Microsoft выпустила ИИ DeepCom, который пишет комментарии для новостных статей

Microsoft создала бота, который может генерировать комментарии под новостными статьями. ИИ, известный как DeepCom, был разработан группой инженеров из Microsoft и Бэйханского университета в Китае.

«Автоматическое создание комментариев к новостям полезно для реальных приложений, но пока не привлекло достаточного внимания со стороны исследовательского сообщества», — сообщали авторы бота в статье.

Генерация комментариев под статьями может заинтересовать реальных читателей, утверждалось в статье. Авторы проекта также считают, что «открытый диалог позволяет людям обсуждать свое мнение и делиться новой информацией. Это хорошо и для издателей, поскольку комментарии также повышают внимание читателей к написанной информации и стимулируют просмотр страниц».

«Такие системы могут обеспечить возможность комментирования для новостного веб-сайта с нуля, расширить возможности чтения менее комментируемых новостных статей и обогатить списки навыков других приложений искусственного интеллекта, таких как чат-боты», — заявляют разработчики.

В статье не упоминалось о потенциальном применении этой технологии во вред. Однако, как отмечает The Register, у DeepCom есть множество потенциальных недостатков. Например, репрессивные режимы могут использовать такую модель для ведения пропаганды. Фейковые сгенерированные комментарии могут также положить начало спорам между ботами и людьми и в итоге посеять раздор и дезинформацию. Возможно, злоумышленники могут даже использовать бота как способ рекламы продуктов или для размещения спама. В основном, считают некоторые специалисты, это машина для троллинга. 

DeepCom использует две нейронные сети: сеть чтения и сеть генерации. Сеть чтения обрабатывает различные части статьи, начиная с ее заголовка и затем содержимого, чтобы проанализировать и предсказать, какие моменты в истории особенно важны или интересны. Эти прогнозы затем передаются в сеть генерации. Здесь модель обрабатывает и кодирует ответы, фокусируясь на конкретной теме или человеке, представляющем интерес в статье, и декодирует то, что она сгенерировала, обратно в слова для формирования комментариев.

Производительность DeepCom зависит от двух вещей: насколько хорошо сеть чтения определяет, о чем стоит говорить из истории, и насколько хорошо генератор создает комментарии. Исследователи обучили модель на двух датасетах — одном на китайском языке, собранном из миллионов реальных комментариев, размещенных под статьями в интернете, и втором на английском языке из комментариев для Yahoo! News.

В процессе обучения ИИ исследователи подсчитали, насколько комментарии в обучающих данных пересекаются с информацией в соответствующей статье, чтобы определить, какие её части могут вызвать интерес. Например, если статья представляет собой рецензию на фильм, а в комментариях обсуждается конкретная актриса или актер, то сеть чтения должна выбрать правильное имя актрисы или актера. Когда эта информация передается в сеть генерации, модель будет писать комментарии об указанной медиаперсоне.

Хотя сама идея DeepCom может вызвать беспокойство, сам бот, вероятно, еще недостаточно сложный, чтобы причинить реальный вред. 

habr.com