2018年11月，北京智源人工智能研究院 揭牌
科技部 和北京市委市政府 指导支持，北京市科委 和海淀区政府 推动成立
依托北京大学 、清华大学 、中国科学院 、百度 、小米 、字节跳动 、美团点评 、旷视科技 等机构
2019年8月，智源人工智能联赛 正式发布
十个赛道 ，百万奖金
覆盖多个人工智能学术领域 和应用场景
智源人工智能联赛第二弹：虚假新闻识别
联合主办：中科院计算所
承办：biendata.com
比赛背景
互联网虚假信息正在威胁着全球互联网的安全，其在规模、传播速度、造假手段三个方面呈现快速增长。2018年顶级国际期刊《科学》指出，在2016年美国总统大选期间样本选民平均每人每天要接触4篇假新闻;要传播至1500个选民，假新闻的速度是真实新闻的6-20倍。研究认为互联网虚假新闻甚至影响了英国脱欧投票和2016年美国总统大选的结果。2018年底陆续出来的DeepFake造假技术(图像视频换脸)和DeepNude造假技术(自动生成裸体照片)给各国政府带来了恐慌。国际咨询公司Gartner预测，到2020年，互联网虚假新闻将面临泛滥之势，基于人工智能技术的造假能力将远超于虚假检测的能力。
这种现象引起了各国政府和社会群体的空前关切和担忧，其对国家安全、个人与企业声誉和媒体信任度带来了严重冲击。为此，2019年6月，美国国会召开听证会，讨论DeepFake(深度伪造)技术的风险和对策。呼吁国家加强虚假信息检测技术的研发，以及虚假信息治理执法。2019年8月，人民网舆情中心也发出了同样的呼吁，目前辟谣滞后造成“空窗期”内谣言广泛传播，造假手段不断更新让人工审核力不从心，急需开展人工智能技术和人工审核结合的联合辟谣。
本次虚假新闻检测由中国科学院计算技术研究所，以及北京智源人工智能研究院共同举办，旨在促进互联网虚假新闻检测技术的发展，营造清朗的网络空间。
任务描述
为应对当前虚假新闻泛滥的现状，将虚假新闻带来的危害最小化，我们设立此赛题以促进对虚假新闻自动化检测方法的研究。针对虚假新闻的特点，我们设立了三个子任务：
Task 1. 虚假新闻文本检测：文本是新闻信息的主要载体，对新闻文本的研究有助于虚假新闻的有效识别。具体任务为：给定一个新闻事件的文本，判定该事件属于真实新闻还是虚假新闻。
Task 2. 虚假新闻图片检测：虚假新闻图片是指虚假新闻中的配图。在虚假新闻中，新闻配图往往也包含着丰富的信息，有助于虚假新闻的判别。具体任务为：给定一张图片，要求参赛者判断该图片是虚假新闻图片还是真实新闻图片。
Task 3. 虚假新闻多模态检测：随着多媒体技术的发展，新闻当中通常都包含着文本与图片等多模态信息，不同模态之间既存在着增强关系，同时也包含着互补信息。如何充分利用多模态信息进行虚假新闻检测仍是一项具有挑战的工作，为此，我们设立虚假新闻多模态检测子任务以促进该领域研究。具体任务为：给定一条新闻的多模态内容，包括文本、配图、用户特征等，要求参赛者判断该新闻属于虚假新闻还是真实新闻。
参考论文清单
为便于参赛选手了解已有方法，主办方整理了参考论文清单：
• Jin Z, Cao J, Zhang Y, et al. News verification by exploiting conflicting social viewpoints in microblogs. AAAI 2016.
• Jin, Z., Cao, J., Zhang, Y., Zhou, J., & Tian, Q. Novel visual and statistical image features for microblogs news verification. TMM, 19(3).
• Jin, Z., Cao, J., Guo, H., Zhang, Y., & Luo, J. Multimodal fusion with recurrent neural networks for rumor detection on microblogs. MM 2017.
• Guo H, Cao J, Zhang Y, et al. Rumor detection with hierarchical social attention network. CIKM 2018.
• Qi P, Cao J, Yang T, et al. Exploiting Multi-domain Visual Information for Fake News Detection. ICDM 2019.
• Guo C, Cao J, Zhang X, et al. Exploiting Emotions for Fake News Detection on Social Media. arXiv:1903.01728.
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