面对快速散播的不实信息，如何从中去粗取精、辨别正确内容，俨然成为新闻记者和事实核实人员的巨大挑战。可怕的是，不实信息无所不在，文本还只是其中一部分，那些像病毒般流传的图片及网络爆红梗图，也大量充斥在我们的动态消息和即时通信，而这些内容往往都有断章取义或造假的可能性。在亚洲，由于社交媒体用户人数是北美洲的8倍，此类问题更是雪上加霜，更增值得重视。
虽然目前有多种工具可让亚洲新闻记者追溯新闻图片来源并评估可信度，但这些工具相对老旧、缺乏一致脉络；而且大多只能在台式机使用。在多数人都使用手机上网的地区，上述限制对事实核实人员和新闻记者而言，无疑是一大障碍。
有鉴于此，Google新闻倡议计划（Google News Initiative，简称GNI）与新闻记者携手合作，于过去两年借助科技力量，致力识别遭篡改的图片。在2018年于新加坡举办的受信赖媒体高峰会（Trusted Media Summit）上，一群来自Google、Storyful和各地新闻业的专家参与了设计冲刺（Design Sprint）工作坊，共同开发出一款融合人工智能且非常适合手机使用的崭新工具。在Google新闻倡议计划、GNI云计算计划和Google工程师志工的支持下，这个工具原型现已发展成一款名为Source, powered by Storyful的应用程序（事实核实单位或媒体记者可到网页注册，并转为中文翻译版本）。
目前新加坡的新闻记者已在使用这款应用程序，以下为Storyful的产品总监Eamonn Kennedy与大家分享更多相关信息。
根据Storyful的观察，全球和亚洲地区的新闻记者和事实核实人员面临哪些挑战？
Eamonn Kennedy（以下简称EK）：一般人在社群媒体分享图文，经常是出于一时冲动，并非深思熟虑后的决定。很多人还没读完故事内容，就会直接与数千人分享。不法分子也很清楚这一点，借此操弄人性。他们乐于运用社交平台的免费触及渠道，传播不实信息和论述，其中也包含偏激内容。对事实核实人员来说，这意味着任何对话随时随地都可能会受到谎言和操弄的侵扰。
请说明一下Source的开发过程，以及AI如何协助解决其中一些问题。
EK：在Storyful，我们观察到有人会转贴过时、错误或遭篡改的图片，将具误导性的内容推送到大大小小的平台中。
为了解决这类问题，新闻记者一般会采用反向图片搜索，证明相关图片是重复使用的过时图片；不过，这种做法仍存在着一些挑战。首先，这些图片往往经过篡改，而新闻记者必须有能力识别这类操弄手法，才有机会追本溯源。再者，搜索结果是由新到旧排序，但新闻记者要找的通常是较旧的结果，因此必须不断卷动屏幕才能找到原始来源。
Source使用Google的AI技术，可让人立即访问图片的公开纪录，以便排序、分析图片及掌握其出处，包括任何操弄纪录。除此之外，Source也能协助侦测和翻译图片中的文本，当新闻记者要为网络爆红的图片进行分类或分析时，这项功能就相当实用。
Source应用程序让新闻记者能够更有效地验证特定图片的来源或真实性，以及追溯网络爆红梗的演变过程。该应用程序主接口为英文，可转译为中文。（Source：Google）
新闻编辑室如何运用Source？这款应用程序在2020年有什么发展计划？
EK：截至目前，已有130位来自17个不同地区的人士使用这款应用程序，核实社群媒体、通信软件和新闻网站上的图片出处。我们很高兴有30%的Source用户是通过手机访问网站，而目前最大的用户群来自印度，印度的Digital News Publishers Association是致力打击不实信息的顶尖媒体公司联盟，这个组织的成员也为我们提供了重要的意见反馈。
预期未来，我们一边倾听事实核实人员的想法，一边思考如何打造第二版的应用程序。举例来说，我们知道有人通过Source反向查询视频中的图片数据，反映出这款应用程序未来有机会提供更高端的内容，将触角延伸至图文以外。我们的最终目标是以Source为核心，打造一个囊括各种公开事实核实资源的“工具箱”，运用Google的AI技术为全球新闻记者提供最有效的支持和帮助。
（首图来源：pixabay）