Giải pháp công nghệ ngăn chặn bongdalu mobi giả Fake news

bongdalu mobi giả (fake news) là thông bongdalu mobi sai lệch được tạo ra và phát tán mà không dựa trên sự thật. Vấn đề này có nguồn gốc từ nhiều yếu tố khác nhau và đã trở nên phổ biến hơn trong kỷ nguyên số. bongdalu mobi giả được định nghĩa khác nhau bởi các tổ chức quốc tế và quốc gia, bao gồm cả Việt Nam. Tổ chức Giáo dục, Khoa học và Văn hóa Liên Hợp Quốc (UNESCO) nhấn mạnh rằng bongdalu mobi giả là thông bongdalu mobi sai lệch được tạo ra và phát tán mà không có ý định chính trực. Ủy ban Châu Âu (EC) định nghĩa bongdalu mobi giả là thông bongdalu mobi được kiểm chứng là sai lệch hoặc gây hiểu lầm, được tạo ra, trình bày và phát tán với mục đích lừa dối công chúng hoặc gây hại, không phụ thuộc vào phương tiện lan truyền. Trong bối cảnh Việt Nam, theo Luật An ninh mạng 2018, mặc dù không đưa ra một định nghĩa cụ thể cho "bongdalu mobi giả" nhưng bộ luật này quy định về việc xử lý thông bongdalu mobi sai sự thật trên mạng, gây hậu quả nghiêm trọng, ảnh hưởng đến trật tự an toàn xã hội. Thực tế nhận thấy các tổ chức và quốc gia khác nhau có cách tiếp cận khác nhau đối với việc định nghĩa và xử lý bongdalu mobi giả, nhưng mục tiêu chung là nhằm bảo vệ công chúng khỏi thông bongdalu mobi sai lệch và những hậu quả tiêu cực của nó.

Phát hiện bongdalu mobi giả là một thách thức phức tạp đòi hỏi sự kết hợp giữa các phương pháp truyền thống và công nghệ hiện đại. Một công nghệ điển hình và hiệu quả trong việc phát hiện bongdalu mobi giả là mô hình học sâu (Deep Learning) kết hợp với xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Công nghệ này dựa trên việc sử dụng các mạng nơ-ron nhân tạo để phân tích và hiểu ngôn ngữ tự nhiên của con người, từ đó xác định tính xác thực của thông bongdalu mobi. Công nghệ điển hình trong việc phát hiện bongdalu mobi giả mà bài viết này chọn để miêu tả chi tiết là mô hình học máy BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), một cải tiến đáng kể trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) do Google phát triển. BERT đã đạt được kết quả nổi bật trong việc hiểu ngữ cảnh của từ ngữ trong văn bản, mở ra cánh cửa mới cho việc phát hiện bongdalu mobi giả một cách hiệu quả.

bongdalu mobi giả (fake news) ngày càng nhiều trên môi trường mạng.

BERT là một mô hình NLP được huấn luyện sẵn có khả năng hiểu ngữ cảnh của từ ngữ trong một câu từ cả hai hướng: trái qua phải và phải qua trái, giúp nó nắm bắt được ngữ nghĩa đầy đủ và phức tạp của văn bản. Điều này làm cho BERT trở nên mạnh mẽ trong việc xử lý các tác vụ liên quan đến ngôn ngữ tự nhiên, bao gồm cả việc phát hiện bongdalu mobi giả.

Cách hoạt động của BERT trong phát hiện bongdalu mobi giả:

- Hiểu ngữ cảnh: BERT xử lý văn bản bằng cách hiểu ngữ cảnh của từng từ trong một câu, thay vì chỉ xem xét từ độc lập. Điều này giúp mô hình phân biệt được ý nghĩa của cùng một từ khi nó xuất hiện trong các ngữ cảnh khác nhau.

- Phân tích cảm xúc và ý kiến: BERT có thể được sử dụng để đánh giá cảm xúc và ý kiến trong văn bản, giúp xác định liệu một bài báo có đang cố tình mang tính chất cực đoan, thiên vị, hoặc gây hiểu lầm.

- So sánh và xác minh thông bongdalu mobi: Bằng cách so sánh thông bongdalu mobi trong bài báo với cơ sở dữ liệu thông bongdalu mobi đã được xác minh, BERT có thể xác định xem thông bongdalu mobi đó có phải là bongdalu mobi giả hay không.

Ứng dụng:

- Tự động hóa: BERT có thể được tích hợp vào các hệ thống tự động để lọc và phân loại bongdalu mobi tức, giảm bớt gánh nặng cho các biên tập viên và nhà kiểm duyệt nội dung.

