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Microsoft는 AI를 사용하여 뉴스에 댓글을 달 수 있는 봇을 만들었습니다.

Beihang University와 Microsoft의 연구원은 온라인에 게시된 뉴스 기사의 댓글 섹션을 읽고 쓸 수 있는 봇을 개발했습니다. 봇의 이름은 줄여서 'DeepCom'이라고 부르는 'Deep Commenter'입니다. 당신도 개발자이고 프로그램의 코딩에 관심이 있다면 깃허브 .

개발자들은 'DeepCom'을 설명하면서 시스템이 2개의 신경망을 통해 구성된다고 설명했습니다. 하나는 기사를 읽고 중요한 요점을 찾는 'Comprehends'입니다. 두 번째는 기사의 제목과 내용을 평가하는 논평을 쓰는 '작가'입니다. 전체 시스템은 인간이 온라인에서 뉴스를 평가하는 것과 똑같은 근거로 설계되었습니다. 예를 들어, 온라인에서 뉴스 기사를 접한 사람은 누구나; 제목을 읽고 요점을 적고 이를 바탕으로 의견을 작성합니다. 댓글에는 일반적으로 뉴스에 대한 개인적인 인식이나 찬성 또는 허점이 있습니다.

'DeepCom'은 수동 개입 없이 동일한 기반으로 작동합니다. 모든 것이 자동입니다. 자, 그렇다면 '딥컴'을 개발한 목적이 무엇일까요? 답은 아주 간단합니다. 단순히 많은 독자를 유도하여 뉴스 웹사이트의 트래픽을 증가시키도록 설계되었습니다. 댓글이 달린 기사는 다른 기사보다 독자의 관심을 끌 가능성이 높습니다.

현재까지 '딥컴'의 두 가지 버전이 출시됐다. 버전 1은 2019년 9월 26일이고 버전 2는 2019년 10월 1일입니다. 첫 번째 버전에서 개발자는 '사용자가 댓글 스트림을 탐색하고, 새로운 정보를 공유하고, 하나와 토론하도록 권장합니다. 또 다른. 댓글이 달린 온라인 뉴스 기사가 널리 퍼지면서 데이터 기반 접근 방식으로 자동 뉴스 댓글 시스템을 구축하는 것이 매우 중요합니다.”

내용을 읽어보면 '딥컴'에 대한 건설적인 견해는 뉴스 내용의 가독성을 높이고 인간에게 이익이 되기 때문에 가짜 참여를 유도하는 데 유용하다는 것입니다.

하지만 2차 버전이 출시되면서 연구원들은 '딥컴'을 활용하는 것은 위험할 수 있다는 사실을 분명히 했다. 그들이 말한 이유는 '딥컴'은 AI를 통해 작동하며 AI는 인간의 지능과 동일시될 수 없기 때문이다.

연구원들이 Paper 버전에서도 제공한 예를 들어 이해해 보겠습니다. '딥컴'은 FIFA 랭킹 관련 뉴스를 접하면 2개의 댓글을 달게 된다. 하나는 '2018 WC를 기반으로 하여 잉글랜드가 순위를 뛰어 넘는다면 브라질은 어떻게 3위입니까?' 두 번째는 '스페인, 포르투갈, 독일 위의 영국입니다. 흥미로운.'

페이스북, 트위터와 같은 인기 소셜 미디어는 가짜 계정과 봇넷으로 인해 많은 어려움을 겪었습니다. 봇넷은 함께 작동하는 상호 연결된 봇 시스템입니다. 이는 정치적 선전과 파괴적인 정치적 견해의 만연한 확산이라는 측면에서 위험한 것으로 판명되었습니다.

연구원들은 2019년 10월 1일 종이 버전 릴리스에서 '이러한 종류의 AI 연구에는 위험이 있지만 이러한 기술을 개발하고 시연하는 것이 가치 있고 잠재적으로 문제가 될 수 있는 기술 응용 프로그램을 이해하는 데 중요하다고 믿습니다.'라고 말했습니다.

DeepCom'과 같은 봇은 다른 AI 시스템에 영향을 줄 수 있는 편향을 만듭니다. 현재 'DeepCom'은 2개의 데이터 세트에 대해 학습되고 하나는 Crawling Tencent News에서 만듭니다. 크롤링 텐센트 뉴스는 뉴스와 리뷰 기사에 글을 쓰는 중국 웹사이트입니다. 다른 하나는 야후 뉴스에서 온 것입니다. 테스트 결과 모든 기사는 어떤 방식으로든 편향된 인간이 작성한 것으로 밝혀졌습니다. 이러한 경우 'DeepCom'은 데이터의 잠재적 편향을 해결하지 못합니다.

Syracuse University의 커뮤니케이션, 문화 및 디지털 기술 조교수인 Whitney Phillips는 “일부 위험은 어떤 사람들에게는 발생하지 않습니다. 그들에게 영향을 미치는 것들.'