Inteligência Artificial é efetiva no combate às fake news?

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Nos últimos meses, muito provavelmente você ouviu falar de fake news. Desde 2016, a utilização do termo aumentou em 365%, levando-o a ser eleito a palavra do ano de 2017 pelo Collins, tradicionalíssimo dicionário da língua inglesa.

Contudo, apesar de a expressão fake news ser cada vez vez mais difundida, seu real sentido ainda desperta dúvidas, assim como sua origem, as consequências que tem trazido e os motivos para o seu fortalecimento.

Neste artigo, explicarei de forma objetiva o que (de fato!) são fake news, além de trazer a discussão para o âmbito da Inteligência Artificial, mostrando se as tecnologias de IA têm sido efetivas no combate às notícias falsas.

O que são fake news

O The New York Times define fake news como “uma história inventada com a intenção de enganar”. Obviamente, os conceitos de falsa propaganda, boato e desinformação existem desde os primórdios da civilização, e há vários exemplos históricos de seu uso ao longo dos séculos como recurso estratégico para vencer guerras, conseguir apoio político, manipular a opinião pública, construir falsos heróis e difamar povos e religiões.

A Última Guerra Civil da República Romana, travada entre Marco Antônio e Otaviano em 32 a.C., é emblemática neste sentido. Na disputa, Otaviano (que mais tarde se tornaria o Imperador Augusto) apresentou ao Senado romano um testamento de Marco Antônio, em que ele afirmava deixar seus bens para seus filhos com Cleópatra e indicava seu desejo de ser enterrado ao lado dela em Alexandria, em vez de Roma.

A revelação enfraqueceu politicamente Marco Antônio e deu forças a Otaviano, que posteriormente saiu vencedor da guerra. O detalhe nisso tudo é que há grandes indícios de que o testamento de Marco Antônio, peça fundamental no andamento da disputa, foi forjado por Otaviano.

Os séculos passaram e, com o advento da internet e a popularização das redes sociais, a utilização de fake news para atender os mais diferentes propósitos “explodiu”. Antes da existência da rede mundial de computadores, a propagação da informação (e da desinformação) era muito mais cara e demorada; após seu surgimento, estas barreiras foram mitigadas ou eliminadas, possibilitando a livre criação e disseminação em larga escala de qualquer tipo de conteúdo.

Influência nas eleições norte-americanas e “trotes” sobre tiroteio em Las Vegas

Grande parte do aumento da utilização do termo fake news, apontado no início do artigo, pode ser creditado ao presidente dos Estados Unidos, Donald Trump. Ele começou a utilizar com frequência a infame expressão no início de sua campanha presidencial, em 2015 – e chegou a reivindicar para si a criação do termo –, para atacar rivais políticos e grandes veículos de imprensa dos EUA críticos a ele, como CNN, The New York Times e The Washington Post.

Ironicamente, as fake news que o atual presidente dos Estados Unidos tanto critica foram apontadas como um elemento inesperado que pesou para que ele vencesse a corrida eleitoral de 2016. Como mostrado nesta notícia do jornal Nexo, dois professores de renomadas universidades norte-americanas realizaram um estudo que aponta que falsas histórias pró-Trump foram cerca de 22 milhões de vezes mais compartilhadas do que aquelas favoráveis a Hillary Clinton, sua rival nas eleições presidenciais. Inclusive, grande parte dessas fake news a favor de Trump foram produzidas por adolescentes de uma pequena cidade da Macedônia que ganharam muito dinheiro fazendo isso, em uma história que por si só já se parece com uma notícia falsa.

Outro caso que teve desdobramentos relacionados às fake news foi o tiroteio em Las Vegas, Estados Unidos, ocorrido em outubro deste ano e que resultou em 59 mortos e mais de 500 feridos. Aparentemente, nem mesmo as vidas perdidas e o fato de ter sido o pior ataque a tiros da história do país comoveu os “produtores” de notícias falsas, que espalharam centenas de histórias inventadas sobre o autor dos disparos e até sobre as vítimas, dificultando o acesso a informações factuais acerca do ocorrido.

Eleições brasileiras sob risco

O Brasil não está imune às fake news. Na verdade, até pelo exemplo do pleito norte-americano de 2016, já há uma forte preocupação em relação ao impacto que a disseminação de notícias falsas poderá causar às eleições nacionais de 2018.

