Theo Facebook, bất kể khi người dùng nhận được tin nhắn tình cảm từ người lạ, hứa hẹn về việc thắng xổ số, hay lôi kéo giúp đỡ một ai đó, những chiêu lừa đảo này luôn có một điểm chung: kẻ lừa đảo sử dụng những thủ đoạn để lấy được lòng tin và tiền của nạn nhân.

“Những vụ việc này hoàn toàn không được phép xuất hiện trên Facebook, vì vậy, chúng tôi nỗ lực không ngừng để ngăn chặn chúng tốt hơn”, thông tin từ Facebook nêu rõ.

Những vụ lừa đảo tài chính thường được thực hiện bởi những người dùng tài khoản giả mạo. Do đó, Facebook cố gắng phát hiện và loại bỏ những tài khoản này.

Bên cạnh việc khóa hàng triệu tài khoản giả mạo đăng nhập mỗi ngày, Facebook cũng tập trung vào những đối tượng lừa đảo sắp tạo những tài khoản mới. Mô hình máy học mới của Facebook đã được đào tạo để phát hiện những tài khoản lừa đảo mới dựa trên những đặc điểm của những tài khoản lừa đảo đã được xác định trước đó.

Thiết bị này là một phần trong thí nghiệm giúp các nhà nghiên cứu theo dõi và tìm hiểu dấu hiệu của căn bệnh Alzheimer. Khi bệnh mới ở giai đoạn đầu, thật khó khăn để phát hiện ra triệu chứng. Các tổn thương não bộ có thể gây ra những thay đổi nhỏ trong hành vi và thói quen ngủ trong nhiều năm trước khi người bệnh trở nên nhầm lẫn và mất dần trí nhớ. Các nhà khoa học kỳ vọng trí tuệ nhân tạo AI có thể nhận ra những thay đổi đó sớm hơn và nhận diện những bệnh nhân có nguy cơ phát triển biến thể nặng nhất của Alzheimer. Việc phát hiện sớm những chỉ thị từ Alzheimer đem lại khả năng xác định các phương thức điều trị và hỗ trợ người thân trong gia đình có kế hoạch phù hợp. Những thiết bị được cài đặt thuật toán sẽ được lắp đặt trong nhà người bệnh hoặc các cơ sở điều trị để kiểm soát. Với những bệnh nhân đã được chẩn đoán mắc bệnh, công nghệ vẫn có ích giúp bác sĩ điều chỉnh theo tình trạng bệnh.

Các công ty dược cũng đang bày tỏ quan tâm tới thuật toán máy học để tìm hiểu lịch sử y khoa của bệnh nhân có tiềm năng điều trị bằng thuốc thử nghiệm. Hiện nay, không có phương pháp cụ thể để chẩn đoán Alzheimer. Không có một bài test cụ thể, và việc scan não bộ chưa đủ để xác định người có mắc căn bệnh này hay không. Thay vào đó, bác sĩ sẽ phải xem xét nhiều yếu tố, bao gồm bệnh sử  và các quan sát của người nhà hoặc nhân viên chăm sóc. Do vậy, máy học có thể tìm ra được những biểu hiện nhỏ mà người khác dễ bỏ qua.

David Graham chưa hề được chẩn đoán mắc bệnh Alzheimer, không giống như bốn bệnh nhân còn lại cũng được lắp đặt thiết bị thử nghiệm. Hành động của ông được theo dõi và so sánh với các biểu hiện của bệnh nhân mà bác sĩ nghi ngờ đang mắc Alzheimer.