Как ИИ может помочь обнаружить фальшивые новости вместо того, чтобы их создавать

В отношении письменных статей существует несколько методов, которыми могут быть созданы фейковые новости. Одним из них является выборочное редактирование фактов, включая имена людей, даты или статистику. Также возможно полное вымышленное создание статьи с выдуманными событиями или персонажами.

С развитием искусственного интеллекта появилась возможность генерации фейковых новостей с помощью машинного обучения. Это особенно обеспечивает удобство в создании дезинформации.

Фейковые новости, или дезинформация, имеют потенциально разрушительные последствия для многих людей в кратчайшие сроки. Хотя понятие фейковых новостей существовало задолго до технического прогресса, социальные сети усугубили эту проблему.

Исследование, проведенное в 2018 году, показало, что ложные новости чаще ретвитят люди, а не боты, и их ретвиты встречаются на 70 процентов чаще, чем правдивые истории. То же исследование выявило, что для привлечения внимания группы из 1500 человек требуется примерно в шесть раз больше времени, и хотя правдивые истории редко привлекают более 1000 человек, популярные ложные новости могут распространяться до 100 000 человек.

Обнаружение дезинформации требует использования комбинации алгоритмов, моделей машинного обучения, искусственного интеллекта и участия людей. Однако важным вопросом является определение, кто несет ответственность за контроль или прекращение распространения дезинформации после ее обнаружения. Основную роль в контроле за распространением информации через свои платформы играют социальные сети.

Один из простых, но эффективных методов распространения дезинформации - это выборочное редактирование новостных статей. Например, можно привести случай, когда "русский" заменяется на "украинский" в цитате о "украинском режиссере и драматурге", создавая ложное впечатление. Этот метод позволяет искажать смысл и истинность информации в реальных новостных статьях.

Для эффективной борьбы с дезинформацией в интернете необходим комплексный подход, включающий выявление и контроль ее распространения.

Обнаружение дезинформации - это лишь половина битвы. Для прекращения ее распространения необходимы решительные действия. Существуют различные стратегии борьбы с распространением дезинформации в социальных сетях, включая вмешательство со стороны интернет-платформ и запуск контркампаний для противодействия фальшивым новостным кампаниям.

Вмешательство может принимать разные формы, от жестких мер, таких как приостановка учетной записи пользователя, до более мягких мер, например, маркировка сообщения как подозрительного.

Несмотря на то, что алгоритмы и сети, основанные на искусственном интеллекте, играют важную роль, они не являются идеальными. Существует риск вмешательства в правдивые материалы по ошибке, а также пропуска поддельных материалов без вмешательства.

С учетом этого, была разработана разумная политика вмешательств, которая автоматически принимает решение о необходимости вмешательства в материал, основываясь на предсказанной достоверности и прогнозируемой популярности.

Для минимизации или даже нейтрализации последствий кампаний по дезинформации необходимо учитывать основные различия между правдивыми и фальшивыми новостями в терминах их скорости и широты распространения.

Кроме того, реакции на различные истории могут сильно варьироваться в зависимости от пользователя, темы и длины сообщения. Данный подход учитывает все эти факторы и разрабатывает эффективную стратегию контркампании, которая эффективно сдерживает распространение дезинформации.

Современные достижения в области генеративного искусственного интеллекта, особенно на основе мощных языковых моделей, таких как ChatGPT, значительно облегчают создание большого объема статей с высокой скоростью, что поднимает вопрос об обнаружении дезинформации и борьбе с ее распространением в режиме реального времени. Текущие исследования продолжают решать эту актуальную проблему, которая оказывает огромное влияние на общество.

Нахождение фейковых новостей имеет огромное значение по нескольким причинам:

1. Поддержание достоверности и надежности информации.

2. Защита общества от манипуляций.

3. Поддержка информационной грамотности.

4. Сохранение демократических процессов.

В целом, нахождение фейковых новостей является важной задачей для защиты общества, поддержания информационной достоверности и обеспечения здоровой и информированной демократии.