O modelo foi treinado com mais de 100 mil notícias publicadas nos últimos cinco anos, utilizando uma combinação de estatística e técnicas de aprendizado de máquina para detectar quando artigos possuem a intenção de enganar com 96% de precisão. No entanto, os pesquisadores agora têm receio de que o sistema possa ser utilizado de modo inverso, facilitando a avaliação do potencial de notícias falsas se passando por verdadeiras antes de serem difundidas.
Fonte: Agência FAPESP
