Tekoäly tunnistaa koneen tekaisemat ravintola- ja tuotearvostelut ihmistä tarkemmin
Monet verkkopalvelut, kuten TripAdvisor, Yelp ja Amazon, listaavat käyttäjien omia arvosteluja palveluista ja tuotteista. Muiden arvioita luetaan tarkasti, ja niihin luottaa miltei yhdeksän kymmenestä kuluttajasta. Jopa 40 prosenttia perustaa ostopäätöksensä vain muutaman käyttäjän arvioon, ja ihmiset käyttävät 30 prosenttia enemmän rahaa kehuttuihin tuotteisiin.
Kaikki vertaisarviot eivät kuitenkaan ole aitoja. Ihmisten kirjoittamia tekaistuja arvioita tehtaillaan jo paljon, mutta tulevaisuudessa yhä useampi käyttäjäarvio saattaa olla koneen tekemä.
Aalto-yliopiston tohtorikoulutettava Mika Juutin mukaan arvioiden luominen algoritmien avulla on nykyään yksinkertaista, tarkkaa ja nopeaa. Useimmiten ihminen ei erota aitoa, toisen ihmisen kirjoittamaa arvostelua algoritmien tekemästä.
”Vilpillisesti toimivat yritykset voivat yrittää kasvattaa myyntiään luomalla keinotekoisesti positiivista kuvaa itsestään – tai tuottamalla massoittain negatiivisia arvioita kilpailijoistaan. Motivaatio on tietenkin raha: verkon vertaisarviot ovat elintärkeitä matkakohteille, hotelleille, palveluntarjoajille ja kuluttajatuotteille”, Juuti sanoo.
Viime vuonna Chicagon yliopiston tutkijat kuvailivat, miten opettaa syvä neuroverkko, koneoppimismalli, kolmella miljoonalla Yelp-sivustolta poimitulla ravintola-arvostelulla. Heidän mallinsa oppi luomaan ravintola-arvosteluja merkki kerrallaan.
Tekoälymallin työn jäljessä oli silti ongelma: se ei aina pysynyt aiheessa. Lasvegasilaisen japanilaisen ravintolan arvostelussa malli saattoi viitata italialaiseen ravintolaan Baltimoressa. Tällaiset virheet herättävät tietenkin ihmisen epäilyksen heti.
Juutin tutkijatiimi sai mallin pysymään asiassa käyttämällä Neural Machine Translation -menetelmää. Se luo tai kääntää tekstiä lausekokonaisuus kerrallaan yksittäisten sanojen sijaan. Kun malli opetettiin assosioimaan arvion tähtiluokitus, ravintolan nimi, kaupunki ja ruokaan liittyvät asiasanat varsinaisiin arvioteksteihin, tekaistut arviot alkoivat muuttua uskottaviksi.
”Teettämässämme käyttäjätutkimuksessa näytimme oikeita, ihmisten kirjoittamia arvioita ja koneen kirjoittamia arvioita käyttäjille ja pyysimme heitä tunnistamaan koneen kirjoittamat arviot. Jopa 60 prosenttia mallimme luomista arvioista meni koehenkilöille täydestä”, Juuti kertoo.
Tutkijat kehittivät myös luokittelumenetelmän tunnistamaan uuden mallinsa luomia tekaistuja arvosteluja. Menetelmä tunnisti väärennökset tehokkaasti. Etenkin arvostelut, joiden epäaitoudesta koehenkilöiden oli erityisen hankalaa olla varmoja, uusi menetelmä tunnisti selvästi useammin kuin ihminen.
Tutkimus tehtiin yhteistyössä Aalto-yliopiston ja japanilaisen Wasedan yliopiston tutkijoiden kanssa. Ryhmän artikkeli “” on osa Aalto-yliopiston , joka tutkii tekstianalyysin keinoin valheellisen tai vilpillisen sisällön tunnistamista verkossa.
(Vastaus kuvan kysymykseen: arvio on ryhmän tekoälymallin luoma.)
Tutkimusartikkeli:
Mika Juuti, Bo Sun, Tatsuya Mori, N. Asokan:
Stay On-Topic: Generating Context-specific Fake Restaurant Reviews.
äپٴᲹ:
Mika Juuti, tohtorikoulutettava
Aalto-yliopisto
mika.juuti@aalto.fi
puh. +358 50 560 7944
N. Asokan, professori
Aalto-yliopisto
n.asokan@aalto.fi
puh. +358 50 483 6465
Lue lisää uutisia
Koneoppiminen purkaa avaruuden kemian arvoituksia
Tähtitieteilijät voivat havaita tähtipölyssä monimutkaisia kemiallisia “sormenjälkiä” – mutta monia niistä ei ole vielä tunnistettu. SpaceML-hanke yhdistelee koneoppimisen simulaatioita ja laskennallista kemiaa, jotta tutkijat voivat selvittää miten molekyylit muodostuvat ja kehittyvät avaruudessa.
PORT_2026 kokosi Aalto-yliopiston opiskelijat ratkaisemaan kulttuurin, median ja ilmaston haasteita
Lähes 60 Aalto-yliopiston opiskelijaa osallistui PORT_2026-innovaatiokilpailuun, jossa he kehittivät ja esittelivät ratkaisuja kulttuuriin, mediaan ja ilmastoon liittyviin haasteisiin.
Katalyysi uudessa valossa: mikrotason vuorovaikutukset voivat tehostaa puhtaan energian teknologioita
Uusi tutkimus avaa tarkemman näkymän siihen, miten katalyytit toimivat kemiallisten reaktioiden aikana. Löydös voi auttaa kehittämään tehokkaampia materiaaleja esimerkiksi vihreän vedyn tuotantoon ja kestävämpään kemianteollisuuteen.