- Hỗ trợ quyết định: Cung cấp một lớp kiểm duyệt đầu tiên, giúp người dùng hoặc tổ chức đưa ra quyết định nhanh chóng về việc phát tán, chia sẻ, hoặc xử lý thông bongdalu mobi đó.

Thách thức

- Yêu cầu tài nguyên: BERT là một mô hình lớn đòi hỏi tài nguyên tính toán đáng kể, đặc biệt là cho việc huấn luyện.

- Cập nhật thông bongdalu mobi: Đối mặt với sự thay đổi nhanh chóng của thông bongdalu mobi, việc giữ cho cơ sở dữ liệu được BERT sử dụng luôn cập nhật là một thách thức.

Việc triển khai mô hình BERT trong thực tế đòi hỏi một số phương pháp cụ thể và cũng gặp phải một số khó khăn cùng với chi phí liên quan. Dưới đây là một cái nhìn tổng quan:

Khó khăn:

Yêu cầu tài nguyên tính toán cao: BERT là một mô hình lớn với hàng trăm triệu tham số, đòi hỏi GPU hoặc TPU mạnh mẽ để huấn luyện và dự đoán một cách hiệu quả.

Tinh chỉnh và cấu hình: Việc tìm ra cách tinh chỉnh mô hình một cách hiệu quả cho một tác vụ cụ thể không phải là dễ dàng, đòi hỏi kinh nghiệm và kiến thức chuyên môn.

Quản lý dữ liệu: Cần có dữ liệu chất lượng cao và được gắn nhãn đúng cách cho quá trình huấn luyện, đồng thời phải đảm bảo việc xử lý và bảo mật dữ liệu một cách cẩn thận.

Mô hình BERT có liên quan gì tới Google?

Mô hình BERT được phát triển bởi Google AI và là một phần của nỗ lực nghiên cứu rộng lớn của Google trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). BERT đã được Google sử dụng để cải thiện hiểu biết về các truy vấn tìm kiếm và nội dung trang web, giúp tăng cường chất lượng của kết quả tìm kiếm trên Google Search. Tuy nhiên, về mặt kỹ thuật, mô hình BERT là một mô hình ngôn ngữ được huấn luyện độc lập và không trực tiếp liên kết với cơ sở dữ liệu cụ thể nào của Google hay bất kỳ hệ thống dữ liệu nào khác. Thay vào đó, BERT được huấn luyện trên một lượng lớn văn bản từ Internet, bao gồm Wikipedia và các nguồn mở khác, để học cách hiểu ngôn ngữ tự nhiên.

Khi được áp dụng vào các sản phẩm và dịch vụ cụ thể như Google Search, BERT có thể giúp Google hiểu tốt hơn các truy vấn của người dùng và nội dung của các trang web mà nó lập chỉ mục. Điều này dẫn đến việc cải thiện độ chính xác và liên quan của kết quả tìm kiếm, nhưng không có nghĩa là BERT trực tiếp truy cập hoặc tương tác với cơ sở dữ liệu riêng của Google.

Nói chung, mô hình BERT và các biến thể của nó có thể được tích hợp vào nhiều hệ thống khác nhau và sử dụng cho nhiều mục đích khác nhau, không giới hạn trong phạm vi của dữ liệu hoặc hệ thống cụ thể nào.

Su hướng ứng dụng BERT:

Đến nay, có nhiều tổ chức và một số quốc gia đã bắt đầu khám phá và ứng dụng mô hình BERT và các biến thể của nó vào việc phát hiện bongdalu mobi giả như Full Fact (Vương quốc Anh) là một tổ chức kiểm định thực tế hàng đầu tại Anh; Snopes (Hoa Kỳ) là một trong những trang web kiểm định thực tế lâu đời nhất, Snopes áp dụng công nghệ AI để nhanh chóng phân tích và xác minh tính xác thực của các câu chuyện và thông bongdalu mobi lan truyền trên internet. Các quốc gia như Singapore, Ấn độ, …. đã thử nghiệm với việc sử dụng BERT và các mô hình AI khác để phát hiện bongdalu mobi giả, đặc biệt là trong bối cảnh của các sự kiện lớn như cuộc bầu cử.

