Inteligencia artificial contra la desinformación: fundamentos, avances y retos

Abstract

Internet y las redes sociales han revolucionado la forma en la que se distribuye y consume la información. Sin embargo, la enorme cantidad de contenidos disponibles en estas plataformas dificulta la tarea distinguir entre lo verdadero y lo falso, más aún con la proliferación de actores malintencionados que difunden bulos. Desmentir la desinformación es un proceso muy costoso, por lo que en los últimos años se han desarrollado múltiples investigaciones sobre el potencial de la inteligencia artificial (IA) –y, más concretamente, del aprendizaje automático (AA)– como una solución al problema. Este trabajo revisa la bibliografía reciente sobre las técnicas de IA y AA que han sido propuestas para combatir la desinformación, que van desde la clasificación automática de texto hasta la extracción de características, así como el papel relevante que pueden jugar en la creación de contenido artificial. La principal conclusión del estudio es que los avances en IA se han centrado principalmente en la clasificación automática y que su utilización fuera de los laboratorios de investigación ha sido escasa. Esto se debe principalmente a que los modelos de AA dependen mucho de los conjuntos de datos con los que son entrenados, lo cual limita su aplicación y su efectividad en diferentes ámbitos. En consecuencia, se propone que los esfuerzos de investigación ha de dirigirse hacia el desarrollo de sistemas de IA que sean explicables, confiables y que apoyen a las personas, en lugar de sustituirlas, en la detección temprana de desinformación.