Em uma ação que tem causado polêmica, o presidente do Tribunal Superior Eleitoral (TSE), ministro Gilmar Mendes, está articulando a criação de um comitê que contará com a participação do Exército, da Agência Brasileira de Inteligência (Abin) e da Polícia Federal (PF) para combater a proliferação das fake news nas eleições.

Para Heinar Maracy, colaborador da Revista HSM que tem pesquisado a fundo a ação e consequências das notícias falsas, as eleições brasileiras serão o “festival das fake news”. Segundo Maracy, este é um tema muito preocupante, e é essencial que haja uma campanha de conscientização para alertar a população brasileira sobre as matérias e dados manipulados que prometem infestar a internet. “Facebook e as demais redes sociais deveriam encabeçar essa iniciativa e ser mais firmes no combate às fake news, afinal grande parte desses conteúdos são veiculados por meio delas”, conclui.

Agências de checagem de fatos

É essencial citar a atuação das agências de checagem de fatos, ou fact-checking, no Brasil, com o objetivo de tentar dirimir o impacto causado pelas fake news.

Como definido pela Aos Fatos, primeira plataforma brasileira a checar sistematicamente o discurso público, “checagem de fatos é um método jornalístico por meio do qual é possível certificar se a informação apurada foi obtida por meio de fontes confiáveis e, então, avaliar se é verdadeira ou falsa, se é sustentável ou não”.

Além da Aos Fatos, temos outros ótimos exemplos de projetos brasileiros de checagem, como o Truco, iniciativa da Agência Pública, e a Lupa, ligada à revista Piauí. Nas eleições que se avizinham, o trabalho dessas agências será fundamental para a correta disseminação da informação.

Inteligência Artificial como ferramenta de checagem de fatos

Falando em disseminação de fake news em redes sociais, tanto nas eleições presidenciais norte-americanas quanto no tiroteio em Las Vegas, houve duras críticas a elas e a sites de busca – em especial, a Facebook e Google.

Embora seja difícil mensurar o real peso das fake news no pleito estadunidense, é fato que milhares de notícias falsas, que tinham por objetivo influenciar eleitores, circularam livremente, sem filtros, critérios ou pudor pelo Facebook, sendo lidas e compartilhadas milhões de vezes na rede de Mark Zuckerberg.

Uma análise do BuzzFeed News, inclusive, mostra que as fake news geraram mais engajamento entre os usuários da rede social do que as principais matérias de grandes veículos de mídia. O próprio Zuckerberg, apesar de a princípio ter chamado de “louca” a ideia de que a proliferação desenfreada de desinformação no Facebook influenciou o resultado das eleições, voltou atrás e disse ter se arrependido do comentário. “Esse é um assunto importante demais para ser desprezado”, afirmou recentemente.

Como ficou comprovado nas eleições norte-americanas, o potencial de danos que podem ser causados pelas fake news em uma rede de mais de 2 bilhões de usuários e de trilhões de dados gerados por eles levou o Facebook a investir mais seriamente em Inteligência Artificial, a fim de encontrar e eliminar conteúdos falsos.

Como mostrado em reportagem do The Wall Street Journal, a empresa tem utilizado machine learning (entenda melhor o que é machine learning neste artigo escrito por Gustavo Penha, cientista de dados da Hekima) para treinar e ensinar seu sistema a identificar fake news baseado nos tipos de artigos que as pessoas estão sinalizando como desinformação, além de detectar palavras ou padrões de palavras que podem indicar histórias inventadas. Segundo Mark Zuckerberg, o mais importante que o Facebook pode fazer com IA é melhorar sua habilidade de classificar desinformação. “Isto significa melhores sistemas técnicos para detectar o que as pessoas irão sinalizar como falso antes de elas mesmas o fazerem”, completa.

Contudo, após o atentado em Las Vegas, ficou claro que a utilização de Inteligência Artificial pelo Facebook para detecção de fake news ainda precisa de aprimoramentos. Como mostrado pelo The New York Times, uma página oficial de checagem de notícias pertencente à rede social exibiu uma postagem de um blog que identificava incorretamente o atirador, além de descrevê-lo como um “liberal anti-Trump”.

Outra gafe que passou despercebida pelo Facebook e, inclusive, chegou aos ‘trending topics’, foi uma reportagem publicada pela Sputnik, agência de notícias do governo russo, que afirmava que o FBI havia ligado o autor dos disparos ao Estado Islâmico.

