據外媒報導，Facebook公開了在其平台上使用的用於打擊虛假賬號創建的幕後工具，該公司表示，它有一種名為“深度實體分類(Deep Entity Classification, DEC)”的新人工智能方法，並且它被證明特別有效。

DEC是一個機器學習模型，它不僅會將來自可疑賬號的活動考慮在內，而且還會評估來自所有周圍的信息，包括可疑賬號的行為和與之交互的頁面。Facebook表示，通過這種犯法，他們已經將垃圾郵件和詐騙賬號的數量減少了27%。

截止到目前，DEC已經幫助Facebook阻止了超65億個虛假賬號，這些虛假賬號則都是騙子和其他惡意行為者在去年創建或試圖創建的。在這些賬號中，絕大多數實際上都是在創建賬號的過程中就被發現了，即使是那些被通過的賬號，往往也會在真正的用戶報告之前就會被Facebook的自動系統發現。

不過，Facebook估算，目前該平台上所有的28.9億月度活躍用戶中，約有5%是屬於Facebook認為違反其服務條款的虛假賬號。

隨著2020年美國總統大選的不斷臨近，DEC對Facebook來說是至關重要的。推廣垃圾郵件和試圖欺騙用戶只是Facebook虛假賬號問題的一個方面。這家公司已經承認，來自伊朗、俄羅斯和其他地方的外國勢力致力於利用社交平台影響新聞報導、投票行為和其他整體選舉事務。隨著時間的推移，這些操作則會變得越來越複雜。

去年，Facebook和Twitter就關閉了一個龐大的虛假賬號網絡，這些虛假賬號利用人工智能工俱生成真實的個人資料照片，他們在社交媒體平台上推動著支持特朗普的消息傳播。由於照片是通過神經網絡生成的，所以很難識別出是否為假照片。DEC的到來無疑為Facebook帶來得力助手，不過這家公司承認，這套解決方案還需要不斷改進從而確保其能有效應對垃圾郵件發送者不斷變化的策略。