הסתמכות על בדיקת עובדות באמצעות בינה מלאכותית במהלך סכסוכים והפגמים שלה
במהלך סכסוך בן ארבעה ימים בין הודו לפקיסטן, משתמשי מדיה חברתית פנו לצ’אטבוטים של בינה מלאכותית לצורך אימות. עם זאת, הם נתקלו במידע כוזב נוסף, מה שמדגיש את חוסר המהימנות של צ’אטבוטים אלה ככלי בדיקת עובדות. כאשר פלטפורמות טכנולוגיות מצמצמות בהדרגה את מספר בודקי העובדות האנושיים, משתמשים מסתמכים יותר ויותר על צ’אטבוטים המונעים על ידי בינה מלאכותית, כולל Grok של xAI, ChatGPT של OpenAI ו-Gemini של גוגל, כדי למצוא מידע אמין. אך נמצא כי התגובות שניתנו על ידי צ’אטבוטים אלה של בינה מלאכותית מוצפות לעתים קרובות במידע כוזב.
שאילתה נפוצה שהתפתחה בפלטפורמת X (לשעבר טוויטר) של אילון מאסק היא "@Grok, האם זה נכון?". גרוק שילב עוזר בינה מלאכותית בפלטפורמה, המשקף את הנטייה הגוברת לחפש הפרכות מיידיות במדיה החברתית. עם זאת, התגובות שניתנו על ידי צ’אטבוטים של בינה מלאכותית מוצפות לעתים קרובות במידע כוזב.
דוגמאות של צ’אטבוטים של בינה מלאכותית המפיצים מידע לא מדויק
גרוק נמצאת כעת תחת בדיקה חדשה עקב דיווחים על כך שהיא הכניסה תיאוריות קונספירציה של הימין הקיצוני "רצח עם לבן" בשאילתות לא רלוונטיות. היא זיהתה באופן שגוי קטעי וידאו ישנים משדה התעופה חרטום בסודן כמתקפת טילים על בסיס חיל האוויר נור חאן הפקיסטני במהלך הסכסוך ההודי-פקיסטני. בנוסף, סרטון לא רלוונטי של שריפה בבניין בנפאל זוהה באופן שגוי כ"יכול" להראות תגובה פקיסטנית למתקפה הודית.
גרוק גם סימנה לאחרונה סרטון של אנקונדה ענקית לכאורה שנלכדה בנהר האמזונס כ"אמיתי", אפילו ציטטה משלחות מדעיות שנשמעו אמינות כדי לגבות את טענותיה הכוזבות. למעשה, הסרטון נוצר על ידי בינה מלאכותית. בודקי עובדות של סוכנות הידיעות הצרפתית באמריקה הלטינית ציינו כי משתמשים רבים ציטטו את ההערכה של גרוק כהוכחה לאותנטיות של הקטע.
צמצום ההשקעה בבודקי עובדות
כאשר X וחברות טכנולוגיה גדולות אחרות מקטינות את ההשקעה בבודקי עובדות אנושיים, גוברת התלות בגרוק כבודקת עובדות. החוקרת מקנזי סרג’נט מניוזגארד, ארגון מעקב אחר חדשות, הזהירה כי "המחקרים שלנו מצאו שוב ושוב שצ’אטבוטים של בינה מלאכותית אינם מקורות אמינים לחדשות ומידע, במיוחד כשמדובר בחדשות שוטפות."
מחקר של ניוזגארד מצא כי 10 צ’אטבוטים מובילים נוטים לחזור על מידע כוזב, כולל נרטיבים כוזבים רוסיים וטענות כוזבות או מטעות הקשורות לבחירות האחרונות באוסטרליה. מחקר שנערך לאחרונה על ידי מרכז טאו לעיתונות דיגיטלית באוניברסיטת קולומביה שבדק שמונה כלי חיפוש בינה מלאכותית מצא כי צ’אטבוטים "בדרך כלל אינם טובים בסירב לתת תשובות שהם לא יכולים לענות עליהן במדויק, ובמקום זאת מציעים תשובות שגויות או ספקולטיביות."
