甚至在 COVID-19 大流行之前，社群媒體的興起就已經讓錯誤訊息影響了我們許多人看待世界的方式，而過去幾年人工智慧的成長只會加劇這種情況。它可以創建栩栩如生的圖像，甚至是人們從未做過的事情的視頻，導致一些國家開始推行更嚴格的法律。然而，人工智慧也能成為幫助阻止錯誤訊息傳播的強大工具嗎？
出於欺騙目的而分享的虛假或誤導性資訊更加危險，因為它可以在發布後幾分鐘內像病毒一樣傳播，因此很少有人進行任何研究來支持帖子中的主張。在某些情況下，審核貼文甚至可以被視為違反社群媒體平台所追求的言論自由理想。
雖然某些錯誤訊息相對無害，但其他類型的錯誤訊息可能會產生嚴重後果。例如，在新冠肺炎 (COVID-19) 大流行期間，有關疫苗和治療方法的虛假宣傳將生命置於危險之中。在政治上，誤導性資訊可能會削弱對民主進程的信任，讓人很難知道該支持誰。
內容驗證
人工智慧幫助打擊錯誤訊息的最佳方法之一是內容驗證。人工智慧驅動的演算法可以即時分析內容，將其與經過驗證的資料庫和事實檢查資源進行交叉引用，以在虛假聲明獲得關注之前識別它們。例如，谷歌的事實檢查瀏覽器等工具使用人工智慧來標記文章或社群媒體貼文中的誤導性資訊。
用於事實檢查的自然語言處理 (NLP)
自然語言處理（NLP）是人工智慧的一個分支，它使機器能夠理解、解釋和回應人類語言。他們可以閱讀和分析大量文本，識別表明某條訊息是否可能是錯誤或誤導性的模式或關鍵字詞。高級 NLP 模型甚至可以“理解”帖子的上下文。
人工智慧檢測 Deepfakes
人工智慧特別擅長的另一件事是使用高級演算法在逐像素層級上檢測內容中微妙的視覺或聽覺不一致，以檢測深度偽造。 Facebook 和微軟等公司在人工智慧研究上投入了大量資金來對抗深度造假技術，隨著時間的推移，它只會變得更好。
監測和預測錯誤訊息傳播
人工智慧還能夠監控當前的趨勢和行為，並可以預測錯誤訊息何時可能會出現激增。此外，機器學習演算法可以追蹤錯誤訊息如何在不同管道中傳播，從而深入了解其起源和傳播策略。
自動內容審核
Facebook、Twitter 和 YouTube 等平檯面臨的最大挑戰之一是管理每秒共享的大量內容。大規模的手動審核根本不可行，這就是人工智慧的用武之地。雖然不完美，但自動審核可以成為阻止有害內容病毒式傳播的第一道防線。
