新聞公報稱，鑒別假新聞最好的辦法是分析其消息來源。“如果一個網站以前發表過假新聞，那麼這個網站有很大的可能會再次這麼做”。他們開發的系統利用機器學習技術，只需分析150篇文章，就能“可靠地判斷某消息來源是否值得信任”，從而在虛假信息廣泛傳播前就可將其堵住。

研究人員首先利用一個叫“媒體偏見與事實核實”網站的數據來訓練他們開發的人工智能系統，該網站研究超過2000個新聞網站的報道準確性與政治傾向，然後利用該系統去判斷一個新的消息來源在報道真實性方面水準是高、中還是低，結果發現其準確率達65%，而在判斷消息來源的政治傾向(左翼、右翼或溫和傾向)方面準確率約為70%。

研究人員聲稱，分析消息來源所發表文章的語言共性特征，包括情感、復雜性和結構等，能可靠地幫助鑒別假新聞。比如，假新聞網站更有可能使用一些夸張、主觀和情緒化的語言。此外，擁有較長的維基百科介紹文章的消息來源更可信，而網站鏈接中包含許多特殊字符和復雜子目錄則不太可信。

研究人員計劃本月底在比利時布魯塞爾召開的2018年自然語言處理實證方法會議上介紹這個人工智能系統。

不過，也有專家對人工智能系統核查新聞真實性的能力表示懷疑，認為現有人工智能技術無法理解語言上的一些細微差別，因而難以勝任鑒別假新聞的工作。