מאבק של בינה מלאכותית באישור תמונות מזויפות ובפרטי ייצור
במפתיע, כאשר בודקי עובדות של סוכנות הידיעות הצרפתית באורוגוואי שאלו את ג’מיני על תמונה שנוצרה על ידי בינה מלאכותית של אישה, היא לא רק אישרה את אמיתות התמונה, אלא גם המציאה פרטים על זהותה והיכן התמונה צולמה כנראה.
ממצאים מסוג זה עוררו דאגה, שכן סקרים מצביעים על כך שמחפשי מידע מקוונים עוברים יותר ויותר ממנועי חיפוש מסורתיים לצ’אטבוטים של בינה מלאכותית לצורך מידע ואימות.
השינוי של Meta בשיטות בדיקת עובדות
מוקדם יותר השנה, Meta הודיעה כי תסיים את תוכנית בדיקת העובדות של צד שלישי שלה בארצות הברית, ותעביר את המשימה של הפרכת מידע כוזב למשתמשים רגילים, באמצעות מודל הידוע בשם "הערות קהילתיות", שאותו קידמה X. עם זאת, חוקרים הטילו ספק שוב ושוב באפקטיביות של "הערות קהילתיות" במאבק במידע כוזב.
אתגרים ומחלוקות בבדיקת עובדות אנושית
בדיקת עובדות אנושית הייתה זה מכבר נקודת מוקד באקלים פוליטי מפולג, במיוחד בארצות הברית, כשסנגורים שמרנים טוענים שהיא מדכאת חופש ביטוי ומצנזרת תוכן ימני - טענה שבודקי עובדות מקצועיים מתנגדים לה בחריפות. סוכנות הידיעות הצרפתית משתפת פעולה כעת עם תוכנית בדיקת העובדות של פייסבוק ב-26 שפות, כולל באסיה, אמריקה הלטינית והאיחוד האירופי.
השפעה פוליטית וצ’אטבוטים של בינה מלאכותית
איכות הדיוק של צ’אטבוטים של בינה מלאכותית משתנה, תלוי באופן האימון והתכנות שלהם, מה שמעלה חששות שהפלט שלהם עשוי להיות נתון להשפעה או שליטה פוליטית. לאחרונה, xAI של מאסק האשימה "שינוי לא מורשה" בכך שגרם לגרוק ליצור התייחסויות לא מבוקשות ל"רצח עם לבן" בדרום אפריקה. כאשר מומחה הבינה המלאכותית דייוויד קאסוול שאל את גרוק מי עשוי היה לשנות את הנחיות המערכת שלה, הצ’אטבוט רשם את מאסק כ"הסביר ביותר" לעשות זאת.
מאסק, מיליארדר יליד דרום אפריקה ותומך בנשיא דונלד טראמפ, הפיץ בעבר טענות חסרות בסיס לפיהן מנהיגי דרום אפריקה "דוחפים בגלוי לרצח עם של לבנים."
חששות לגבי האופן שבו צ’אטבוטים של בינה מלאכותית מטפלים בנושאים רגישים
אנז’י הולאן, מנהלת רשת בדיקת העובדות הבינלאומית, הצהירה כי "ראינו כי עוזרי בינה מלאכותית יכולים להמציא ממצאים או לתת תשובות מוטות לאחר שמקדדים אנושיים שינו הוראות במיוחד. אני מודאגת במיוחד לגבי האופן שבו גרוק יטפל בבקשות הכרוכות בעניינים רגישים מאוד לאחר שקיבל הוראה לתת תשובות שאושרו מראש."