Ứng dụng BERT tại Việt Nam:

Một tổ chức hoặc tòa soạn báo có thể tích hợp hoặc mua một phiên bản thương mại của BERT để sử dụng trong các nhiệm vụ như phát hiện bongdalu mobi giả, phân tích cảm xúc, hiểu ngôn ngữ tự nhiên, và nhiều hơn nữa. Có một số cách tiếp cận khả thi:

- Phương pháp triển khai

Sử dụng phiên bản BERT đã được huấn luyện sẵn: Google đã cung cấp một số phiên bản của BERT đã được huấn luyện trước trên một lượng lớn dữ liệu văn bản. Các tổ chức có thể bắt đầu từ các mô hình này để tinh chỉnh theo nhu cầu cụ thể của họ.

Tinh chỉnh mô hình (Fine-tuning): BERT cho phép tinh chỉnh mô hình trên một lượng nhỏ dữ liệu đích để thích ứng với tác vụ cụ thể như phát hiện bongdalu mobi giả. Quá trình này yêu cầu kỹ thuật xác định các siêu tham số phù hợp và chọn lựa dữ liệu huấn luyện chất lượng cao.

Triển khai trên Cloud: Do yêu cầu về tài nguyên tính toán cao, việc triển khai mô hình BERT thường được thực hiện trên các dịch vụ đám mây như Google Cloud Platform, Amazon Web Services, hoặc Microsoft Azure, sử dụng GPU hoặc TPU để tăng tốc quá trình huấn luyện và dự đoán.

Ý kiến đề xuất giải pháp tổng thể cho việc phát hiện và ngăn chặn bongdalu mobi giả của một quốc gia

Song song với việc nghiên cứu, ứng dụng các giải pháp tiên tiến phát hiện bongdalu mobi giả sử dụng công nghệ AI và NLP có thể được tăng cường bằng vai trò kiểm soát và hỗ trợ của chính phủ thông qua một loạt các biện pháp như sau:

1. Quy định và hợp tác

Thiết lập Quy định: Chính phủ có thể ban hành các quy định đối với các nền tảng trực tuyến và truyền thông xã hội, yêu cầu họ phải áp dụng các giải pháp công nghệ để phát hiện và loại bỏ bongdalu mobi giả.

Hợp tác liên ngành: Chính phủ khuyến khích và tạo điều kiện cho sự hợp tác giữa các cơ quan nhà nước, tổ chức truyền thông, và công ty công nghệ để chia sẻ kỹ thuật, dữ liệu, và phương pháp tốt nhất trong việc phát hiện bongdalu mobi giả.

2. Hỗ trợ nghiên cứu và phát triển

Tài trợ nghiên cứu: Chính phủ có thể cung cấp tài trợ cho các dự án nghiên cứu nhằm phát triển các công nghệ mới và hiệu quả hơn trong việc phát hiện bongdalu mobi giả.

Xây dựng Cơ sở Dữ liệu: Hỗ trợ xây dựng cơ sở dữ liệu về bongdalu mobi giả đã được xác minh, giúp huấn luyện và cải thiện các mô hình AI và NLP.

3. Giáo dục và nâng cao nhận thức

Chương trình Giáo dục: Triển khai các chương trình giáo dục và nhận thức công cộng về nguy cơ của bongdalu mobi giả và cách nhận biết thông bongdalu mobi chính xác.

Hợp tác với Trường học và Truyền thông: Phát triển tài liệu giáo dục và chương trình học, cũng như các chiến dịch truyền thông để nâng cao nhận thức về vấn đề bongdalu mobi giả.

4. Hệ thống phản hồi và đánh giá

Thu thập phản hồi: Tạo điều kiện cho người dùng có thể dễ dàng báo cáo bongdalu mobi giả, và sử dụng thông bongdalu mobi này để cải thiện hệ thống phát hiện.

Đánh giá và kiểm tra: Chính phủ có thể thực hiện đánh giá định kỳ về hiệu quả của các biện pháp chống bongdalu mobi giả và công bố kết quả công khai để tăng tính minh bạch.

5. Hợp tác quốc tế

Hợp tác quốc tế: Tham gia vào các sáng kiến và tổ chức quốc tế để học hỏi và chia sẻ kinh nghiệm, cũng như phối hợp trong việc xử lý bongdalu mobi giả có tính chất xuyên quốc gia.

Qua các biện pháp này, vai trò của chính phủ không chỉ là kiểm soát và quản lý mà còn là việc tạo ra một môi trường thông bongdalu mobi lành mạnh thông qua việc hỗ trợ đổi mới công nghệ, giáo dục công chúng, và tăng cường hợp tác cả trong và ngoài nước. Mục tiêu cuối cùng là tạo dựng một xã hội thông bongdalu mobi mở, trong đó thông bongdalu mobi chính xác và đáng bongdalu mobi cậy được lan tỏa.

Bảng thống kê

TS: Nguyễn Thanh Bình