المحتوى
- للقبض على لص. . .
- No Bugs، No Stress - دليلك خطوة بخطوة لإنشاء برامج لتغيير الحياة دون تدمير حياتك
- وقف انتشار
المصدر: Mast3r / Dreamstime.com
يبعد:
يتحول الباحثون إلى منظمة العفو الدولية لمكافحة الأخبار المزيفة. ولكن هل يمكن أن يساعد حقًا ، أم أنه سيزيد الأمور سوءًا؟
من المتوقع أن تكون الأخبار المزيفة شوكة كبيرة في جانب الانتخابات الرئاسية المقبلة ، ناهيك عن تأثيرها التآكل الشامل على خطابنا العام بشكل عام. في مجتمع اليوم المترابط ، أصبحت الحقيقة المتميزة عن الخيال صعبة بشكل متزايد ، وهذا هو السبب في أن بعض الباحثين بدأوا يركزون على قوة الذكاء الاصطناعي في معالجة هذه المشكلة.
الأمل ، بالطبع ، هو أن الآلات ، أو الخوارزميات بدقة أكثر ، ستكون أفضل من البشر في اكتشاف الأكاذيب. ولكن هل هذا توقع واقعي ، أم مجرد حالة أخرى لإلقاء التكنولوجيا على مشكلة مستعصية على ما يبدو؟
للقبض على لص. . .
إحدى الطرق التي يخطط بها علماء البيانات لصقل فطنة الذكاء الاصطناعي في هذا المجال هي السماح لها بتوليد أخبار مزيفة. قام معهد ألن لمنظمة العفو الدولية بجامعة واشنطن بتطوير وإصدار إصدار علني لـ Grover ، وهو محرك لمعالجة اللغات الطبيعية مصمم لإنشاء قصص مزيفة حول مجموعة واسعة من الموضوعات. على الرغم من أن هذا قد يبدو ذا نتائج عكسية في البداية ، إلا أنه في الحقيقة تكتيك تدريب لمنظمة العفو الدولية شائع إلى حد ما حيث تقوم إحدى الآلات بتحليل مخرجات الآخر. وبهذه الطريقة ، يمكن رفع جانب التحليلات بسرعة أكبر بكثير من الاعتماد على الأخبار المزيفة الفعلية. يدعي المعهد أن Grover يمكنه العمل بالفعل بنسبة دقة تصل إلى 92٪ ، لكن من المهم الإشارة إلى أنه بارع في التمييز بين المحتوى الذي ينتجه الذكاء الاصطناعي والمحتوى البشري ، مما يعني أنه لا يزال بإمكان الشخص الذكي التسلل إلى قصة مزيفة تخطاها. (لمعرفة المزيد ، راجع "أخبار حول القتال حول الأخبار المزيفة".)
في الأيدي اليمنى ، بالطبع ، يمكن لـ Grover أن يتقدم بسرعة في فهمنا لكيفية إنشاء الأخبار المزيفة وكيفية انتشارها ، وهذا يمكن نظريا استخدامه لإحباطها في العالم الواقعي. ولكن كما أشار موقع Futurism.com مؤخرًا ، يشعر بعض الخبراء الذين أخذوا النظام لإجراء اختبار بالقلق من مدى فاعليته في خلق أكاذيب يمكن تصديقها ، وحتى محاكاة أساليب الكتابة لمنافذ الأخبار الشرعية مثل Wall Street Journal و New York مرات.
ولكن نظرًا لأن الكذب هو فعل بطبيعته وموجود بالعاطفة ، فهل من الممكن أن تتمكن حتى أذكى الآلات ، التي لا تزال مدفوعة بالمنطق البارد والصعب ، من تحقيق مستوى الفهم التوافقي الضروري لكشف الكذب؟ لاحظت ماريا ألميدا من Unbabel مؤخرًا أنه على الرغم من أن بعض التكرارات قد تكون جيدة في هذا الصدد ، إلا أنه لا يمكن لأي خوارزمية أن تأمل في تحقيق فهم إنساني كامل. هذا يعني أن الذكاء الاصطناعي قد يكون قادرًا على إجراء تحسينات جذرية في التحقق من الحقائق والتحليل المقارن ، ولكن من الأفضل ترك الدعوة النهائية للخبراء المدربين.
