تشخیص اخبار جعلی به کمک الگوریتم های هوش مصنوعی

در دهه اخیر، با رشد سریع رسانه های اجتماعی و افزایش دسترسی به اطلاعات آنلاین، انتشار اخبار جعلی به یک مشکل جدی تبدیل شده است. اخبار جعلی می توانند تاثیرات منفی عمیقی بر جامعه، اقتصاد و سیاست داشته باشند و باعث گمراهی افراد شوند. تشخیص و مقابله با اخبار جعلی اهمیت حیاتی دارد تا از انتشار اطلاعات نادرست جلوگیری شود و اعتماد عمومی به رسانه ها حفظ گردد.این مقاله به بررسی نقش الگوریتم های هوش مصنوعی در تشخیص اخبار جعلی می پردازد. هدف اصلی این پژوهش، تحلیل و ارزیابی کارایی و دقت الگوریتم های مختلف هوش مصنوعی در شناسایی و فیلتر کردن اخبار جعلی است. در این راستا، تکنیک های پردازش زبان طبیعی (NLP)، الگوریتم های طبقه بندی، شبکه های عصبی عمیق و تکنیک های تشخیص الگوها و ناهنجاری ها مورد بررسی قرار می گیرند.نتایج این مطالعه نشان می دهد که الگوریتم های هوش مصنوعی می توانند به طور موثری در تشخیص اخبار جعلی به کار گرفته شوند. تکنیک های پردازش زبان طبیعی و شبکه های عصبی عمیق به دلیل توانایی های بالای خود در تحلیل متون و شناسایی الگوها، عملکرد بهتری نسبت به روش های سنتی دارند. این مقاله همچنین به بررسی چالش ها و محدودیت های موجود در استفاده از این الگوریتم ها پرداخته و پیشنهادهایی برای توسعه های آینده ارائه می دهد. نتایج این پژوهش می تواند به توسعه ابزارهای دقیق تر و موثرتر برای مقابله با انتشار اخبار جعلی کمک کند و به افزایش صحت اطلاعات در دسترس عموم منجر شود.

کلیدواژه ها:

واژگان کلیدی : اخبار جعلی ، یادگیری ماشین ، شبکه های عصبی مصنوعی