Uutiset

Tekoäly tunnistaa koneen tekaisemat ravintola- ja tuotearvostelut ihmistä tarkemmin

Tutkijat opettivat tekoälyn myös luomaan uskottavia arvioita. Tekoälyn avulla verkosta voisi siivota automaattisesti tehtailtuja arvioita.
Fake reviews by Secure Systems research group at department of computer science

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 Secure Systems -ryhmän ja japanilaisen Wasedan yliopiston tutkijoiden kanssa. Ryhmän artikkeli “Stay On-Topic: Generating Context-specific Fake Restaurant Reviews” on osa Aalto-yliopiston Secure Systems -ryhmän projektia, 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.
https://arxiv.org/abs/1805.02400

Lisätietoja:
Mika Juuti, tohtorikoulutettava
Aalto-yliopisto
[email protected]
puh. +358 50 560 7944

N. Asokan, professori
Aalto-yliopisto
[email protected]
puh. +358 50 483 6465

  • Julkaistu:
  • Päivitetty:
Jaa
URL kopioitu

Lue lisää uutisia

Mariana Amatullo
Nimitykset, Mediatiedotteet Julkaistu:

Mariana Amatullo nimitettiin Aalto-yliopiston hallitukseen

Mikko Kosonen ja Ilkka Kivimäki jatkavat hallituksessa uudelle kolmivuotiskaudelle.
Kuva myrskytuhoista Kolilla
Mediatiedotteet Julkaistu:

Katkaiseeko myrsky sähköt? Pysäyttääkö tuisku junaliikenteen? Koneoppimissovellus ennustaa sään vaikutukset jopa päiviä etukäteen

Tohtorikoulutettava Roope Tervo kehitti väitöskirjassaan sovelluksen, joka sopii sekä matalapainemyrskyjen että ukkosmyrskyjen vaikutusennusteisiin. Ennusteet auttavat esimerkiksi sähköyhtiöitä varautumaan myrskytuhojen korjaamiseen.
Leevi Ikäheimo's anatomical outfit (2020). Photo: Mika Kailes
Mediatiedotteet Julkaistu:

He muuttivat suomalaisen muodin 2020-luvulla

Designmuseon ”Intiimin kosketus” -näyttely esittelee 40 suunnittelijaa ja muotialan yritystä muodin digitaalisessa ja poliittisessa murroksessa.
Design Bits is Aalto's introductory online course to design for non-designers. Illustration: Paulo Dziobczenski
Mediatiedotteet, Opinnot Julkaistu:

Muotoilun perusteiden avoin verkkokurssi ei-muotoilijoille

Tutustu tulevaisuudessa tarvittavaan osaamiseen: Design Bits on innostava johdantokurssi luovaan ongelmanratkaisuun ja muotoilun menetelmiin.