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Fake news: nasce “Rosetta”, il nuovo algoritmo Facebook che riuscirà a smascherarle

L’intelligenza artificiale sarà in grado di decifrare e riconoscere il testo che accompagna foto e video.

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L’obiettivo di un’azienda non è semplicemente raggiungere il successo nel proprio settore, ma essere capace di rimanere all’apice il più a lungo possibile. I grandi colossi dei social network, parliamo di Twitter o Facebook ad esempio, sono predatori che rimangono al vertice della piramide virtuale sicuramente per le loro strategie vincenti, ma anche per un altro motivo: la capacità di innovarsi senza rinunciare alla riconoscibilità della propria immagine. È l’innovazione quell’elemento capace di ravvivare costantemente la fiamma del successo, utile altresì a risolvere delle problematiche che potrebbero mettere in pericolo l’esistenza stessa di quella realtà. Ad oggi una delle maggiori criticità del web rimane la diffusione di materiale violento e di incitamento all’odio, il cosiddetto ‘hate speech’, e di fake news, dannose a tutto il sistema d’informazione.

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Lo hate speech è ancora un argomento complesso e piuttosto controverso se consideriamo la libertà di espressione su internet, dove non esistono specifiche normative internazionali condivise. Le grandi aziende come Google e Facebook affidano la compilazione delle norme di utilizzo dei servizi a un gruppo di lavoro specifico, che chiamano i Deciders, “quelli che decidono”. Ma cosa succede quando i dati da analizzare sono decisamente troppi per un team di lavoro ‘umano’? Ci si affida all’intelligenza artificiale.

Rosetta – l’algoritmo omaggio alla celebre Stele egizia

Ecco allora che al gruppo dei Deciders e alle segnalazioni di materiali inappropriati da parte degli utenti, si aggiunge un ulteriore aiuto hi-tech per ridurre la diffusione di contenuti offensivi e non solo. Rosetta, l’algoritmo che omaggia la celebre Stele egizia,

è un sistema di machine learning specializzato nella scomposizione di immagini e capace di comprendere il testo che l’accompagna, a prescindere dalla forma e dalla lingua in cui questo sia stato scritto.

Lo strumento, capace di scansionare oltre un miliardo di immagini al giorno, non è utile solo per decifrare i meme, contenuti molto diffusi su Facebook e Instagram, ma può essere usato anche ad esempio per leggere il testo di un menu fotografato, le parole su un segnale stradale o l’insegna di un negozio.

Fase di rilevamento del testo.

“Considerando l’enorme volume di foto condivise ogni giorno su Facebook e Instagram, il numero di lingue supportato dalla nostra piattaforma e le variazioni possibili, il riconoscimento del testo all’interno delle immagini e abbastanza diverso da quello tradizionalmente risolto dai sistemi Ocr, che identificano i caratteri ma non capiscono il contesto”, hanno affermato i tre ricercatori del social network, Viswanath Sivakumar, Albert Gordo e Manohar Paluri in un blog post del colosso californiano.

Come l’algoritmo riconosce le notizie false?

Con una capacità di elaborazione quasi in tempo reale, Rosetta estrapola il testo e lo inserisce in un modello di riconoscimento basato su dei classificatori, in modo da poter valutare insieme sia il contesto delle parole sia l’immagine. Il processo di riconoscimento testuale si divide in due fasi:

  1. Detection” – Rilevamento del testo: in questo step l’algoritmo suddivide l’immagine in aree rettangolari per individuare tutto quello che è potenzialmente testo.
  2. Recognition” – Riconoscimento del testo: nella fase successiva i singoli segmenti rilevati vengono affidati a reti neurali convoluzionali (Cnn), che hanno il compito di estrarre e trascrivere le lettere.
Il processo di riconoscimento testuale.

Com’è possibile dedurre dall’immagine soprastante, la vera novità introdotta da Rosetta sta nella capacità di rilevare e riconoscere il testo simultaneamente. Risultato reso possibile grazie all’uso di modelli quali il Faster R-CNN, ma soprattutto grazie alla decisione di sostituire il sistema ResNet con il ShuffleNet. Una serie di scelte tecniche che hanno portato gli sviluppatori ad avere risultati affidabili nel minor tempo possibile.

Non serve solo per la lotta alle fake news…

 “Capire il testo nelle immagini, insieme al contesto in cui compaiono, aiuterà i nostri sistemi a identificare proattivamente e in modo appropriato contenuti dannosi, salvaguardando la nostra comunità”, si legge sempre nello stesso blog post. Negli anni infatti non sempre tutti i tentativi di Facebook per combattere le fake news hanno portato a risultati effettivi.

Tuttavia, secondo uno studio condotto dai ricercatori delle Università di New York e dell’Università di Stanford, si è giunti alla conclusione che le misure introdotte dal social media hanno causato una diminuzione nella condivisione delle notizie false dopo le elezioni presidenziali americane del 2016. Il periodo analizzato va da gennaio 2015 a luglio 2018, lasso di tempo in cui si è fatta una naturale comparazione fra le condivisioni di notizie false su le due principali piattaforme social, Facebook e Twitter.  Nonostante gli studiosi sottolineino nella ricerca il successo dell’azienda di Zuckerberg, data la drastica diminuzione di condivisioni registrata dopo le presidenziali, è ovvio che questi risultati non sono definitivi e vanno interpretati considerando una moltitudine di fattori.

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Alla lotta contro le fake news, possiamo aggiungere un’altra utile applicazione dell’algoritmo. Infatti, la capacità di comprendere un testo che accompagna delle immagini o dei video su Facebook e Instagram, potrebbe migliorare l’esperienza di molti utenti, in particolare potrebbe aiutare persone che riscontrano problemi alla vista nella fruizione dei social stessi.

È certo che oggi la condivisione delle notizie false rimane comunque un problema significativo e ben lontano dall’essere risolto. Ciò nonostante, possiamo concludere dicendo che se l’innovazione tecnologica proseguirà in questa direzione e la volontà delle grandi aziende sarà sempre volta alla trasparenza e alla vera informazione, la lotta, in futuro, non potrà che essere vinta dalla verità.

di Federica Tuseo

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