ومن المفارقات ، مع ذلك ، ستكون هذه القدرة مفيدة للغاية في اكتشاف مقاطع الفيديو المزيفة العميقة التي بدأت بجولات على وسائل التواصل الاجتماعي. مع الذكاء الاصطناعى القادر على تحليل البيانات المرئية وصولاً إلى البيكسلات الفردية ، سيكون أكثر براعة في تحديد الصور التي تم تغييرها من الكلمات والمفاهيم التي تم تغييرها.
ومع ذلك ، يقول تشارلز تاورز-كلارك ، من فوربس ، إن المشكلة المركزية في الأخبار المزيفة ليست في أن القليل من الناس يقومون بإنشائها ، بل أن الكثير من الناس يتأثرون بها. يميل الناس إلى تصديق ما يريدون تصديقه ، وليس ما تدفعهم به الحقائق. لذلك حتى لو أعلن محرك AI متطور للغاية أن اعتقاده خاطئ ، فسيكون الناس أكثر استعدادًا للتشكيك في الآلة أكثر من أنفسهم.
"إن تطبيق التعلم الآلي لمكافحة انتشار الأخبار المزيفة أمر مثير للإعجاب" ، كما يقول ، "وهناك حاجة إلى معالجة هذه المشكلة لأن مصداقية وسائل الإعلام الرئيسية في وسائل الإعلام موضع تساؤل. ولكن مع انتشار المعلومات الخاطئة التي تتفاقم بوسائل التواصل الاجتماعي ، هل يمكن للكشف عن مصادر الأخبار المزيفة والكشف عنها التغلب على غريزة الإنسان للاعتقاد بما قيل لنا؟ "
No Bugs، No Stress - دليلك خطوة بخطوة لإنشاء برامج لتغيير الحياة دون تدمير حياتك
لا يمكنك تحسين مهارات البرمجة لديك عندما لا يهتم أحد بجودة البرنامج.
التحدي الحقيقي ، إذن ، لا يتمثل في تحديد وفضح الأخبار المزيفة ، بل فهم سبب ميلها للنشر عبر وسائل التواصل الاجتماعي بشكل أسرع بكثير من الأخبار الحقيقية. ويرجع ذلك جزئيًا إلى طبيعة الأخبار المزيفة نفسها ، والتي تميل إلى أن تكون مثيرة ورائعة مقابل الملل الواقعي المقارن. في النهاية ، هل من الواقعي توقع أن تصحح التكنولوجيا ما هي المشكلة غير الفنية بشكل أساسي؟ (لمعرفة المزيد حول كيفية تغيير الذكاء الاصطناعى للوسائط ، راجع 5 تطورات الذكاء الاصطناعى في النشر والوسائط.)
وقف انتشار
هذا هو السبب في أنه من المهم تركيز الذكاء الاصطناعي على الجانب الفني للأخبار المزيفة ، وليس الجانب الإنساني ، كما يقول روبن هاريس من ZDNet. وبالفعل ، فإن معظم الباحثين يقومون بتدريب الذكاء الاصطناعى على إدخال أشياء مثل التمييز بين أنماط الانتشار الطبيعية والاصطناعية من خلال الشبكات الاجتماعية. يمكن استخدام المقاييس الأساسية مثل معدلات تحويل الشجرة وتوقيت إعادة التغريد وبيانات الاستجابة الكلية لتحديد وتحييد حملات المعلومات المضللة حتى لو كان مصدرها مخفيًا تحت طبقات من الحيل الرقمية. في الوقت نفسه ، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لإدارة التقنيات الأخرى ، مثل blockchain ، للحفاظ على قنوات معلومات يمكن تتبعها ويمكن التحقق منها.
الحقيقة هي أن الأخبار المزيفة ليست ظاهرة جديدة. من الصحافة muckraking من أوائل 20العاشر قرن كامل حتى العودة إلى الدعاية للحضارات الأولى ، فإن خداع الجمهور هو تقليد عريق بالنسبة للحكومات الثورية والثورة على حد سواء. الفرق اليوم هو أن التكنولوجيا الرقمية قد أضفت الديمقراطية على هذه القدرة إلى درجة أن أي شخص تقريبًا يمكنه نشر كذبة ومشاهدتها تنتشر في جميع أنحاء العالم في غضون ساعات.
يمكن أن تساعد تقنيات مثل الذكاء الاصطناعي بالتأكيد في توضيح هذا الالتباس ، لكن لا يمكن إلا لفهم الحقيقة والحكم عليها تمامًا.