كيف تستخدم جوجل التعلم الآلي للتخلص من المحتوى المزيف؟
1- الكشف عن أنماط إساءة الاستخدام بشكل أسرع:
تستخدم جوجل نماذج جديدة للتعلم الآلي لاكتشاف المحتوى المزيف والاحتيالي وحذفه بسرعة، إذ تبحث نماذج التعلم الآلي هذه عن أنماط غير معتادة في المحتوى الذي يساهم به المستخدم، ومنها: الإبلاغ عن أشكال جديدة من إساءة الاستخدام لم تسبق رؤيتها.
الجدير بالذكر أن أنظمة جوجل تراجع المحتوى الجديد قبل نشره من أجل حظر المحتوى المزيف أو الاحتيالي المقدم إلى خدمة خرائط جوجل، كما تستخدم نماذج التعلم الآلي لفحص المحتوى الذي نُشر بالفعل لاكتشاف المحتوى المزيف الذي ربما قد تجاوز المراجعات الأولية.
2- حذف الصور الاحتيالية:
يضع المحتالون في بعض الأماكن أرقام هواتفهم فوق الصور التي يساهمون بها في خدمة الخرائط، على أمل خداع المستخدمين للاتصال بهم بدلًا من النشاط التجاري الفعلي، ولمكافحة هذه المشكلة؛ استخدمت جوجل نموذجًا جديدًا للتعلم الآلي يمكنه معرفة الأرقام المتراكبة على الصور المساهمة من خلال تحليل تفاصيل مرئية محددة وتخطيطات الصور.
إليك بعض الإحصائيات حول المحتوى المزيف الذي اكتشفته جوجل:
- حظرت جوجل أكثر من 115 مليون مراجعة مزيفة، قائلة إن الأغلبية حُظرت قبل نشرها.
- أزالت خوارزميات مكافحة الرسائل غير المرغوب فيها الجديدة أكثر من 200 مليون صورة وأكثر من 7 ملايين مقطع فيديو كانت ضبابية أو منخفضة الجودة أو تنتهك سياسات المحتوى الخاصة بجوجل.
- أوقفت هذه الأنظمة الجديدة 20 مليون محاولة لإنشاء حسابات مزيفة للأنشطة التجارية، وهو ما يزيد بمقدار 8 ملايين عن عام 2021.
- كما وضعت جوجل إجراءات حماية لأكثر من 185000 شركة كانت تواجه أنشطة مشبوهة.