یک سیستم هوش مصنوعی که می‌تواند تفاوت بین اخبار واقعی و جعلی را با میزان موفقیت بیشتری نسبت به همتای انسانی متوجه شود، توسط پژوهشگران دانشگاه میشیگان توسعه داده شده است. چنین سیستمی‌ممکن است به پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی، موتورهای جستجوگر و گردآورندگان اخبار برای فیلتر کردن مقالات دروغین کمک کند. Rada Mihalcea ، استاد علوم کامپیوتری دانشگاه میشیگان که این سیستم را توسعه داده است، به Digital Trend گفت: Mihalcea و تیم او یک الگوریتم زبانی برای تجزیه و تحلیل سخنرانی‌ها به کمک نشانه‌هایی مانند ساختار دستوری، نشانه‌گذاری و پیچیدگی که ممکن است نشانه‌هایی از اخبار جعلی را ارایه دهد را ایجاد نموده‌اند. از آنجایی که بسیاری از گرداورنده‌های خبر و سایت‌های رسانه‌های اجتماعی به ویراستاران انسانی متکی هستند تا اطلاعات نامناسبی را بیابند، کمک از یک سیستم خودکار می‌تواند به ساده سازی روند کمک کند. برای آموزش این سیستم، محققان ویژگی‌های زبانشناختی مانند نشانه‌گذاری و انتخاب کلمه را به عنوان داده‌ها مد نظر قرار می‌دهند و سپس داده‌ها را به یک الگوریتم تزریق می‌کنند. Mihalcea گفت: این سیستم درصد موفقیت در کشف مقالات خبری جعلی را، در مقایسه با حدود درصد برای انسان، نشان می‌دهد. Mihalcea پیش‌بینی می‌کند که چنین سیستمی‌به گردآورندگان اخبار و کاربران برای تشخیص اخبار واقعی و داستان‌های دروغین کمک کند. با این حال، سیستم نمی‌تواند به طور کامل جایگزین انسان شود. برای مثال، این سیستم حقیقت متن را بررسی نمی‌کند، بنابراین محتوای خوب (اما در نهایت نادرست) از فیلتر این الگوریتم عبور نخواهد کرد. محققان مقاله‌ای درباره سیستم ارایه شده در کنفرانس بین‌المللی‌زبان‌شناسی محاسباتی در سانتافه، نیومکزیکو را در آگوست ارایه خواهند نمود.