Os algoritmos do Google também foram enganados pelas fake news relacionadas ao tiroteio. Uma postagem feita no 4chan (um grande fórum online dividido por temas diversos, sendo vários deles bem polêmicos), em que os usuários identificavam de forma equivocada o atirador, foi selecionada pelo buscador para entrar na sua lista de ‘top stories’, e permaneceu por horas como o principal resultado de busca para o nome do (erroneamente) acusado.

Sobre o episódio, um porta-voz da Google Inc. disse que as notícias são escolhidas para ‘top stories’ a partir de uma combinação entre grau de autoridade e o “quão frescas” elas são. Uma vez que o post do 4chan não tinha qualquer autoridade, ele deve ter sido considerado, pelos algoritmos, mais fresco que o atum vendido nos leilões de Tóquio super fresco.

Um mundo a ser analisado

E qual o motivo para as tecnologias de Inteligência Artificial ainda não terem o aproveitamento desejável na identificação de fake news?

As análises de texto por meio de IA têm como base, majoritariamente, Processamento de Linguagem Natural (PLN). PLN é um componente da Inteligência Artificial que refere-se à habilidade de um software analisar, entender e derivar sentido à linguagem humana (esteja ela como fala, texto ou outros formatos) de maneira inteligente e útil.

Por meio do PLN, desenvolvedores conseguem executar tarefas como resumo automático e tradução de uma língua para outra (o Google Tradutor, por exemplo, utiliza PLN). “Nestes tipos de análise, tudo (todas as informações) que as ferramentas de machine learning precisam saber já estão na sentença processada”, como afirma Ian Goodfellow, pesquisador da OpenAI. Por isso a margem de acerto é tão grande.

Contudo, identificar autorias de posts, rastrear informações através de centenas de fontes e julgar o grau de veracidade de notícias baseando-se em uma diversidade de ideias e conceitos exige um entendimento holístico do mundo que vai muito além de palavras e semântica.

Richard Socher, diretor de pesquisa da Salesforce – empresa de software de CRM que abriu recentemente um setor de AI –, afirma que é “incrivelmente difícil”, para as máquinas, “compreender o total estado do mundo para identificar se um fato é verdadeiro ou falso”. Ele acrescenta: “Mesmo se tivéssemos uma maneira perfeita de englobar e codificar todo o conhecimento do mundo, o sentido das notícias (existirem) é justamente adicionar (novas informações) a este conhecimento”.

Isto significa que o fator “novidade” das notícias dificulta a checagem das mesmas pelas ferramentas de Inteligência Artificial, uma vez que as informações necessárias para verificar a procedência de um novo conteúdo podem simplesmente estar sendo apresentadas pela primeira vez por esse mesmo conteúdo que precisa de verificação, e ainda não estarem disponíveis (ou sequer existirem) para consulta em outras fontes.

Panorama atual e futuro

As ferramentas de Inteligência Artificial ainda têm muito a evoluir antes de se tornarem realmente efetivas no combate às fake news. Pelo atual estado em que se encontra a tecnologia, o ideal é que ela seja considerada (e utilizada como) um instrumento auxiliar à checagem de fatos feita por seres humanos, e não a panaceia contra as notícias falsas.

Para os próximos anos, a esperança é de que a IA evolua a ponto de que seja seguro confiar a ela a difícil tarefa de frear o perigoso avanço das fake news.

Contudo, independentemente de as novas tecnologias conseguirem fazer isso ou não, em tempos de produção e compartilhamento em massa de todo tipo de conteúdo é essencial que as pessoas desenvolvam cada vez mais o senso crítico e saibam analisar, por conta própria, o que é factual e o que é manipulação.

Finalizando, aproveito para falar do hackathon feito em conjunto entre a Hekima e nossos parceiros da Tera! O hackathon foi o evento de formatura dos alunos do curso de Data Science da Tera. Foi uma maratona intensa juntando jovens cientistas de dados, mentores e especialistas em Inteligência Artificial e Big Data, além de jornalistas e interessados no tema fake news. Ao longo desta maratona, todos focaram em construir soluções para identificar e combater a proliferação de fake news no país para as eleições de 2018.

Para mais informações, fale com a equipe da Tera: somostera.com/.

 

Sobre o autor:

juliano_ferreira_hekima_editJuliano é Head de Inbound Marketing e Marketing de Conteúdo da Hekima. É apaixonado por leitura e escrita e, nas horas vagas, não dispensa uma boa cerveja ou uma partida de Fifa (quiçá ambas as coisas juntas).

 

 

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