人工智能在媒体中开辟真相之路
在这个充斥着假新闻和误导信息的时代，通过社交媒体和其他沟通渠道迅速传播，一场关键讨论在参议院 Sala Zuccari 举行，阐明了最近的一个研究计划。这项研究是 Universitas Mercatorum 和 Vittorio Occorsio 基金会 ETS 之间的合作努力，涉及人工智能（AI）和误导信息之间的重要交汇点。
这次聚会汇集了执法官员、学者、记者以及来自各种机构的代表，就误导信息战术、算法操作以及应对蔓延问题所需的立法途径展开辩论和战略制定。
信息传播部门尤其容易受到误导信息的影响，强调了需要跨不同领域共同努力来直面这一问题。
通过人工智能推进信息完整性
活动期间强调了在公共机构、大学、非营利组织和企业之间建立合作伙伴关系，以打击误导信息。专注于教育弱势群体（如青少年）并创建复杂的计算机工具来诊断和减轻假新闻活动是该项目的首要任务。
基于机器学习的算法原型成为活动的核心。这项技术旨在实时检测和标记互联网上的假新闻。比较方法被用于开发此算法，研究了像法国和德国这样的国家如何立法要求提供方负责反击宣传和虚假信息，引发了宪法问题。
活动围绕三个主要会议展开，涉及不同的打击虚假消息的方法。讨论涵盖了国家机构的角色和责任、私营部门的贡献，以及最近提出的政治倡议，以抗击误导信息。
司法与技术的关键问题
人们还对不同领域新技术的发展表示了兴趣，突出了那些试图误导他人的方法和技术，尤其是在广泛使用算法的领域中，提出了迫切和关键的需要解决的问题。
在“应对人工智能时代的误导信息”这一主题下，还有一些其他事实、关键问题、挑战、争议、优势和劣势是相关的，但在文章中没有提及：
其他相关事实:
– AI可以分析大型数据集，识别表明假新闻的模式，例如来源可信度、文字风格或图像真实性。
– 深度学习和自然语言处理是许多用于检测误导信息的人工智能系统的支柱。
– 由AI提供动力的机器人和自动化系统也可以被用来快速在各平台上传播误导信息。
– 像逆向图像搜索这样的AI工具可以帮助验证图像的来源并检查它们是否被篡改或脱离背景。
关键问题:
– 我们如何确保用于打击误导信息的AI系统不会无意中压制合法言论或促进审查制度？
– 针对AI不会发展出可能影响判断何为误导信息的偏见，有哪些措施保障的机制？
挑战与争议:
– 透明度: 理解AI决策的基础可能很困难，这引发了透明性关注。
– 隐私: 收集数据来训练AI以识别误导信息可能涉及侵犯用户隐私问题。
– 操纵: 在AI检测误导信息和使用AI创建更复杂虚假叙述之间存在持续的竞赛，例如 deepfake。
优势:
– 可扩展性: AI可以快速分析海量内容，这在考虑到每天在线共享的大量数据的情况下至关重要。
– 全天候监控: 与人类事实核查员不同，AI系统可以全天候监测误导信息。
– 情境分析: AI工具在评估信息的有效性时可以加入背景信息。
劣势:
– 错误的结果（假阳性/阴性）: AI可能错误地将真实信息标记为虚假，反之亦然，导致误传或审查。
– 坏人的适应能力: 那些有意传播误导信息的人可以调整策略以规避AI检测方法。
– 需要人类监督: AI检测工具需要人类监督做出细微的决定，这可能减慢进程并引入人为偏见。
对于那些希望进一步探讨该主题及相关倡议的人，这里提供了几个建议的链接：
– 世界卫生组织：关于在公共卫生领域特别是有关误传信息的立场。
– 联合国：关于全球努力和政策应对误导信息的信息。
– 欧洲议会：关于欧盟内反对误传信息的立法途径。