机器学习嗅出了自己的机器书面宣传

“神经失真的时代”正在我们面前，一个机器可以生成大量虚假新闻文章的未来，人类将被认为是真实的。

社会的唯一希望在于......另一台机器。

这是艾伦机器学习研究所研究人员的一项新工作的争论，他们开发了一种被称为“格罗弗”的自然语言处理系统。Grover可以生成新闻风格的文章，这些文章是虚假的但却愚弄人类读者。但Grover也可以很好地说出这些文章是假的。

这是一场“军备竞赛”，主要作者罗恩·泽勒斯和他在艾伦研究所的同事以及华盛顿大学的保罗艾伦计算机科学与工程学院。这就像是机器人的战斗，一个是恶意的，一个是好的，或者也许像一个古老的西方，在那里，前歹徒追逐年轻的火车强盗。

实际上，对于语言理解最先进的人工智能，例如OpenAI的“GPT-2”，它实际上只是一个迷人的冥想。

作者优雅简单的观察结果是，生成假文本的机器会以预测单词组合的方式留下痕迹或签名-Zellers和团队称之为“文物”。一种神经网络，其构造方式与网络相同，使虚假文本自动发现那些特殊的文物。从某种意义上说，需要一个人知道一个。

作者写道，“在线反击虚假信息的传播是一个紧迫的技术和政治问题，因为GPT-2之类的东西越来越强大。他们高兴地说，有一个“令人兴奋的机会来防御神经假新闻”，他们认为：“产生神经虚假信息的最佳模型也是检测它的最佳模型。”

研究论文“防御神经假新闻”发布在arXiv预打印服务器上，由Zellers，AriHoltzman，HannahRashkin，YonatanBisk，AliFarhadi，FranziskaRoesner和YejinChoi以及Farhadi和Choi撰写。在艾伦学院和保罗艾伦学校都有双重身份。(您还可以查看网页讨论。)

Grover是另一个热闹的芝麻街神经网络名称，包括谷歌的“Bert”和艾伦研究所的“ELMo”。Grover基于OpenAI的GPT-2，它本身改编自Google的“变形金刚”神经网络，该神经网络已成为语言处理和其他任务中最流行的神经网络之一。

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