החשיבות של הבטחת דיוק בבינה מלאכותית
הפופולריות הגוברת של צ’אטבוטים של בינה מלאכותית מציבה אתגרים משמעותיים להפצת מידע. בעוד שהם מציעים דרך מהירה ונוחה לגשת למידע, הם גם מועדים לשגיאות ולהפצת מידע כוזב. כאשר משתמשים מסתמכים יותר ויותר על כלים אלה לבדיקת עובדות, הבטחת הדיוק והאמינות שלהם הופכת לחיונית.
חברות טכנולוגיה, ארגוני בדיקת עובדות וחוקרים חייבים לעבוד יחד כדי לשפר את האיכות והאמינות של צ’אטבוטים של בינה מלאכותית. זה כולל יישום פרוטוקולי הכשרה קפדניים, ניצול בודקי עובדות אנושיים כדי לאמת מידע שנוצר על ידי בינה מלאכותית ופיתוח מנגנונים לגילוי ומיגור של מידע כוזב.
להסתכל לעתיד
ככל שטכנולוגיית הבינה המלאכותית ממשיכה להתקדם, צ’אטבוטים של בינה מלאכותית בטוחים שימלאו תפקיד חשוב יותר ויותר באופן שבו אנו ניגשים וצורכים מידע. עם זאת, חשוב לגשת לכלים אלה באופן ביקורתי ולהיות מודעים למגבלות שלהם. על ידי נקיטת צעדים להבטחת הדיוק והאמינות של צ’אטבוטים של בינה מלאכותית, אנו יכולים לרתום את הפוטנציאל שלהם תוך צמצום הסיכונים הקשורים להפצת מידע כוזב.
הטיות בכלי בינה מלאכותית
הטיות עשויות להתקיים בכלי בינה מלאכותית, בין אם בנתונים שעליו הם מאומנים או באופן התכנות שלהם. הטיה זו עלולה להוביל לתוצאות לא מדויקות או מטעות. לדוגמה, העובדה שגרוק החדירה תיאוריות קונספירציה של הימין הקיצוני "רצח עם לבן" בשאילתות לא רלוונטיות מדגימה כיצד מערכות בינה מלאכותית עלולות להפיץ אידיאולוגיות מזיקות.
הטיות בכלי בינה מלאכותית יכולות להיגרם ממגוון גורמים, כולל:
הטיות בנתוני האימון: מערכות בינה מלאכותית לומדות באמצעות ערכות נתונים של אימון. אם ערכות נתונים אלה מכילות הטיות, אזי גם מערכת הבינה המלאכותית תלמד הטיות אלה. לדוגמה, אם מערכת בינה מלאכותית מאומנת על מאמרים שנכתבו בעיקר על ידי גברים, היא עלולה לפתח הטיה נגד נשים.
הטיות באלגוריתמים: גם האלגוריתמים המשמשים לבניית מערכות בינה מלאכותית עלולים להכיל הטיות. לדוגמה, אם אלגוריתם מתוכנן לתעדף תשובות מקבוצות מסוימות, הוא עלול להפלות קבוצות אחרות.
הטיות הנגרמות מהתערבות אנושית: גם אם מערכת בינה מלאכותית מאומנת על נתונים חסרי פניות, התערבות אנושית עלולה לגרום להטיות. לדוגמה, אם מקודדים אנושיים מקבלים הוראה לתת תשובות שאושרו מראש כאשר הם עונים על שאלות מסוימות, הדבר עלול ליצור הטיה.
טיפול בהטיות בכלי בינה מלאכותית חשוב ביותר מכמה סיבות:
הוגנות: אם מערכת בינה מלאכותית כוללת הטיות, היא עלולה להיות לא הוגנת כלפי קבוצות מסוימות. לדוגמה, אם מערכת בינה מלאכותית משמשת לגיוס עובדים, היא עלולה להיות מוטה נגד קבוצות מודרות.
