算法不如经验丰富的研究人员，科学家，新闻工作者那么聪明
自由民主制正在世界范围内通过迅速传播旨在影响选民的误导性或虚假信息而受到考验。
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许多人建议（例如世界经济论坛），两个最强大的信息传播工具，Facebook和Google，应负责过滤出明显是虚假或误导性的材料。
但是事实证明，这并不容易做到。 虚假信息通常具有令人难以抗拒的吸引力，并且移动速度过快而无法制止。 西班牙语。
为什么我们仍然对Facebook的打击假新闻仍然不知所措-Mother Jones
九位专家就如何修复Facebook提供了意见 -纽约时报
不是编辑，而是记分卡
而且，很难以算法可以自动定义错误消息的方式。 新闻记者和媒体顾问弗雷德里克·菲卢克斯（Frederic Filloux）开发了“新闻质量评分项目”，该项目试图使用自动化系统来评估新闻内容的可信度。 它不会将新闻标记为虚假或伪造。 它只是根据一系列指标（例如出版商或新闻工作者的先前可靠性）给出信誉分数。
Facebook，Google和Twitter本身正在与Trust Project一起在自动系统上工作，以显示“信任指标”以及与用户共享的信息。
但是Filloux本人承认，由算法驱动的机器很难识别无关的信息并评估报告的新鲜度，唯一性或深度。
需要一个村庄
换句话说，需要参与评估信息的人。 而Facebook和Google都提供这种人为的监督，或者外部团体需要负责。
一个这样的项目是WikiTribune，这是一个由Wikipedia创始人Jimmy Wales创建的新闻网站，由6,000名作家和编辑者驱动，他们将撰写，编辑和验证有关新闻事件的文章。 [ 更正：全球编辑器网络不在此项目上合作。 2017年12月13日 ]。
人类参与评估可信度的需求也可以解释为什么事实检查网站已成为有关验证新闻的话题的一部分。
越来越多的媒体组织正在开展事实检查业务。 Poynter Institute的国际事实检查网络就是这样，该网络由世界各地的39个组织组成 ，它们已经同意在新闻发布者的事实检查新闻和声明中采用一系列无党派，公正和透明的原则。
即使付出了所有这些努力，思想家和极端主义者仍将继续用反映其信念和事实的故事充斥整个网络世界。 正如玛雅·科索夫（Maya Kosoff）在《名利场》中所指出的那样，假新闻已经被想要推进其议程并扰乱他人的国家和个人所使用。 没有简单的解决方案。
所有这一切的好消息也许是，经验丰富的研究人员，科学家和新闻工作者在评估信誉方面的价值得到了增强。 对可信赖来源的需求不断增加，提供者的供应也在增加。 最终，我们对人的信任比对机器的信任更大。 目前，人工智能仍然是人工的。
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