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一張真假難辨的圖片，一個(ge) 在現實和虛假間遊離的故事，這會(hui) 讓你難以分辨事實的真相。久而久之，在習(xi) 慣用質疑的眼光看一切的你看來，真新聞也像假新聞，假新聞也有真事實。

而在今天，假新聞也不僅(jin) 由人類產(chan) 生，機器也可以生產(chan) 出令人信服的假新聞。隨著時間的推移和技術的發展，這種情況隻會(hui) 變得越來越普遍，並且可能更有破壞性。

真真假假分不清，不如「以火治火」，用 AI 來檢測 AI 寫(xie) 的假新聞。這個(ge) 檢測假新聞的 AI 就是 Grover。

我們(men) 對 Grover 的研究表明，檢測虛假信息的最佳模型就是產(chan) 生它的最佳模型。

Grover 從(cong) 穀歌新聞上 5000 個(ge) 不同媒體(ti) 撰寫(xie) 的新聞中進行學習(xi) 。在這過程中，它接收了 120 千兆字節的真實新聞文章，並用這些文章進行訓練，最終 Grover 分辨人和 AI 寫(xie) 的故事的正確率是 92%。在此之前，最好的假新聞識別器的正確率是 73%。

Grover 之所以能如此有效地發現虛假內(nei) 容，是因為(wei) 它也非常善於(yu) 自己製作內(nei) 容。畢竟造假大師和製假大師之間隻有一線之隔。

華盛頓大學教授和論文的共同作者 Yejin Choi 在一份新聞稿中就表示辨別假新聞的 Grover 在假新聞撰寫(xie) 編造上也遠比他人得心應手。「在我們(men) 的研究中，我們(men) 發現 Grover 的假新聞內(nei) 容遠比我們(men) 人類同胞寫(xie) 的新聞更可信，這一事實說明了自然語言生成的發展程度——以及為(wei) 什麽(me) 我們(men) 需要努力克服這種威脅。」

這個(ge) 擅長打假也擅長造假的 AI 還有能力模仿特定媒體(ti) 的風格，甚至是特定作家的風格。之前，Grover 生成的一篇假新聞就模仿了《紐約時報》專(zhuan) 欄作家 Paul Krugman 的文章風格。不過研究人員也表示，即使是最好的人工智能假新聞，所做的一切依然基於(yu) 習(xi) 得的風格和語調，而不是對語言和世界的真正理解。因此，隻要我們(men) 有耐心，我們(men) 可以從(cong) 原作者浩如煙海的文章中找到 Grover 模仿的痕跡。

大方的研究者們(men) 將 Grover 的演示放在了網上，每一個(ge) 人都可以用它寫(xie) 些天馬行空的假新聞。Fastcompany 的編輯就用它寫(xie) 了一個(ge) 《為(wei) 什麽(me) 川普一天要做 100 個(ge) 俯臥撐》的怪誕文章。麵對這種專(zhuan) 業(ye) 編輯都有點束手無策的文章，Grover 的表現也蠻出彩：

當你想到俯臥撐時，第一個(ge) 想到的形象絕對並不是美國總統。作為(wei) 一名三軍(jun) 統帥，特朗普的健康狀況幾乎不為(wei) 人知，雖然他承諾一旦當選總統就會(hui) 鍛煉身體(ti) 。在《名人學徒》節目中，他對阿諾德·施瓦辛格的技術大加嘲諷，沒有什麽(me) 能阻止特朗普不做「特朗普式的俯臥撐」。不過就連特朗普自己也承認，不管你的工作多麽(me) 適合你，要想駕馭自己的身體(ti) 都是極其困難的。那麽(me) ，是什麽(me) 讓三軍(jun) 統帥走上正軌呢?答案是 100 個(ge) 俯臥撐。

雖然隻有短短兩(liang) 段內(nei) 容，但是我們(men) 也可以看出 Grover 對川普性格和言論的把握和本人性格非常相似。刨開令人啼笑皆非的新聞主題，可能真的會(hui) 有不少人相信這條新聞。

Grover 論文的第一作者 Zellers 表示：「盡管書(shu) 寫(xie) 看起來很流暢，但 Grover 和其他神經語言生成器所寫(xie) 的文章包含了機器獨有的語言怪癖，這暴露了它們(men) 的機器起源。」這些語言不暢之處就類似於(yu) 神經文本生成器的簽名或水印。Grover 知道去尋找這些「水印」，這使得它在挑選人工智能創造的故事時更為(wei) 高效。

Grover 依然需要進化，雖然它已經比同行做得更加出色了，但它依然還有無法識別的 8% 假新聞。

隨著人工智能變得越來越複雜，用 AI 抵禦 AI「製造」可能是我們(men) 能夠采取的最佳手段。