דיוק: אם מערכת בינה מלאכותית כוללת הטיות, ייתכן שהיא לא תוכל לספק מידע מדויק. לדוגמה, אם מערכת בינה מלאכותית משמשת למתן ייעוץ רפואי, היא עלולה לספק ייעוץ שגוי או מטעה.
אמון: אם אנשים לא מאמינים שמערכות בינה מלאכותית הן הוגנות ומדויקות, סביר להניח שהם ישתמשו בהן.
טיפול בהטיות בכלי בינה מלאכותית דורש גישה מרובת פנים, הכוללת:
איסוף נתונים חסרי פניות: הבטחה שערכות הנתונים המשמשות לאימון מערכות בינה מלאכותית הן חסרות פניות היא בעלת חשיבות עליונה. הדבר עשוי לדרוש מאמץ רב, מכיוון שזיהוי והסרת הטיות מנתונים עלול להיות קשה.
פיתוח אלגוריתמים חסרי פניות: האלגוריתמים המשמשים לבניית מערכות בינה מלאכותית חייבים להיות חסרי פניות. הדבר עשוי לדרוש שימוש בטכניקות למידת מכונה חדשות לבניית אלגוריתמים שפחות נוטים להטיות.
התערבות אנושית: התערבות אנושית יכולה לשמש לתיקון הטיות במערכות בינה מלאכותית. לדוגמה, מקודדים אנושיים יכולים לבדוק את התשובות שנוצרו על ידי מערכות הבינה המלאכותית ולתקן כל הטיות שהם מוצאים.
שקיפות: חשוב ליידע את משתמשי מערכות הבינה המלאכותית על הטיות שעלולות להתקיים במערכות הבינה המלאכותית. ניתן לעשות זאת על ידי מתן מידע על הנתונים שעליהם אומנו מערכות הבינה המלאכותית ועל האלגוריתמים ששימשו לבניית מערכות הבינה המלאכותית.
טיפול בהטיות בכלי בינה מלאכותית הוא אתגר מתמשך, אך הוא חיוני כדי להבטיח שהכלים הללו יהיו הוגנים, מדויקים וראויים לאמון.
מגבלות בדיקת עובדות באמצעות בינה מלאכותית
בעוד שכלי בדיקת עובדות באמצעות בינה מלאכותית עשו צעדים ניכרים בזיהוי מידע כוזב, עדיין קיימות מגבלות ביכולות וביעילות שלהם. מגבלות אלה נובעות ממספר גורמים:
הבנת הקשר: מערכות בינה מלאכותית מתקשות בהבנת הקשרים מורכבים וניואנסים, החיוניים לבדיקת עובדות מדויקת. לדוגמה, מערכת בינה מלאכותית לא תוכל להבחין בין סאטירה או הומור להצהרה אמיתית.
זיהוי מידע כוזב עדין: מערכות בינה מלאכותית עלולות להתקשות בזיהוי מידע כוזב עדין, כגון הסרת הקשר או דיווח סלקטיבי על עובדות.
מחסור במומחיות בתחום: לעתים קרובות חסרה למערכות בינה מלאכותית מומחיות התחום הדרושה לבדיקת עובדות של נושאים מסוימים. לדוגמה, למערכת בינה מלאכותית לא יהיה ידע רפואי מספיק לבדיקת עובדות מדויקת של טענות הקשורות לבריאות.
מניפולציה יריבה: מפזרי מידע כוזב מפתחים כל הזמן שיטות חדשות לתמרון ולעקיפה של מערכות בדיקת עובדות. יש לעדכן ולשפר את מערכות הבינה המלאכותית כל הזמן כדי לעמוד בקצב המדיניות החדשה הזו.
מחסומי שפה: כלי בדיקת עובדות באמצעות בינה מלאכותית עלולים שלא להיות מסוגלים להתמודד ביעילות עם מידע כוזב בשפות שונות. תרגום והבנה של הניואנסים של שפות שונות מאתגרים ודורשים ידע שפה מיוחד.
