“虛假信息”現象可能在整個 2016 年總統競選期間捕捉到了美國人的創造力，以及後來對俄羅斯試圖將選舉推向唐納德特朗普的研究，以及在不同計劃中使用 Facebook 上的虛假新聞。現實情況是，在 2016 年大選之前的幾十年裡，虛假或虛假信息作為一種工具已經存在了一段時間，並且通過許多方式傳播宣傳和陰謀論。InfoWars 和 Brietbart 等網站一直在傳播支持其議程的假新聞。然而，它已經發展成為一個政治和社會問題，因為選舉和糟糕的 Facebook 已經成為那些落入該計劃的網站的典型代表。最近，這家社交媒體機構承認了自己的錯誤，並試圖與他們的訂閱者一起糾正錯誤。它現在正在標記通過他們的信息提要發送給 Facebook 參與者的虛假信息文章。它正在使用人工智能來實現這一目標。該公司正在使用人工智能來識別可以表徵一篇文章實際上是偽造的單詞或短語。這項承諾的信息基於 Facebook 個人已單獨標記為虛假故事的文章。該技術目前是使用4種技術來識別假新聞。它們包括： 評分網頁。首先使用這種技術みんなのお気に入り變成了谷歌。它利用統計數據為網站創建評級。顯然，對網站進行評分是一項正在進行的活動。然而，正如穀歌一直在做的那樣，這一代人的成長顯著。權衡事實。這種方法是使用草藥語言處理引擎來研究記憶的主題。如果其他網站報告相同的事實，人工智能會發現使用不同的模型。預測聲譽。這種方法主要基於人工智能，使用預測分析和機器了解來預測網站的受歡迎程度，通過考慮一些功能，如區域呼叫和 Alexa 互聯網排名。發現聳人聽聞的詞。假新聞支持者利用聳人聽聞的頭條新聞來抓住潛在目標市場的興趣。該技術使用關鍵字分析發現並標記虛假信息標題。通過人工智能實際檢測這些風格的文章是一項艱鉅的工作。當然，涉及到大事實的評估，然而，它也發布了信息的真實性。確定統計數據的真實性幾乎令人擔憂。這可以使用稱重數據的方法來執行。如果虛假信息文章同時出現在大量網站上，會發生什麼？在這種情況下，稱重數據技術的使用也可以讓人工智能判斷這個故事是合法的。也許使用期望識別的方法以及權衡事實會有所幫助，但仍然可能存在問題。例如，不努力確認信息故事的可靠新聞供應網站應該在假設它是真實的情況下選擇它。很明顯，使用人工智能來了解這些文章需要更大的改進。一系列企業都在關注提高人工智能的能力。令人擔憂的現狀之一是西弗吉尼亞大學。Reed 媒體學院與西弗吉尼亞大學 Benjamin M. Statler 工程與礦產資源學院合作，開闢了一條以使用 AI 識別虛假新聞文章為中心的路徑。從事個人電腦技術知識非強制性方向的高年級大學生正在團隊合作，以擴大和實施他們的個人人工智能應用程序，也參與了該企業。另一個名為 Fake News Challenge 的組織也在尋求一種讓 AI 有效打擊假新聞的方式。它是一個草根雇主，擁有來自學術界和工業界的 100 多名志願者和 71 個團隊，以解決虛假信息的麻煩。
