Le fake news sono notizie false appositamente create da diverse tipologie di enti per influenzare l’opinione pubblica su determinati argomenti affinché abbiano ripercussioni a favore di chi le produce o di chi ordina di produrle. Si è dimostrato come nel caso delle elezioni americane del 2016 il governo russo abbia intenzionalmente fatto produrre fake news per screditare la candidata democratica Hillary Clinton affinché Donald Trump, il candidato evidentemente favorito dal Cremlino, potesse diventare il nuovo presidente degli USA. Famoso fu anche lo scandalo che travolse Facebook e Cambridge Analytica, la società di consulenza che fu accusata di aver influenzato le elezioni americane del 2016 e il referendum sulla Brexit nello stesso anno mediante un particolare incrocio di dati uniti per fare una propaganda mirata ad influenzare il voto di migliaia di persone.

Questo è il caso più eclatante, ma se ne sono verificati diversi negli ultimi anni: ciò può avvenire con sempre maggior frequenza grazie all’esistenza di vere e proprie “fabbriche” create appositamente per produrre notizie false da far circolare nel web. Non è da trascurare tuttavia il fatto che le notizie false siano sempre esistite e che possano tranquillamente circolare anche nei quotidiani cartacei, seppur questi siano scritti da giornalisti iscritti regolarmente all’albo.

Che cos’è la linguistica computazionale

Preso atto della situazione, ci si è interrogati su come sia possibile che le notizie false siano in grado di avere così tanto effetto su molte persone. Evidentemente un basso livello di istruzione e di spirito critico generale deve aver giocato un ruolo importante, tuttavia tutti possono cadere nell’inganno di prendere per vera una notizia che in realtà è falsa. Entra quindi in gioco la linguistica computazionale. Essa, secondo R. Grishman, si definisce come «lo studio di sistemi informatici per la comprensione e la produzione di linguaggio naturale» (1986). Allen afferma invece che essa «si occupa dello sviluppo di una teoria computazionale del linguaggio, sfruttando le nozioni di algoritmi e strutture dati provenienti dall’Informatica» (1994). Ne consegue pertanto che sia opportuno digitalizzare i testi, trascrivere il parlato come ad esempio discorsi famosi, raccogliere sul campo dati linguistici affinché la linguistica computazionale possa avere il proprio terreno di lavoro.

I progetti correnti

Per raggiungere questo obiettivo, i ricercatori del Computer Science and Artificial Intelligence Lab (CSAIL) del MIT e del Qatar Computing Research Institute (QCRI) hanno pensato che il metodo da attuare sia di rivolgersi direttamente alle fonti delle notizie. Essi stanno sviluppando un algoritmo che ha come obiettivo verificare se un nuovo sistema, che utilizza l’apprendimento automatico, possa rivelarsi una contromisura efficace contro le fake news. «Se un sito internet ha pubblicato notizie false, è possibile che lo rifarà altre volte», afferma Posty Ramy Baly, ricercatore nel campo delle fake news. «Analizzando automaticamente i dati dei siti, in teoria il nostro sistema dovrebbe indicare i siti propensi a emettere notizie false» (Benanti 2018).

L’ideazione di questo sistema è una collaborazione tra scienziati informatici del MIT CSAIL e QCRI, che fa parte della Hamad Bin Khalifa University in Qatar. I ricercatori hanno prima preso i dati da Media Bias/Fact Check (MBFC), un sito web specializzato nel verificare i fatti analizzando l’accuratezza e i pregiudizi di oltre 2.000 siti di notizie, da MSNBC a Fox News. Il team ha stabilito che i modi più affidabili per rilevare sia le notizie false che i report distorti sono quelli di esaminare le caratteristiche linguistiche comuni nella cronistoria della fonte, inclusi sentimento, complessità e struttura. Poiché molte fake news hanno un determinato stile di scrittura e usano spesso le stesse parole chiave, alcuni ricercatori dell’Università di Harvard e del MIT-IBM Watson AI Lab hanno creato uno strumento utile per individuare con maggiore facilità le probabili false notizie: si chiama GLTR (Giant Language Model Test Room) e si serve dell’intelligenza artificiale per analizzare determinati modelli di testo ricorrenti e in seguito evidenziare le parole nel testo che hanno maggiore probabilità di apparire nuovamente. Questo strumento da poco ha iniziato ad essere usato su Facebook e Twitter, i social network sui quali fake news di questo tipo imperversano maggiormente. Esiste, infine, un altro gruppo di ricerca in questo campo, conosciuto come “progetto FANDANGO”, sostenuto dall’Unione Europea. Anch’esso si basa su determinati algoritmi, sull’analisi semantica e su quella multimediale. Il progetto, ideato affinché tutti lo possano usare, ha avuto inizio nel gennaio 2018 e terminerà nel dicembre 2020.

L’accordo tra IBM e MICROSOFT

Di questi problemi anche i grandi colossi dell’elettronica si sono resi conto e pare che non abbiano perso tempo ad adottare particolari contromisure. Degno di nota infatti è il recente accordo siglato tra IBM e Microsoft riguardo la visione etica dell’intelligenza artificiale, definita algoretica. Esso prevede che all’intelligenza artificiale vadano associate regole morali come già accaduto per la chimica e per il nucleare. A ciò si è arrivati anche grazie alla mediazione della Chiesa Cattolica, che attraverso mons. Vincenzo Paglia, presidente della Pontificia accademia per la vita e mediatore dell’accordo, ha ribadito come debba essere l’uomo a guidare la tecnologia, non viceversa. E affinché un “buon algoritmo” diventi un “algoritmo buono” occorre che esso non si trasformi in uno strumento di potere e di dominio.

Conclusioni

Ovviamente con il passare del tempo non solo si evolveranno le modalità per contrastare le fake news ma anche le tecniche attraverso cui esse vengono prodotte. Di certo per il prossimo futuro si intravede una guerra continua tra verità e menzogna sotto il profilo tecnologico. Per ciò che riguarda il punto di vista sociale è invece indispensabile puntare sull’incremento dei livelli di istruzione e alfabetizzazione, cosicché, con un livello maggiore di cultura nella popolazione, risulti più difficile che false notizie facciano breccia nella popolazione, obiettivo fondamentale al fine di impedire che sempre più individui rimangano vittime di una percezione distorta della realtà politica, economica e sociale.

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