סיכון של אזעקות שווא: מערכות בדיקת עובדות באמצעות בינה מלאכותית עלולות לעשות שגיאות, מה שמוביל לסימון מידע מדויק כמידע כוזב. לאזעקות שווא אלה עלולות להיות השלכות חמורות, כגון צנזור של תוכן לגיטימי או פגיעה במוניטין של יחידים או ארגונים.
כדי להפחית את המגבלות של בדיקת עובדות באמצעות בינה מלאכותית, חשוב לשלב מומחיות אנושית עם כלי בינה מלאכותית. בודקי עובדות אנושיים יכולים לספק הקשר, מומחיות בתחום וחשיבה ביקורתית, שקשה לשכפל באמצעות מערכות אוטומטיות. בנוסף, שקיפות ושיפור מתמיד חיוניים להבטחת האפקטיביות והאמינות של מערכות בדיקת עובדות באמצעות בינה מלאכותית.
אסטרטגיות להפחתת סיכונים ולשיפור בדיקת עובדות באמצעות בינה מלאכותית
הפחתת הסיכונים של בדיקת עובדות באמצעות בינה מלאכותית ושיפור הדיוק והאמינות שלה דורשות גישה מרובת פנים הכוללת שיפורים טכנולוגיים, פיקוח אנושי ושיקולים אתיים. הנה כמה אסטרטגיות מפתח:
שיפור נתוני אימון: שפר את נתוני האימון המשמשים לאימון מודלים של בינה מלאכותית על ידי שילוב של מגוון רחב, מקיף של מקורות מידע אמיתיים. וודא שהנתונים חסרי פניות, מעודכנים ומכסים מגוון רחב של נושאים ונקודות מבט.
שילוב מומחים אנושיים: גשר על המגבלות של בינה מלאכותית על ידי שילוב בודקי עובדות אנושיים בתהליך בדיקת העובדות באמצעות בינה מלאכותית. מומחים אנושיים יכולים לספק הקשר, חשיבה ביקורתית ומומחיות בתחום, שקשה לשכפל באמצעות מערכות אוטומטיות.
פיתוח שיטות היברידיות: פתח שיטות היברידיות המשלבות טכנולוגיות בינה מלאכותית עם פיקוח אנושי. בינה מלאכותית יכולה לשמש לזיהוי מידע כוזב פוטנציאלי, בעוד שבודקי עובדות אנושיים יכולים לבדוק ולאמת את הממצאים.
יישום תהליכים שקופים: הקם תהליכי בדיקת עובדות ושיטות שקופים, כך שמשתמשים יוכלו להבין כיצד הוסקו המסקנות ולהעריך את הדיוק. ספק מידע על מקורות הנתונים, האלגוריתמים והמעורבות האנושית.
קידום אוריינות מדיה: קדם את אוריינות המדיה באמצעות תוכניות חינוך ומערכות הסברה כדי לעזור לאנשים להעריך מידע באופן ביקורתי, לזהות מידע כוזב ולקבל החלטות מושכלות.
עידוד שיתוף פעולה בין תעשיות: עודד שיתוף פעולה בין חברות טכנולוגיה, ארגוני בדיקת עובדות, חוקרים וקובעי מדיניות כדי לשתף ידע, שיטות עבודה מומלצות ומשאבים. לעבוד יחד כדי לטפל באתגרים ובהזדמנויות בבדיקת עובדות באמצעות בינה מלאכותית.
טיפול במחסומי שפה: פתח כלי בדיקת עובדות באמצעות בינה מלאכותית שיכולים להתמודד ביעילות עם מידע כוזב בשפות שונות. השקיעו בתרגום מכונה ותאמנו מודלים מיוחדים לכל שפה.
הערכה ושיפור מתמידים: הערך באופן רציף את הביצועים של מערכות בדיקת העובדות באמצעות בינה מלאכותית, זהה אזורים לשיפור ואופטימיזציה של אלגוריתמים. ערוך ביקורות ובדיקות סדירות כדי להבטיח דיוק ואמינות.
