Искусственный интеллект может помочь противостоять дезинформации о выборах с той же скоростью, с какой распространяются ложные утверждения. К такому выводу пришли авторы исследования, опубликованного в журнале Royal Society Open Science. Они предложили масштабируемую систему, которую можно быстро применять для опровержения вводящих в заблуждение сообщений.
Эксперимент провели перед президентскими выборами в США 2024 года в два этапа. В первой части участвовали 4 293 зарегистрированных избирателя, которых набрали через YouGov. Участников случайным образом распределили по пяти темам, связанным с выборами: фальсификациями голосования, списками избирателей, взломом выборов, «синим сдвигом» и электронными машинами для голосования.
Перед чтением убедительного текста в поддержку ложного утверждения часть участников знакомилась с короткой статьёй, созданной искусственным интеллектом. Она заранее объясняла ошибочность конкретного слуха и давала достоверные сведения, помогавшие распознать дезинформацию. Остальным показывали нейтральный материал о влиянии удалённой работы на городское планирование, а сами тексты с ложными заявлениями были адаптированы из публикаций Breitbart.
Предварительное предупреждение заметно снизило доверие к ложным сообщениям. У тех, кто не читал подготовительный материал, уверенность в слухе после дезинформационной статьи в среднем выросла на 0,43 балла по десятибалльной шкале. Участники, получившие такой материал заранее, напротив, стали немного меньше доверять утверждению: общий непосредственный эффект составил минус 0,55 балла, а через неделю сохранился на уровне минус 0,17 балла.
Метод «предварительного развенчания» основан на принципе прививки: человеку заранее показывают ослабленную версию ложного сообщения и одновременно дают точные сведения, чтобы позднее ему было проще распознать манипуляцию. Эффект оказался особенно заметным среди республиканцев и идеологических умеренных — через неделю снижение доверия к слухам у них составляло примерно один балл. При этом исследователи не обнаружили обратной реакции: ни в одной партийной группе вмешательство не усилило веру в ложные утверждения.
По словам соавтора работы, профессора политологии и государственного управления Вашингтонского университета в Сент-Луисе Бетси Синклер, специалисты сначала разработали и доработали подробную инструкцию для нейросети, после чего система смогла создавать новые материалы без проверки каждой отдельной статьи. «Человеческая экспертиза не была устранена. Вместо этого её перенесли на начальный этап процесса», — сказала Синклер. Авторы подчёркивают, что технология не решает проблему автоматически: исследование охватило только пять американских слухов, использовало сведения одного федерального ведомства и оценивало заявленные убеждения, а не реальные действия. Дополнительными авторами стали учёные из Калифорнийского технологического института и Кембриджского университета, сообщает Вашингтонский университет в Сент-Луисе.