에이마이랩, RIVF2021 컨퍼런스에서 우수한 성적을 거뒀다.

RIVF(Research, Innovation and Vision for the Future)는 2003년부터 전 세계 정보기술 분야의 연구자들을 위한 권위 있는 과학 컨퍼런스이다. RIVF는 연구자들이 첨단 아이디어를 발굴하고, 문제를 논의하며 그들의 연구 결과를 공유하고 신흥 이슈를 파악하며 IT 분야의 학술 협력을 위한 포럼이다. RIVF 2021은 RIVF와 IEEE(Institute of Electrical and Electronics Engineers)의 이벤트 시퀀스 중 15번째 컨퍼런스를 말한다.

AIMAI Lab 과장인 Pham Quang Nhat Minh 박사와 인턴생인 Nguyen Manh Duc Toan으로 구성된 AIMAI Lab 연구팀이 "소셜 네트워크 가짜 뉴스 탐지 과제를 위한 BERT 모델과 어텐션 기법으로 다형식 데이터를 결합하는 방법"이라는 내용으로 최우수 프레젠테이션상을 수상하는 등우수했다.

오늘날의 소셜 네트워크는 인간의 생각, 인식및 행동에 적지 않은 영향을 미치는 사회 생활에 중요한 정보 채널이 되었다. 현재 소셜 네트워크에 빠르게 퍼지는 가짜 뉴스 문제는 골칫거리이며 인간의 인식에 부정적인 영향을 미치고 있다. 사이버 보안 전문가들은 사용자가 소셜 네트워크에서 가짜 뉴스를 자주 읽는 비율이 매우 높다고 주장한다. 가짜뉴스는 독자를 당황하게 할 뿐만 아니라 악당이 의도적으로 허위 보도를 할 때 사회 불안을 초래할 위험이 잠재되어 있다.

소셜 네트워크 상의 글은 일반적으로 텍스트 및 이미지 데이터를 모두 포함한다. 팀의 기사는 가짜 뉴스 예측 모델의 정확도를 높이기 위해 다항식 데이터에서 추출한 특징 연주를 결합하기 위해 BERT 언어 모델과 어텐션 기법을 적용했다. Media Eval 2016 데이터에 대한 실험 결과는 팀의 제안된 모델이 이미 있는 다항식 모델을 훨씬 좋은 결과를 보여준다.

이 연구를 통해 우리는 신문과 미디어 분야에 유용한 도구인 사이버 공간의 정보 흐름을 제어하는데 인공지능을 완전히 기대할 수 있다. AI의 장점은 잘 보이는 것이고 저희는 이것이 바로 미래의 필연적인 추세라고 믿는다.

저널리즘 기관은 정보 통제의 문제를 처리하고 가상 소셜 네트워크뿐만 아니라 실제 실생활에서도 볼 수 없는 위험한 행동을 초래하는 부정적인 영향을 방지하기 위해 이러한 기술을 습득하고 조기에 잘 구현해야 한다.