理工学院CSAIL（计算机科学与人工智能实验室）和QRCI（卡塔尔计算出来研究所）宣告研究出有一种可以辨识欺诈新闻在传播前的来源和个人政治种族主义的AI系统。他们所用于的机器学习算法利用现有文章子集来取决于等价出口的准确性和偏差，该系统或可将不能信赖的新闻信息自动分类。

自2016年以来，Facebook开始尝试用于“辨识欺诈新闻”的人工智能工具，并于近期并购了总部坐落于伦敦的初创公司Bloomsbury AI，以协助其辨别避免假新闻。据外媒报导，Facebook于3月份发售了Disputed标签。这个标签将经常出现在这个网站上那些被确认为不精确的新闻下面。

Facebook用于AI检查每天在Facebook上共享的数百万个链接，辨识出有其中的怀疑内容，然后将它们发送给事实核查人员。当事实核查人员将链接、图像或视频评级为假，Facebook就不会增加采访范围，减少其在用户的newsfeed中的排序方位。今年4月份以来，谷歌对其搜索引擎背后的算法展开了完全的调整，把不具备误导性、欺诈在线文章展开名列降级。

谷歌还将创建新的规定，希望1万多名评估搜寻结果的员工标记出有具有恶作剧、阴谋论或者低质量内容的网页。此外，印第安纳大学社交体观察站的研究人员发售了Hoaxy和Botometer两种程序。Hoaxy是一个搜索引擎，不仅可以展示出Twitter上的即时热点事件，并跟踪任何在线新闻报道或Twitter标签，还能推断出有事件传播的用户中“机器人”的比例。

而Botometer是一个评分软件。他可以根据Twitter用户的账号公布的信息，仔细观察这些信息在Twitter上传播方式和路径，融合机器学习算法给每位用户分配分数，以此来辨别信息是由真人分享，还是由“机器人”所推展。

AI阻止假新闻传播，究竟是不是效？实质上，互联网巨头在压制欺诈新闻方面可以说道是做到得更加好的。去年，百度将自然语言处置、深度自学、图像识别等AI技术引进网络信息安全管理。

全年筛选处置的有害信息总量超过451.2亿条，截击蓄意网页全年总量约202.9亿个。一项来自斯坦福大学、纽约大学和微软公司研究院的研究指出，自2016年美国议会选举到今年7月，Facebook用户对于假新闻的参与度上升多达了50%。对比之下，Twitter的假新闻比例却在下降。可行性可以证明，AI对欺诈新闻的分辨压制有一定的效果。

哈佛大学约翰肯尼迪政府学院错误信息斗争项目FirstDraft的负责人Wardle回应，AI的确可以减缓某些耗时的步骤。例如，利用AI检查每天在线公布的大量内容并标记出有有可能欺诈的内容。但是，她某种程度明确提出人工智能无法作出最后的辨别。

“对于机器来说，你如何编码“误导性”呢？即使是人类也无法定义它。生活是恐慌、简单和错综复杂的，人工智能要做解读这一点，还有很长的路要回头。”英国帝国理工学院的计算机科学家Julio Amador Diaz Lopez回应，即使目前这些检验算法进化得更加“聪慧”，但面临背景较抽象化的报导时，程序有可能还是无法像人类一样会意，或识别其可信度。人工智能也许还没准备好放到确实的内容审查系统上。

在Symposium/ITxpo 2017会议上，市场研究公司Gartner预测，到2022年，繁盛经济体的大多数人口消费的欺诈信息将多达现实信息。Gartner警告称之为，虽然人工智能被证明在新的信息创立方面十分有效地，但在变形数据创立欺诈信息方面，它也很有效地。

Gartne还预计，在2020年前，欺诈信息不会导致根本性财务欺诈事件。2022年，没一家大型互联网公司在解决问题这一问题方面能获得几乎顺利。

3年内，一个主要国家将通过法律法规，遏止人工智能分解的欺诈信息的传播。

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