მთავარი წაღებები
- მკვლევარებმა შეიმუშავეს AI სისტემა, რომელიც განკუთვნილია ყალბი ამბების აღმოსაჩენად და დროშით.
- მოდელი ათვალიერებს ყალბი ამბების საჯარო მონაცემთა ბაზას, აფრთხილებს მომხმარებლებს და გადამისამართებს მათ გადამოწმებულ საინფორმაციო წყაროებზე.
-
არის AI მეთოდების მზარდი რაოდენობა ონლაინ ყალბი ამბების დასაძლევად.
ხელოვნური ინტელექტი (AI) ეხმარება ონლაინ დეზინფორმაციის სწრაფი გავრცელების შეკავებას, ამბობენ ექსპერტები.
მკვლევარებმა შეიმუშავეს AI სისტემა, რომელიც განკუთვნილია ყალბი ამბების აღმოსაჩენად და დროშით. მოდელი ათვალიერებს ყალბი ამბების საჯარო მონაცემთა ბაზას, აფრთხილებს მომხმარებლებს და გადასცემს მათ გადამოწმებულ საინფორმაციო წყაროებზე. ეს არის ყალბი ამბების წინააღმდეგ ბრძოლის ხელოვნური ინტელექტის მზარდი მეთოდების ნაწილი.
"ინფორმაციის რაოდენობა, რომელიც მიედინება ინტერნეტს, განსაკუთრებით სოციალურ ქსელებს, უზარმაზარია და მისი ხელით დამუშავება შეუძლებელია, განსაკუთრებით მაღალი სიზუსტით, " ვაელ აბდალმაგიდი, სამხრეთ კალიფორნიის უნივერსიტეტის კომპიუტერული ინჟინერიის პროფესორი, რომელმაც შეიმუშავა AI ალგორითმები ვიზუალური დეზინფორმაციის გამოსავლენად, განუცხადა Lifewire-ს ელექტრონული ფოსტის ინტერვიუში.
"მნიშვნელოვანია დეზინფორმაციის მონიტორინგი და მონიშვნა რეალურ დროში, რადგან დეზინფორმაციის გავრცელების შემდეგ, ძნელია ხალხის დარწმუნება, რომ ინფორმაცია მცდარია, განსაკუთრებით მაშინ, როდესაც დეზინფორმაცია ადასტურებს ჩვენს მიკერძოებას," დასძინა მან.
რეალის შენარჩუნება
ავსტრალიის მაკუარის უნივერსიტეტის ჯგუფის მიერ შემუშავებული ხელოვნური ინტელექტის ტექნიკა შეიძლება დაეხმაროს ყალბი ამბების გავრცელების შემცირებას. მოდელი შეიძლება იყოს ჩართული აპში ან ვებ პროგრამულ უზრუნველყოფაში და გთავაზობთ ბმულებს შესაბამის „ნამდვილ“ინფორმაციას, რომელიც შეესაბამება თითოეული მომხმარებლის ინტერესებს.
"როდესაც თქვენ კითხულობთ ან უყურებთ ახალ ამბებს ონლაინში, ხშირად შემოთავაზებულია ახალი ამბები მსგავსი მოვლენების ან თემების შესახებ სარეკომენდაციო მოდელის გამოყენებით", - თქვა შუჯინ ვანგმა, მონაცემთა მეცნიერმა მაკქუარის უნივერსიტეტიდან, რომელიც მუშაობდა კვლევაზე. საინფორმაციო გამოშვება.
Wang ამბობს, რომ ზუსტი ახალი ამბები და ყალბი ამბები ერთი და იგივე მოვლენისთვის ხშირად იყენებენ სხვადასხვა შინაარსის სტილს, აბნევს კომპიუტერულ მოდელებს და აღიქვამენ მათ როგორც სიახლეებს სხვადასხვა მოვლენისთვის.
Macquarie University-ის მოდელი „აშორებს“ყოველი ახალი ამბების ინფორმაციას ორ ნაწილად: ნიშნები, რომლებიც გვიჩვენებს, არის თუ არა ახალი ამბები ყალბი და მოვლენის სპეციფიკური ინფორმაცია, რომელიც აჩვენებს იმ თემას ან მოვლენას, რომელზეც არის ახალი ამბავი. შემდეგ მოდელი ეძებს შაბლონებს, თუ როგორ გადაინაცვლებენ მომხმარებლები სხვადასხვა სიახლეებს შორის, რათა იწინასწარმეტყველონ, რომელი ახალი ამბების ღონისძიების წაკითხვა შეიძლება იყოს მომხმარებელი დაინტერესებული.
