Pode-se detectar desinformação através de técnicas ativadas por IA baseadas no estilo da escrita e como se espalham nas redes sociais, com empresas de mídia e tecnologia trabalhando na identificação automática de notícias falsas através da IA, análise de rede e processamento de linguagem natural, além da prevenção na disseminação de notícias falsas. Através de algoritmos, emerge o conceito em identificar informações falsas e atribuí-las classificação mais baixa tornando fácil o reconhecimento das pessoas, embora IA possa também espalhar informações falsas além de combatê-las. Trata-se de ferramenta de detecção e erradicação de inverdades, na verdade, através da capacitação em discernir conteúdo gerado por humanos e por máquina graças à implantação de algoritmos.
A cobertura repetida de evento noticioso, do ponto de vista psicológico, aumenta a probabilidade de crença no fato e, nesse sentido, a IA identifica fraudes e minimiza disseminação quebrando o ciclo de hábitos de consumo de informação reforçada. A detecção depende da determinação da confiabilidade do texto, como de sua rede social, apesar de reconhecer a origem das fontes e o padrão de transmissão de fake news, sendo desafio determinar como IA avalia o caráter genuíno do conteúdo. O modelo de classificação apoiado por IA pode determinar se um artigo contém notícias falsas ou não, se a quantidade de dados de treinamento é suficiente e, fazer tais distinções, requer conhecimento político, cultural e social, bem como bom senso, podendo tais parâmetros faltar nos algoritmos de processamento de linguagem natural. A IA divide os temas em detrimento de exame do conteúdo do problema, garantindo legitimidade, como artigos da COVID-19 por exemplo, terem probabilidade maior de serem rotulados como notícias falsas que artigos sobre outros tópicos, daí, necessidade humana para trabalhar com IA e verificar precisão dos dados. A questão da disseminação de fake news difere da censura como ameaça à liberdade de expressão, inclusive com humanos podendo ter dificuldades em determinar se a informação é falsa ou não, portanto, quem ou o que determina uma notícia falsa evitando a armadilha do falso positivo quando filtros de IA identificam material como fraudulento baseado em dados que o seguem. Detectar falsificações abre espaço a governos em geral, por exemplo, utilizando IA justificando remoção de artigos ou acusações legais à opções divergentes de autoridades, resultado da implantação de IA, regras e métricas na utilização de sistema transparente e supervisionado por terceiros. Na guerra de informação prevê-se que falsificações profundas, ou, “alterações digitais de áudio ou vídeo realistas e difíceis de detectar” terão papel maior por conta da criptografia de ponta a ponta certamente dificultando identificação e interceptação.
Moral da Nota: o Ministério da Defesa da Lituânia desenvolveu em 2018 algoritmo de IA que “sinaliza desinformação dois minutos após ser carregada e envia relatórios ao pessoal humano para estudo posterior”. Opção semelhante no Canadá poderia ser a criação de unidade ou agência governamental especializada no combate a desinformação, ou, financiamento de grupos de reflexão, universidades e outros para estudarem soluções IA à notícias falsas. O Facebook lida com problemas variados sendo o mais impactante a notícia falsa, à medida que a base de usuários crescia cobrindo mais de um quarto da população mundial, emergiam desafios para controlar o que postam e compartilham. Conteúdo indesejado varia de nudez leve a violência grave, boatos e informações incorretas, provando serem mais delicados e prejudiciais à empresa, principalmente relacionados a posições políticas parecendo que, neste momento, tem dificuldade com estratégia definida. Questões no desenvolvimento de filtro automático de notícias falsas baseado em IA são consideráveis do ponto de vista tecnológico, sendl que a IA falha em níveis variados porque não consegue compreender a escrita humana da mesma forma que os humanos, podendo extrair dados básicos e realizar análise de sentimento primitiva, mas não interpretar o tom, levando em consideração o contexto cultural. Eliminar falsidades e fraudes óbvias nos depararia com circunstâncias extremas, desconcertantes aos humanos, pois não há como educar uma máquina decidir o que é e o que não é "notícia falsa" em cenário que indivíduos da esquerda ou direita não concordam sobre o que é ou não "Fake News".