根据纽约州大学宾汉姆顿分校的最新研究，提出了一种机器学习框架和扩展使用区块链技术的方法，可以帮助抵制假新闻的传播，让内容创作者能够专注于对公众造成最大伤害的领域。
宾汉姆顿分校管理信息系统助理教授Thi Tran领导的这项研究，通过提供识别误信息模式的工具，帮助内容创作者找出最严重的违规者。
“我希望这项研究能够帮助我们教育更多人意识到这些模式，”Tran说，“这样他们就知道在分享之前何时需要验证某些内容，并且对新闻标题与内容本身之间的不匹配更加警觉，这将防止误信息无意中传播。”
Tran的研究提出了机器学习系统的概念，即一种利用数据和算法模仿人类学习方式并逐渐提高准确性的人工智能（AI）和计算机科学分支，以帮助确定内容可能对受众造成最大伤害的程度。
参考来源：Science Daily 查看全文