მკვლევარის ჯგუფმა მოამზადა მოდელი GitHub-ზე გამოქვეყნებული ყალბი ამბების საჯარო მონაცემთა ბაზაზე, სახელწოდებით FakeNewsNet, რომელიც ინახავს ყალბ ამბებს PolitiFact-დან და GossipCop-დან ისეთ მონაცემებთან ერთად, როგორიცაა ახალი ამბების შინაარსი, სოციალური კონტექსტი და მომხმარებლის კითხვის ისტორია.
ყალბი ამბების ზრდა
ყალბი ამბები მზარდი პრობლემაა, კვლევები ვარაუდობენ. NewsGuard-მა აღმოაჩინა, რომ სოციალური მედიის ზრდის მნიშვნელოვანი ნაწილი არასანდო ვებსაიტებზე მოდის.2020 წელს, 100 საუკეთესო საინფორმაციო წყაროს შორის ჩართულობის 17 პროცენტი მოდიოდა წითელი რეიტინგით (ზოგადად არასანდო) საიტებზე, 2019 წელს დაახლოებით 8 პროცენტთან შედარებით.
სუბრამანიამ ვინსენტმა, ჟურნალისტიკის და მედია ეთიკის დირექტორმა მარკკულას გამოყენებითი ეთიკის ცენტრის სანტა კლარას უნივერსიტეტში, განუცხადა Lifewire-ს ელ.ფოსტის ინტერვიუში, რომ AI-ს შეუძლია დაეხმაროს დეზინფორმაციის წინააღმდეგ.
ტექნოლოგია შეიძლება გამოყენებულ იქნას "ანგარიშის ქცევის მონიტორინგისთვის ორკესტრირებული გაზიარებისთვის, რომელიც დაკავშირებულია სიძულვილის ენასთან ან უკვე უარმყოფელ პრეტენზიებთან, ან ფაქტების შემმოწმებლების ან ცნობილი პროპაგანდისტული სახელმწიფო სუბიექტების ან ახალშობილი ჯგუფების მიერ წევრობის სწრაფი ზრდისთვის", განმარტა ვინსენტმა. "AI ასევე შეიძლება გამოყენებულ იქნას დიზაინთან ერთად კონკრეტული ტიპის კონტენტის დასანიშნად, რათა მოხდეს ხახუნის დამატება მათ გაზიარებამდე."
AbdAlmageed-მა თქვა, რომ სოციალურმა ქსელებმა უნდა გააერთიანონ ყალბი ამბების აღმოჩენის ალგორითმები, როგორც მათი სარეკომენდაციო ალგორითმების ნაწილი. მისი თქმით, მიზანია "ყალბი ამბების მონიშვნა, როგორც ყალბი ან არაზუსტი, თუ მათ არ სურთ სრულად აღკვეთონ ყალბი ამბების გაზიარება."
როგორც თქვა, მიუხედავად იმისა, რომ ხელოვნური ინტელექტი შეიძლება სასარგებლო იყოს ყალბი ამბების წინააღმდეგ საბრძოლველად, მიდგომას აქვს თავისი უარყოფითი მხარეები, თქვა ვინსენტმა. პრობლემა ის არის, რომ ხელოვნური ინტელექტის სისტემები ვერ იგებენ ადამიანის სიტყვისა და წერის მნიშვნელობას, ამიტომ ისინი ყოველთვის მრუდის უკან იქნებიან.
"რაც უფრო ზუსტი იქნება ხელოვნური ინტელექტი აშკარა სიძულვილის ენისა და დეზინფორმაციის ზოგიერთი ფორმით, მით მეტი ადამიანის კულტურა გადავა ახალ კოდზე და მიწისქვეშა მნიშვნელობის გადაცემაზე ორგანიზებისთვის", - თქვა ვინსენტმა.
ვასიმ ხალედმა, დეზინფორმაციის მონიტორინგის კომპანიის Blackbird. AI-ის აღმასრულებელმა დირექტორმა, Lifewire-სთვის გაგზავნილ წერილში თქვა, რომ ონლაინ დეზინფორმაცია განვითარებადი საფრთხეა. ხელოვნური ინტელექტის ახალ სისტემებს უნდა შეეძლოთ წინასწარ განსაზღვრონ, თუ სად გამოჩნდება შემდეგი ყალბი ამბები.
"უმეტეს შემთხვევაში, თქვენ არ შეგიძლიათ შექმნათ ხელოვნური ინტელექტის პროდუქტი და მას დასრულებულად უწოდოთ", - თქვა ხალედმა. "ქცევის შაბლონები იცვლება დროთა განმავლობაში და მნიშვნელოვანია, რომ თქვენი AI მოდელები დაემორჩილონ ამ ცვლილებებს."
