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Des chercheurs de l'Université Beihang et de Microsoft ont développé un bot capable de lire et d'écrire dans la section des commentaires des articles de presse publiés en ligne. Le nom du bot est 'Deep Commenter' qu'ils appellent 'DeepCom' en bref. Si vous êtes également développeur et que vous souhaitez connaître le codage du programme, vous pouvez tuer votre curiosité en visitant le GithubGenericName .
Expliquant le 'DeepCom', les développeurs ont expliqué, le système est formé par 2 réseaux de neurones. L'un est 'Comprend' qui lit l'article et découvre les points importants. Le deuxième est 'Writer' qui écrit le commentaire évaluant le titre et le contenu de l'article. L'ensemble du système est conçu sur la même base que les humains évaluent n'importe quelle nouvelle en ligne. Dites, toute personne qui tombe sur un article de presse en ligne ; lisez le titre, notez les points clés et écrivez un commentaire sur cette base. Les commentaires véhiculent généralement une perception personnelle ou un vote positif ou une échappatoire à l'actualité.
‘DeepCom’ idem fonctionne sur la même base sans aucune intervention manuelle. Tout est automatique. Maintenant, la question se pose, quel est le but de développer « DeepCom » ? Eh bien, la réponse est très simple. Il est simplement conçu pour attirer un certain nombre de lecteurs et ainsi augmenter le trafic des sites Web d'actualités. Les articles sur lesquels des commentaires sont publiés sont susceptibles d'attirer l'attention du lecteur plus que d'autres.
Jusqu'à présent, deux versions de 'DeepCom' ont été publiées. La première version est le 26 septembre 2019 et la deuxième version est le 1er octobre 2019. Dans la première version, les développeurs ont clairement indiqué que 'Encourager les utilisateurs à parcourir le flux de commentaires, à partager de nouvelles informations et à débattre avec un une autre. Avec la prévalence des articles de presse en ligne avec commentaires, il est très intéressant de construire un système de commentaires automatiques avec des approches basées sur les données.
À la lecture des détails, le point de vue constructif sur 'DeepCom' est qu'il est utile pour générer un faux engagement car il augmente la lisibilité du contenu de l'actualité et profite aux humains.
Cependant, lors de la sortie de la deuxième version, les chercheurs ont clairement indiqué qu'il pourrait être risqué d'utiliser 'DeepCom'. La raison pour laquelle ils ont déclaré est que 'DeepCom' fonctionne via l'IA et l'IA ne peut pas être assimilée à l'intelligence humaine.
Comprenons-le avec un exemple, qui est également donné par les chercheurs dans la version papier. Après avoir lu les nouvelles liées au classement de la FIFA, « DeepCom » publiera deux commentaires. L'un est 'Si c'est fortement basé sur le WC 2018, donc l'Angleterre bondit dans le classement, comment le Brésil est-il à 3?' et deuxièmement, 'L'Angleterre au-dessus de l'Espagne, du Portugal et de l'Allemagne. Intéressant.'
Les médias sociaux populaires comme Facebook et Twitter ont rencontré beaucoup de problèmes en raison de faux comptes et de botnets. Les botnets sont le système de bots interconnectés qui fonctionnent ensemble. Cela s'est avéré dangereux en termes de propagande politique et de propagation effrénée d'opinions politiques destructrices.
'Bien que ce type de recherche sur l'IA comporte des risques, nous pensons que le développement et la démonstration de telles techniques sont importants pour comprendre les applications précieuses et potentiellement troublantes de la technologie', ont déclaré les chercheurs dans la version papier publiée le 1er octobre 2019.
Des bots comme « DeepCom » créent un biais qui peut affecter l'autre système d'IA. À partir de maintenant, 'DeepCom' est formé pour 2 ensembles de données, l'un est créé par Crawling Tencent News. Crawling Tencent News est un site Web chinois qui écrit des actualités et des articles de revue. Un autre provient de Yahoo news. Lors des tests, il a été constaté que tous les articles sont écrits par des humains qui sont biaisés d'une manière ou d'une autre. Dans un tel cas, « DeepCom » ne parvient pas à résoudre le biais potentiel dans les données.
Whitney Phillips, qui est professeure adjointe à l'Université de Syracuse en communications, culture et technologies numériques, est d'avis que « certains risques ne se présentent tout simplement pas à certaines personnes, car elles n'ont jamais eu à y penser ni à s'en inquiéter. les choses qui les affectent.