Вештачката интелигенција (ВИ) игра двојна улога во ширењето и борбата против дезинформациите. Иако ВИ може да се користи за генерирање длабоки фалсификати и манипулирање со информации, таа исто така е моќна алатка за откривање и спротивставување со МДМ преку препознавање на шаблони и аналитички алгоритми. Влијанието на вештачката интелигенција се протега и надвор од управувањето со информации, влијаејќи на различни аспекти на модерниот живот, вклучително и зачувување и промоција на културното наследство. Сепак, брзиот развој на технологиите за вештачка интелигенција отвара нови предизвици, особено во зголемувањето на обемот и леснотијата на ширење МДМ. Брзиот напредокот на ВИ наметнува барање одговор на овие предизвици, а сѐ со цел да се искористи тој потенцијал за позитивно општествено влијание.
Интеграција на ВИ во процесите на идентификација и спречување на МДМ
ВИ (AI) системите имаат способност да анализираат големи количини на податоци и со тоа лесно ги детектираат шемите и трендовите на ширење на дезинформации со што помагаат во спречување на нивното ширење. Алгоритмите можат да ги насочат корисниците кон веродостојни и проверени извори на информации, намалувајќи ја изложеноста на лажни вести, тие можат да ги идентификуваат и отстранат лажните вести и дезинформациите од социјалните медиуми. Постои загреженост дека тие исто така можат да имаат пристрасност и да фаворизираат одредени наративи, што доведува до појава на нови дезинформации, а тука е и прашањето за приватноста и транспарентноста на алгоритмите со што се намалува довербата на корисниците.
Креаторите на МДМ постојано ги прилагодуваат своите тактики за да ги заобиколат алгоритмите, а тоа значи постојано ажурирање на системите. Способноста на ВИ системите да анализираат огромни количини на податоци во реално време им овозможува да идентификуваат шаблони и аномалии кои можат да укажуваат на присуство на дезинформации и потенцијално лажни или манипулирани информации и да ги филтрираат сомнителните содржини пред да стигнат до корисниците. Ова е особено важно во дигиталната ера, каде што брзината на ширење на информации е без преседан.
ВИ и родовата еднаквост
Во контекст на родова еднаквост, ВИ помага во идентификација на пристрасности во содржините кои се однесуваат на родови прашања. На пример, алгоритмите за обработка на природен јазик (NLP) анализираат текстови и ги откриваат стереотипните содржини или дискриминаторски јазик. Овие алгоритми ги идентификуваат лажните или манипулираните информации преку споредба со веродостојни извори и проверка на факти. На пример, ВИ може да ги спореди изјавите во една статија со податоци од доверливи извори и да утврди дали постојат несогласувања или неточности.
ВИ ефикасно се користи за детекција на манипулирани медиуми, како што се deepfake видеа и изменети слики. Со помош на компјутерска визија и машинско учење ги идентификуваат суптилните промени и манипулации кои се невидливи за човечкото око. Ова е важно за справуање со МДМ кои користат визуелни медиуми за да ја зголемат својата веродостојност.
Предизвицим ограничувања и етичките дилеми на ВИ во борбата против МДМ
Сепак, ВИ не е без свои предизвици. Еден од главните проблеми е пристрасноста на самите ВИ системи која произлезлегува од податоците на со кои се обучени (тренирани). Ако овие податоци содржат родови стереотипи тие можат да ги репродуцираат и дури и да ги засилат. Еден од главните предизвици е пристрасноста на алгоритмите, која доведувадо неправилна идентификација на МДМ. Доколку има пристрасност, во алгоритмите тие создаваат т.н “ехо комори”. Има постојаната еволуција во тактиките на креаторите на дезинформации и континуирано ажурирање и подобрување на ВИ системите; алгоритмите постојано се подобруваат и се развиваат мултијазични системи за проверка на иформацците и зголемување на транспарентноста на ВИ системите.
Постои загриженост и околу приватноста при следењето на содржини и потреба од балансирање помеѓу слободата на изразување и контролата на дезинформации. ВИ системите за детекција на дезинформации често бараат пристап до големи количини на лични податоци, што само по себе предизвикува загриженост за приватноста и заштитата на податоците, а се поставува и прашањето за транспарентноста на алгоритмите и за тоа како се донесуваат одлуките, што исто доведува до недоверба кај корисниците. Затоа, етичката употреба на ВИ бара внимателно дизајнирање и тестирање на алгоритмите како и интеграција со човечката експертиза и соработка меѓу различни сектори со цел да се обезбеди етичка и ефективна употреба, а при тоа би се минимизирале овие ризици. Иако ВИ може да биде многу ефикасна во обработката на големи количини на податоци, човечката експертиза е неопходна за да се обезбеди точност и етичка усогласеност