הקמת קווים מנחים אתיים: הקם קווים מנחים אתיים לפיתוח ופריסה של בדיקת עובדות באמצעות בינה מלאכותית, תוך התייחסות לנושאים כמו הטיות, שקיפות, אחריותיות וכבוד לזכויות אדם. וודא שמערכות בדיקת העובדות באמצעות בינה מלאכותית משמשות בצורה הוגנת, חסרת פניות ואחראית.
על ידי יישום אסטרטגיות אלה, אנו יכולים לשפר את הדיוק והאמינות של בדיקת עובדות באמצעות בינה מלאכותית, להפחית סיכונים ולמקסם את הפוטנציאל שלה במאבק נגד מידע כוזב.
תפקידם של אוריינות מידע וחשיבה ביקורתית
בהתחשב בכמות המידע העצומה הזמינה באינטרנט ובאפשרות לצ’אטבוטים של בינה מלאכותית להפיץ מידע לא מדויק, טיפוח אוריינות מידע וחשיבה ביקורתית חיוני. אוריינות מידע מאפשרת לאנשים לגשת למידע, להעריך אותו ולהשתמש בו ביעילות. חשיבה ביקורתית מאפשרת לאנשים לנתח, לפרש ולקבל שיפוטים מושכלים.
הנה כמה מיומנויות חיוניות לאוריינות מידע וחשיבה ביקורתית:
זיהוי מקורות אמינים: הערכת את האמינות, המהימנות וההטיות של מקורות מידע. חפש מקורות שיש להם מומחיות, מדיניות שקופה ועובדות הניתנות לגיבוי.
אימות מידע: ביצוע בדיקת הצלבה של מידע על ידי התייחסות למספר מקורות אמינים. היזהר מטענות שלא אומתו, תיאוריות קונספירציה וכותרות סנסציוניות.
זיהוי הטיות: היה מודע לכך שכל מקורות המידע עשויים להכיל הטיות. הערך את ההטיות, סדר היום או הנטייה הפוליטית של מחבר המקור או הארגון.
ניתוח טיעונים: הערכת הראיות וההסקה שמספק מקור מידע. חפש כשלים לוגיים, דיווח סלקטיבי ועקיצות רגשיות.
שיקול נקודות מבט שונות: חפש מגוון נקודות מבט ונקודות מבט על נושא. צור קשר עם אנשים המחזיקים בהשקפות שונות וקחו בחשבון טיעונים שונים.
שמירה על ראש פתוח: היו מוכנים לשנות את דעותיכם בהתבסס על מידע או ראיות חדשות. הימנע מאישור הטיות, שהוא רק חיפוש ראיות שתומכות באמונות קיימות.
ניתן להשיג שיפור של אוריינות מידע וחשיבה ביקורתית באמצעות מאמצים שונים, כגון:
תוכניות חינוך: מתן תוכניות חינוך לאוריינות מידע וחשיבה ביקורתית בבתי ספר, אוניברסיטאות וארגונים קהילתיים.
מסעות פרסום להגברת אוריינות המדיה: ארגון הודעות שירות לציבור, משאבים מקוונים וסדנאות לאוריינות המדיה כדי להגביר את המודעות ולקדם חשיבה ביקורתית.
הכשרת מורים: מתן הכשרה למורים כיצד ללמד כישורים לאוריינות מידע וחשיבה ביקורתית.
מעורבות הורים: עודד את ההורים להיות מעורבים בהרגלי צריכת המדיה של ילדיהם ולדון איתם על הדיוק והמהימנות של מידע מקוון.
על ידי טיפוח אוריינות מידע וחשיבה ביקורתית, אנו יכולים לאפשר לאנשים לקבל החלטות מושכלות, להימנע ממידע כוזב ולהיות אזרחים פעילים בעידן הדיגיטלי המלא מידע.