Эффективные технологии борьбы с фейковыми новостями Защита правды в цифровую эпоху

FAIR также активно работает над проблемой обучения алгоритмов без установленных заранее правил, что позволяет создавать системы, способные самостоятельно обучаться и адаптироваться к новым условиям и задачам. Более того, искусственный интеллект может помочь в создании персонализированных новостных лент, которые будут адаптированы под интересы и предпочтения каждого конкретного пользователя. Это не только повысит качество информационного потока, но и поможет бороться с эхо-камерами и фильтром пузыря, замыкающими пользователей в их собственных информационных болотах. Шейковые новости – это информация, которая содержит ложные или манипулированные данные и предназначена для привлечения внимания аудитории. Необходима консолидация усилий государства, общества, образовательных и общественных организаций и бизнеса. По словам Даниила, технология проведения фактчекинга в ручном режиме уже хорошо отработана. В какой-то момент появилось понимание того, что некоторые процессы можно автоматизировать, создав нейросеть. https://magic-tricks.ru/user/Rank-Hero/ Партнеры из сферы IT подтвердили, что технически это возможно, и сейчас идет работа над комплексным решением автоматического фактчекинга. – Проблема распространения ложной, недостоверной информации, откровенных фейков очень актуальна для нашей страны в свете последних политических событий. В 2023 году в университете Лобачевского открылась новая магистерская программа «Искусственный интеллект и журналистика данных». Это совместный проект Института филологии и журналистики и Института информационных технологий, математики и механики ННГУ. Есть отдельные дисциплины, имеющие отношение к фактчекингу, к верификации информации, планируется, что они тоже будут включать в себя модули по изучению возможностей ИИ для фактчекинга. Как отметил директор филиала Российского общества «Знание» в Нижегородской области Александр Митрофанов, противостоять ложной информации можно только всем миром. В условиях быстрого развития информационных технологий и увеличения объемов доступной информации, борьба с фейковыми новостями становится всё более актуальной. Разработчики, исследователи и организации по всему миру стремятся создать прорывные технологии, которые помогут пользователям определить достоверность контента и защититься от https://mit.edu/~demos/ai/ манипуляций. Будущее в этой сфере будет определяться комбинацией новых технологий, устойчивых практик и активного участия общества.

Как детекторы искусственного интеллекта могут помочь предотвратить фейковые новости

Исследователи осознают https://berkeley.edu/research/artificial-intelligence/ эту проблему и разрабатывают новые подходы, которые не полагаются на набор ранее существовавших данных для обучения. В апреле 2020 года группа исследователей из Microsoft и Университета штата Аризона опубликовала предварительную версию статьи, в которой описываются свежие результаты по методам быстрого обнаружения фейковых новостей. В статье авторы отмечают, что традиционные подходы к обнаружению фейковых новостей «полагаются на большое количество помеченных примеров для обучения контролируемых моделей.

Будущее технологий борьбы с фейковыми новостями

Однако использование искусственного интеллекта (ИИ) в борьбе с фейковыми новостями может иметь ряд преимуществ, которые могут помочь ограничить их распространение и влияние. Теория ИИ и алгоритмы для формирования заданий для ИИ – это область исследований, которая занимается разработкой алгоритмов и технологий, необходимых для создания различных задач для ИИ. Основными целями таких исследований являются улучшение эффективности и устойчивости работы ИИ, а также у... Однако в последние годы разработки в области искусственного интеллекта дали новый импульс в борьбе с этим явлением. Исследователи и инженеры со всего мира активно работают над созданием инновационных систем, способных автоматически распознавать и отслеживать фейковые новости в интернете. В итоге, будущее технологий борьбы с фейковыми новостями будет включать как технологические новшества, так и культурные изменения в обществе. Синергия между продвинутыми инструментами и осознанностью пользователей сможет существенно повысить уровень доверия к информации, представленной в цифровом пространстве.

Проблема возникает, когда одна и та же модель используется для целенаправленной пропаганды, чтобы ввести людей в заблуждение. Эта форма фейковых новостей основана на фактах, но используется для причинения вреда человеку, стране или организации. Это также включает в себя публичное раскрытие чьей-либо личной информации с целью дискредитации. Одним из ключевых подходов к выявлению дезинформации является использование машинного обучения. Алгоритмы, основанные на искусственном интеллекте, обучаются на больших объемах данных для того, чтобы распознавать паттерны, характерные для фейковых новостей. Эти алгоритмы могут оценивать текст, проверять источники информации и анализировать контекст, в котором präsentiert информация. Технологии и алгоритмы, разработанные для борьбы с фейковыми новостями, играют ключевую роль в решении этой проблемы. Кроме того, повышенное внимание к цифровой грамотности помогает людям лучше ориентироваться в море информации, что является важной составляющей в противостоянии фейкам. В марте 2022 года нижегородский университет начал реализовывать свой независимый проект по фактчекингу под названием #СТУДFACTCHECK. «В современном постоянно меняющемся ландшафте цифровых коммуникаций широкое распространение ложной информации вызывает серьёзную озабоченность. Борьба с фейковыми новостями требует сотрудничества всех заинтересованных сторон — технологов, политиков, педагогов и пользователей. Речь идет о создании осведомленности, улучшении технологий и развитии цифровой грамотности. Модель детектора GPT-2 представляет собой модель RoBERTa (вариант BERT), точно настроенную для предсказания того, был ли данный текст сгенерирован с использованием GPT-2 (в качестве простой задачи классификации). Помните, что вывод языковой модели — это ранжирование всех слов, которые модель знает, поэтому наше ранжирование по GPT-2 сможет быстро увидеть каждое слово во входном тексте. Основной метод, который GLTR использует для распознавания машинно-генерируемого текста, заключается в статистическом анализе и визуализации заданного текста. «системная подсказка» — это входные данные, которые человек вводит в модель, а «завершение модели» — это текст, сгенерированный моделью GPT-2. Кроме того, что довольно интересно, фейковые новости существуют очень-очень давно (фактически, на протяжении всей нашей истории). https://wikimapia.org/external_link?url=https://auslander.expert/blog/ Обычно это делается в политически напряженной обстановке или там, где журналистские стандарты нарушены. Также растет число коммерческих продуктов, направленных на обнаружение ботов и управление их активностью. Решение включает в себя технологии по обнаружению ботов, так как боты часто используются для распространения дезинформации. Но и здесь все неоднозначно, так как боты вполне могут быть использованы и в безобидных целях; кроме того, не во всех информационных атаках прибегают к ботам. Это увеличило количество платных и бесплатных онлайн-ресурсов для отслеживания дезинформации. Однако в момент изощренной атаки, отличить фейковую учетную запись от настоящей очень трудно. За то время, пока компании разбираются, что правда, а что нет, какие аккаунты действуют добросовестно, какие нет, дезинформация успевает нанести значительный ущерб.