在瑞典哥德堡大學（University of Gothenburg）針對179國的民主機制運作進行研究的V-Dem（Varieties of Democracy）計畫中，「遭受外國假資訊攻擊」的指標項目裡，台灣名列第一。
隨著許多網軍公司在媒體上現形，用假帳號帶風向，甚至造成社會的對立與撕裂，當科技透過各式各樣的裝置和社群媒體，無時無刻地將訊息傳送給每一個人，進入21世紀第三個十年，眼前最緊迫的問題之一，將是判斷資訊的真偽，同時避免虛假、偏頗訊息影響人類對於周遭人事物的看法。
或許有人會認為，深陷假資訊的「重災區」，我們應該盡快研究國外的因應對策和實際案例，但是台灣大學資工系助理教授陳縕儂卻指出：「台灣是受資訊戰干擾最嚴重的國家，國外的人其實更想請教我們在第一線如何應對。」
用AI打假，能辦到嗎？
陳縕儂表示，針對真正錯誤的假資訊，人為事實查核機構能做的比AI更多，她更想聚焦的是立場鮮明的「偏頗資訊」。畢竟，理論上應該客觀中立、正反並陳的媒體訊息，若隱藏了價值判斷於其中，將比刻意造假、無心疏漏的錯誤更難查核與察覺。
有鑒於此，陳縕儂與台灣人工智慧實驗室合作， 用AI中前瞻的自然語言處理（NLP）技術，架設了一個新聞分析網站「島民衛星」 ，在2019年11月底時上線，希望藉此更加系統化地找出各家媒體背後的立場與議題操作手法。「我的想法是，既然我們覺得媒體裡有偏頗的報導，我們能否將同一事件、不同媒體的報導，用AI整理出來？」
於是，陳縕儂著手分析台灣18家主流媒體報導，透過Google於2018年年底推出的語意分析AI演算法「BERT」，把每家媒體報導同一新聞事件時都提到的資訊整理出來，提供較為中性、無立場判斷的「事件摘要」。她同時也把各家媒體獨家提到的資訊附在下方，讓民眾可以清楚看見各媒體的價值取向，並評比每個新聞事件的報導分歧度。
此外，島民衛星也統計不同媒體對熱點新聞人物、事件的報導次數，觀察報導比例是否失衡，並運用AI做語意分析，畫出人物之間的拓樸關係圖。
「每家媒體的差異其實相當大，」陳縕儂說，透過列出媒體對於話題人物的陳述，例如「韓國瑜諷刺蔡英文」或「蔡英文擊潰韓國瑜」等，可以清楚看出各家媒體如何解釋新聞人物之間的關係。她目前正持續優化該功能，希望以後可以進一步標示出人物之間的關係為正面、負面或中性，評估媒體是否有大量運用情緒性文字來煽動大眾的嫌疑。
趕在2020年總統大選前將島民衛星計畫上線，陳縕儂希望能提供更客觀的媒體分析數據。「我把開發的成果拿給政大新聞所的一位老師看，他說這項功能可以讓他更有效地得到資訊，也提供了有可信度的引述來源，對資訊戰的研究人員大有幫助──因為他們過去大多透過手工做分析。」
標記網軍ID，揪出到底誰在帶風向？
長期來看，島民衛星的目標是成為民眾獲取新聞的入口網站，先在這裡接收最完整、全面的新聞資訊，再去看各家媒體的具不同立場的報導細節。
為了達到這個目標，陳縕儂還有更多的開發與研究要做。舉例來說，目前她正投入的一項計畫，是搜集PTT八卦板上鄉民的回應，設法揪出「網軍」、標記出他們的ID，未來再將計畫成果上傳到島民衛星。
此外，在分析、揭露假資訊之外，她更想反守為攻，透過研究假資訊傳播的速度與方式，來策畫傳播「澄清資訊」的手段，杜絕「大街罵人，小巷道歉」的窘境。
2020年代必將是一個資訊紛擾的年代。陳縕儂認為，要有效對抗資訊戰，有兩件事最重要：其一是使用者建立起防範意識，另一個則是作為訊息供應者的社群平台，應建立假資訊的因應機制，像是降低網軍帳號發文的觸及率，主動防堵資訊戰。
然而，「降低（文章）觸及就等於降低收入。如何在公司營收與社會利益做拿捏，將是社群平台逃不掉的問題。」陳縕儂說。
責任編輯：林美欣、江可萱
