如何用人工智慧破解羅一笑事件的“道德綁架”困局?
除了關注“道德綁架”問題,我們還應該思考一下,怎樣才能杜絕此類事件。
這幾天,一篇病毒式的文章《羅一笑,你給我站住》刷爆了朋友圈,在今天更是達到了爆發點。然而,伴隨著轉發量的增加,又有不少“名偵探柯南”開始找尋那只有一個的“真相”:深圳三套房、拋棄妻子、小三上位、未婚先孕……吃瓜群眾看的都顧不上吃手裡的西瓜了。
看著事態的發展,人們漸漸嗅到了“道德綁架”的味道,對於事件中的父親羅爾及公關公司小銅人,人們更是舉起了手中“批判”的大旗。不過,當我們關注“羅一笑事件”欺騙廣大群眾的時候,我們是不是也應該思考一下,該如何避免此次事件的再次發生?也許人工智慧可以幫上大忙!
人工智慧+大資料,實時稽核慈善內容真實性
一般來講,網上所釋出的一切內容都會經過政府相關部門的審查。正如當初百度的“賭博網站深夜推廣上線”事件,在網站稽核方面,他們每天採取“機器+人工”的方式來對4.7億條推廣內容進行稽核,其中包括對推廣內容以及網站內容的稽核。其中,基於人工質量評估員對網站的評測資料、敏感詞彙庫以及對於網站點選率、跳出率、停留時間等資料的監測,深度學習可以進行大量的資料訓練,從而產生自己的一套方法,進而對網站的內容等方面進行稽核。
事實上,百度的此種做法還是相當具有借鑑意義的。不過,除了深度學習這一關鍵技術之外,機器的自然語言處理也是一個重要部分,畢竟語言的表達有時候是可以十分隱晦的。以“羅一笑事件”為例,針對捐款,事後有人表示文章內容並沒有要求人們捐款,的確,這篇文章是沒有明確談及捐款事項,但是,看這裡“文芳趴在我的肩膀上哭。重症室的費用,每天上萬塊,她悲痛我們花不起這個錢,更悲痛我們花了這個錢也可能救不了笑笑的命。”這句話可以說隱晦的表示出家長在治療費用上的“緊缺”,赤裸裸的在利用群眾的“同情”心理!
在機器準確理解了自然語言之後,就該“大資料”上場了。如今,藉助於物聯網的發展,人們的各項資訊基本都在網路上一一登記,對於慈善文章中的相關內容,完全可以依靠機器來對相關資訊進行一一對比。在理解《羅一笑,你給我站住》背後的“慈善”性質之後,機器就可以對其中的某些資訊,將之與物聯網中所登記的資料進行比對,比如資金狀況、病情案例等等,以確保慈善資訊的真實性,避免“虛假慈善”的出現。
受熱捧的區塊鏈,監督每一筆資金的流向
除了道德綁架問題,此次“羅一笑事件”的捐款資金流向也受到了群眾的質疑,對此,最近正備受熱捧的“區塊鏈”無疑是最佳武器。
區塊鏈(BlockChain)是比特幣BitCoin技術中的核心部分,其中記錄了所有交易資料的分散式賬本。論及區塊鏈為何如此受到資本的熱捧,關鍵的還是其公開透明、不可更改、去中心化、形式靈活多變的特性,而在慈善事件中,“公開透明、不可更改”就直擊了慈善事業“資訊不透明”的痛點。
當一起慈善專案發起之時,藉助於區塊鏈,只有通過眾多監督者的稽核,捐款的交易記錄才能錄入區塊鏈之中,而一旦記錄在案,除非騙過51%以及上的監督者,否則該記錄將永久儲存,讓資金流向公開、公正、透明。
“羅一笑事件”還在發酵中,目前,人民日報也關注了此事,而相關政府部門也引起了重視並介入調查。截止到現在,羅一笑小朋友的醫療費用以及社保情況已經被深圳市社保局披露,而看到事情鬧得如此之大,其家屬也承認在微信中誇大了事實,並表示已停止眾籌。
不過,這件事依然沒有了結,若羅爾的資產狀況屬實,那麼此次眾籌根本就沒有真正的意義,是對人民群眾的一種“欺騙”。此前,一衡陽妹子@冬埜 發起眾籌救助患慢性活動性eb病毒的妹妹,然而就在不久之後,這件事被揭露是“詐捐”,最後以退款收場。但是,雖說將捐款退還給群眾,但這裡有個大的bug,那就是資訊的不透明使得@冬埜的退款不能得到證實。
對比此次的“羅一笑事件”,鑑於家屬的資金充實,事件最後的結果或許也是退款。屆時,在區塊鏈之中,每一筆捐款的退還將是在群眾的監督下進行,確保每一筆資金的到位,保障群眾的利益。
當前,羅一笑事件已經引起了國內外眾多人士的參與和關注,然而,與其說大家關注的是羅一笑這件事本身,不如說是事件背後的私人募捐的弊端。由於缺少相應的監管,私人捐款並沒有一套全面的標準來衡量,而標準的建立也不是一朝一夕的事。因此,縱然相關部門已經介入了“羅一笑事件”的調查,之後也會加強管理,但並不能真正阻止類似事件的再次發生。
對此,人工智慧或許不能從根源杜絕此類事件,但是,它可以在極快的時間內將事件態勢控制在一個範圍之內,阻止更多的人受其蠱惑。
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