让我们先回溯到2016年8月，当时在大数据和机器算法流行的人工智能大背景下，崇尚技术完美主义的Facebook就首当其冲，舍弃了之前主要由专业记者组成的纽约合同工编辑团队，将热门话题的编辑、推荐和排名全部交给机器算法，然后由一个新的新闻审核团队来把最后一道关。

然而在舍弃人工编辑后的第三天，Facebook平台上就出现了一条新闻——“和川普就性别歧视议题争论的Magyn Kelly，其实是美国民主党总统候选人希拉里 克林顿的秘密支持者，因此遭保守派阵营的福斯电视台解聘”。

这条新闻后来被证实是由山寨新闻网站“Ending The Fed”发布的假新闻。

可是，新闻被Facebook抓取到以后，由于Magyn Kelly的高知名度和内容的高敏感度，迅速在社交媒体上被广泛转发。由于有足够多的引用文章和发帖，这条新闻轻松通过了Facebook算法和人工审核团队的检查。

值得一提的是，如果要保证每一条新闻的真实性，请专业的编辑人士对每一条新闻的来源和内容进行核查，是最保险的方法。

但用日益增多的人工编辑，来处理对应的日益增加的新闻量，更像是在朝成长为一个专业媒体公司的方向前进，而这不在当时Facebook的计划范围内。Facebook CEO马克 扎克伯格在2016年的一次提问中就曾直言：“Facebook是一个科技公司，不会成为一家媒体。”

而后，随着假新闻问题屡屡出现，Facebook在2017年1月宣布成立“Facebook新闻项目”，引进用户为假新闻打标签的功能。同时与外部新闻机构合作，为其开发新产品。但这似乎都只是治标不治本的动作。因为对于由专业新闻机构以外的发布者生成的新闻，普通用户仍然不具备足够深的专业知识来判断新闻的真假，并为其打上标签。

不过，虽然AI驱动了新型的足以以假乱真的伪造假新闻的技术，也同样提供了可以破解伪装的方法，例如：对文字信息里的内容进行多个可信来源的对比验证；通过确认文件的特殊数字签名，判断文件是否来自可信任的机构，或者是否来自最初生成视频的设备；所有记录数据都需要包含生成时的原数据，包括视频录制的时间、地点和录制设备；照片上的内容和拍摄现场的时间是否相符；使用“谷歌地球”之类的软件，检查照片或视频拍摄地点附近的自然环境背景，看是否和证据中声称的一致等。

可见，当前对于AI催生的假新闻，Facebook的策略是：以AI技术打假为主、以人工审核为辅。

苹果公司：所有热点新闻都应该由人工来筛选

与Facebook和谷歌在新闻上通常“以量取胜”的特点不同，一向走“内容精致”路线的苹果公司，在处理虚假新闻的问题上，则更倾向于“以质取胜”的方向。

苹果公司CEO蒂姆 库克虽然因为6月底在旧金山的那一番讲话令整个硅谷哗然，但他似乎并不在意。除了希望加大人工干预，库克还强调：“我并不是要批评那些和我们做法不同的人。苹果公司一直以来都严格遵守管理标准，我们重质不重量。”

对于即将到来的美国中期选举，苹果公司期望改变曾在2016年美国总统大选期间，假新闻现象严重的局面。

就在他对外发出这番言论之前两天，苹果公司在6月25日晚宣布将在其新闻程序 Apple News 中开辟 2018 中期选举板块，并对用户承诺在 11 月份的中期选举期间，会提供真实可靠的新闻和独家策划的亮点板块。