如何用人工智能破解羅一笑事件的“道德綁架”困局？

除了關注“道德綁架”問題，我們還應該思考一下，怎樣才能杜絕此類事件。

這幾天，一篇病毒式的文章《羅一笑，你給我站住》刷爆了朋友圈，在今天更是達到了爆發點。然而，伴隨著轉發量的增加，又有不少“名偵探柯南”開始找尋那只有一個的“真相”：深圳三套房、拋棄妻子、小三上位、未婚先孕……吃瓜群眾看的都顧不上吃手里的西瓜了。

看著事態的發展，人們漸漸嗅到了“道德綁架”的味道，對于事件中的父親羅爾及公關公司小銅人，人們更是舉起了手中“批判”的大旗。不過，當我們關注“羅一笑事件”欺騙廣大群眾的時候，我們是不是也應該思考一下，該如何避免此次事件的再次發生？也許人工智能可以幫上大忙！

人工智能+大數據，實時審核慈善內容真實性

一般來講，網上所發布的一切內容都會經過政府相關部門的審查。正如當初百度的“賭博網站深夜推廣上線”事件，在網站審核方面，他們每天采取“機器＋人工”的方式來對4.7億條推廣內容進行審核，其中包括對推廣內容以及網站內容的審核。其中，基于人工質量評估員對網站的評測數據、敏感詞匯庫以及對于網站點擊率、跳出率、停留時間等數據的監測，深度學習可以進行大量的數據訓練，從而產生自己的一套方法，進而對網站的內容等方面進行審核。

事實上，百度的此種做法還是相當具有借鑒意義的。不過，除了深度學習這一關鍵技術之外，機器的自然語言處理也是一個重要部分，畢竟語言的表達有時候是可以十分隱晦的。以“羅一笑事件”為例，針對捐款，事后有人表示文章內容并沒有要求人們捐款，的確，這篇文章是沒有明確談及捐款事項，但是，看這里“文芳趴在我的肩膀上哭。重癥室的費用，每天上萬塊，她悲痛我們花不起這個錢，更悲痛我們花了這個錢也可能救不了笑笑的命。”這句話可以說隱晦的表示出家長在治療費用上的“緊缺”，赤裸裸的在利用群眾的“同情”心理！

在機器準確理解了自然語言之后，就該“大數據”上場了。如今，借助于物聯網的發展，人們的各項信息基本都在網絡上一一登記，對于慈善文章中的相關內容，完全可以依靠機器來對相關信息進行一一對比。在理解《羅一笑，你給我站住》背后的“慈善”性質之后，機器就可以對其中的某些信息，將之與物聯網中所登記的數據進行比對，比如資金狀況、病情案例等等，以確保慈善信息的真實性，避免“虛假慈善”的出現。

受熱捧的區塊鏈，監督每一筆資金的流向

除了道德綁架問題，此次“羅一笑事件”的捐款資金流向也受到了群眾的質疑，對此，最近正備受熱捧的“區塊鏈”無疑是最佳武器。

區塊鏈（BlockChain）是比特幣BitCoin技術中的核心部分，其中記錄了所有交易數據的分布式賬本。論及區塊鏈為何如此受到資本的熱捧，關鍵的還是其公開透明、不可更改、去中心化、形式靈活多變的特性，而在慈善事件中，“公開透明、不可更改”就直擊了慈善事業“信息不透明”的痛點。

當一起慈善項目發起之時，借助于區塊鏈，只有通過眾多監督者的審核，捐款的交易記錄才能錄入區塊鏈之中，而一旦記錄在案，除非騙過51%以及上的監督者，否則該記錄將永久保存，讓資金流向公開、公正、透明。

“羅一笑事件”還在發酵中，目前，人民日報也關注了此事，而相關政府部門也引起了重視并介入調查。截止到現在，羅一笑小朋友的醫療費用以及社保情況已經被深圳市社保局披露，而看到事情鬧得如此之大，其家屬也承認在微信中夸大了事實，并表示已停止眾籌。

不過，這件事依然沒有了結，若羅爾的資產狀況屬實，那么此次眾籌根本就沒有真正的意義，是對人民群眾的一種“欺騙”。此前，一衡陽妹子@冬埜 發起眾籌救助患慢性活動性eb病毒的妹妹，然而就在不久之后，這件事被揭露是“詐捐”，最后以退款收場。但是，雖說將捐款退還給群眾，但這里有個大的bug，那就是信息的不透明使得@冬埜的退款不能得到證實。

對比此次的“羅一笑事件”，鑒于家屬的資金充實，事件最后的結果或許也是退款。屆時，在區塊鏈之中，每一筆捐款的退還將是在群眾的監督下進行，確保每一筆資金的到位，保障群眾的利益。

當前，羅一笑事件已經引起了國內外眾多人士的參與和關注，然而，與其說大家關注的是羅一笑這件事本身，不如說是事件背后的私人募捐的弊端。由于缺少相應的監管，私人捐款并沒有一套全面的標準來衡量，而標準的建立也不是一朝一夕的事。因此，縱然相關部門已經介入了“羅一笑事件”的調查，之后也會加強管理，但并不能真正阻止類似事件的再次發生。

對此，人工智能或許不能從根源杜絕此類事件，但是，它可以在極快的時間內將事件態勢控制在一個范圍之內，阻止更多的人受其蠱惑。

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