Solusi Inovatif Deep Learning untuk Deteksi Konten Berbahaya di Era Digital

Framework deep learning berbasis atensi antar-modal yang diperkenalkan oleh Ayetiran dan zgbek (2024) menawarkan solusi inovatif untuk mendeteksi konten berbahaya seperti berita palsu, ujaran kebencian, dan bahasa ofensif dengan akurasi yang lebih tinggi. Dalam dunia di mana 70% konten digital kini berbentuk multimodal, kemampuan untuk menggabungkan analisis teks, gambar, dan teks-gambar menjadi sangat penting. Dengan akurasi hingga 94% dalam deteksi berita palsu dan kinerja unggul dalam mendeteksi ujaran kebencian dan bahasa ofensif, teknologi ini jelas memiliki potensi besar untuk diterapkan dalam platform media sosial dan situs berita guna memitigasi penyebaran informasi yang salah.

Namun, tantangan di masa depan tidak boleh diabaikan. Evolusi teknologi, seperti video deepfake dan audio sintetik, menuntut pengembangan lebih lanjut agar framework ini dapat terus relevan dan efektif menghadapi bentuk-bentuk disinformasi yang semakin kompleks di era digital yang dinamis.

Referensi :

Ayetiran, E. F., & zgbek, . (2024). An inter-modal attention-based deep learning framework using unified modality for multimodal fake news, hate speech and offensive language detection. Information Systems, 123, 102378. https://doi.org/10.1016/j.is.2024.102378