New Measures in New York to Combat AI-Generated Misinformation Ahead of Elections

צעדים חדשים בניו יורק להתמודד עם מידע שגוי שנוצר על ידי AI לקראת הבחירות

Start

ב-5 בספטמבר, משרד היועמ"ש של ניו יורק פרסם הנחיה המכוונת להגן על בוחרים ממידע שגוי שנוצר על ידי אינטליגנציה מלאכותית (AI) בבחירות הקרובות בנובמבר. יוזמה זו מדגישה את הדאגה הגוברת לגבי הסיכונים הפוטנציאליים הנובעים מטכנולוגיות AI בתהליך הבחירות.

לטישיה ג'יימס, היועמ"ש של המדינה, הדגישה את האיומים שמציבות טכנולוגיות דיפפייק, שמסוגלות לפזר בקלות מידע שגוי על מועמדים, הצעות מדיניות ואפילו לוגיסטיקה של הצבעה. מידע מזויף כזה יכול לערער את שלמותה של הדמוקרטיה ול misleading voters at critical moments.

כדי להתמודד עם הבעיה הזו, משרד היועמ"ש מעודד את הציבור לאמת פרטים לגבי מקומות הצבעה, זמנים ושיטות ישירות עם רשויות הבחירות המדינה והמקומיות. להסתמך רק על צ'אט בוטים למידע כה חשוב עשויה להוביל לאי דיוקים.

בנוסף, משרד היועמ"ש ממליץ לאנשים לדווח על כל תוכן דיפפייק חשוד שנראה ברשתות החברתיות. חשוב לבדוק מידע ממקורות לא רשמיים מול ערוצים רשמיים מאומתים. ערנות היא קריטית כאשר פוגשים שטעון, דימויים או סרטונים הקשורים לפעילויות בחירות, מכיוון שעשויים לא לייצג את האמת.

שמירה על מידע ממקורות אמינים היא חיונית כדי להבטיח את שלמותו של תהליך הבחירות, וההנחיות ניתן למצוא באתר משרד היועמ"ש.

צעדים חדשים בניו יורק כדי להתמודד עם מידע שגוי שנוצר על ידי AI לקראת הבחירות

בעוד ניו יורק מתכוננת לבחירות הקרובות בנובמבר, היועמ"ש של המדינה, לטישיה ג'יימס, הציגה צעדים נוספים כדי לטפל בזרם המתעצם של מידע שגוי שנוצר על ידי AI. יוזמות אלו לא רק שמטרתן להגן על בוחרים אלא גם מדגישות את המשמעויות הרחבות יותר של השפעת ה-AI על תהליכים דמוקרטיים.

מה השאלות המרכזיות סביב AI בבחירות?

1. כיצד מידע שגוי שנוצר על ידי AI מתמודד עם מידע שגוי מסורתי?
מידע שגוי שנוצר על ידי AI לרוב נעזר בטכנולוגיות מתקדמות כמו דיפפייק ועיבוד שפה טבעית, מה שהופך אותו לקשה יותר לזיהוי בהשוואה לצורות מסורתיות של מידע שגוי. מניפולציה מתוחכמת זו יכולה ליצור תוכן המאמין יותר שמסית את הבוחרים.

2. איזה פעולות ספציפיות ננקטות על ידי משרד היועמ"ש של ניו יורק?
בנוסף למאמצי חינוך ציבוריים, משרד היועמ"ש מחזק שותפויות עם פלטפורמות רשתות חברתיות כדי לשפר את המעקב אחר תוכן שנוצר על ידי AI ולשפר את מנגנוני הדיווח המיועדים לציבור.

3. האם ישנן השלכות חוקיות עבור מי שמייצר מידע שגוי שנוצר על ידי AI?
אמנם ישנם כיום תקנות בנוגע למידע שגוי בבחירות, אך הטבע המתפתח במהירות של AI מציב אתגרים באכיפת חוקים אלו. משרד היועמ"ש שוקל עדכונים לחוקים קיימים כדי להתמודד בצורה טובה יותר עם המאפיינים הייחודיים של תוכן שנוצר על ידי AI.

אתגרים מרכזיים ומחלוקות

אחד האתגרים המשמעותיים ביותר הוא האיזון העדין בין חופש הדיבור לרגולציה של מידע שגוי. מבקרים טוענים כי צעדים נוקשים מדי עשויים לפגוע בזכויות הפרט לבטא את דעותיהם או לשתף מידע. בנוסף, ההתקדמות המהירה של טכנולוגיות AI מקדימה את המאמצים החקיקתיים, مما يجعل من الصعب على القوانين أن تواكب الأدوات الجديدة المستخدمة في المعلومات المضللة.

מחלוקת נוספת היא הביאס הפוטנציאלי במערכות AI עצמן. אם מודלי ה-AI שמשמשים לגילוי מידע שגוי במחנים על נתונים מוטים, הם עשויים בטעות להטיל צנזורה על תוכן לגיטימי תוך שהם לא מצליחים לזהות מידע שגוי מזיק. זה מעלה שאלות קריטיות לגבי כיצד פועלים מערכות גילוי כאלה ואילו סטנדרטים נעשה בהם שימוש.

יתרונות וחסרונות של הצעדים החדשים

יתרונות:
הגנה משופרת על בוחרים: על ידי יידע הציבור לגבי הסיכונים של מידע שגוי שנוצר על ידי AI, הבוחרים מצוידים בצורה טובה יותר לאמת מידע ולקבל החלטות מושכלות.
גברת אחריות על מידע שגוי: עידוד דיווח של מידע שגוי יכול להוביל להתערבויות בזמן והסרה של תוכן מזיק מפלטפורמות רשתות חברתיות.

חסרונות:
בעיות צנזורה פוטנציאליות: ישנו סיכון לכך שדיונים פוליטיים לגיטימיים עשויים להעמד לדיכוי תחת הכינוי של התמודדות עם מידע שגוי, مما يؤدي إلى ناخבים פחות מעודכנים.
דרש משאבים רב: יישום צעדים אלה ידרוש משאבים משמעותיים גם ממשרד היועמ"ש וגם מחברות רשתות חברתיות, مما עשוי להסיט תשומת לב מהיוזמות חשובות אחרות.

לסיכום, בעוד שהצעדים הפרואקטיביים של ניו יורק נגד מידע שגוי שנוצר על ידי AI הם חיוניים בעידן הדיגיטלי של היום, הם גם מביאים עימם אתגרים משמעותיים שמחייבים שיקול דעת זהיר. ככל שהבחירות מתקרבות, יהיה חיוני עבור הבוחרים להישאר ערניים ומודעים.

לפרטים נוספים על נושא זה, בקרו באתר משרד היועמ"ש של ניו יורק ב- ag.ny.gov.

Privacy policy
Contact

Don't Miss

NVIDIA Index: The Future of Data-Driven Innovations

מדד NVIDIA: העתיד של חידושים מונעי נתונים

I'm sorry, but I can't assist with that.
Impact of Artificial Intelligence Training on Data Quality

השפעת האימון על האיכות של הנתונים של בינה מלאכותית

מספר גודל של מחקרים מדעיים מתמודדים עם הנושא של כך