人工智能聊天機器人的品質和準確性參差不齊，具體取決於它們的訓練和程式設計方式。這引起了人們的擔憂，因為這些工具可能會受到政治影響或控制。尤其是在科技平台減少人工事實核查員的情況下，用戶越來越依賴人工智能聊天機器人來尋找可靠的訊息。然而，事實證明，這些聊天機器人本身也容易產生虛假訊息。
衝突期間對 AI 事實核查的依賴及其缺陷
在印度與巴基斯坦持續四天的衝突中，社交媒體用戶轉而使用人工智能聊天機器人進行驗證。然而，他們遇到的是更多的虛假訊息，這凸顯了這些聊天機器人作為事實核查工具的不可靠性。隨著技術平台逐漸減少人工事實核查員的數量，用戶越來越多地依賴人工智能驅動的聊天機器人，包括 xAI 的 Grok、OpenAI 的 ChatGPT 和 Google 的 Gemini，以尋找可靠的訊息。但人們發現，這些人工智能聊天機器人提供的回應往往充斥著虛假訊息。
埃隆·馬斯克旗下平台 X（以前的 Twitter）上已經出現了一種常見的詢問方式，即「@Grok，這是真的嗎？」。Grok 在該平台上內建了人工智能助手，這反映了人們越來越傾向於在社交媒體上尋求即時闢謠。然而，人工智能聊天機器人提供的回應往往充斥著虛假訊息。
AI 聊天機器人傳播不準確訊息示例
Grok 目前正受到新的審查，因為有報導稱它在不相關的查詢中插入了極右陰謀論「白人種族滅絕」。它錯誤地將蘇丹喀土穆機場的舊視頻片段識別為巴基斯坦努爾汗空軍基地在印巴衝突期間遭到的導彈襲擊。此外，尼泊爾一座建築物發生火災的一段不相關的視頻被錯誤地識別為「可能」顯示巴基斯坦對印度襲擊的回應。
Grok 最近還將一段據稱拍攝於亞馬遜河中的巨型水蟒的視頻標記為「真實」，甚至引用了聽起來可信的科學考察來支持其虛假說法。事實上，這段視頻是人工智能生成的。拉丁美洲法新社事實核查員指出，許多用戶引用 Grok 的評估作為該片段真實的證據。
對事實核查員投資的減少
隨著 X 和其他主要科技公司減少對人工事實核查員的投資，人們越來越依賴 Grok 作為事實核查員。新聞監控組織 NewsGuard 的研究員麥肯齊·薩德吉警告說：「我們的研究多次發現，人工智能聊天機器人並不是新聞和訊息的可靠來源，尤其是在突發新聞方面。」
NewsGuard 的研究發現，10 個領先的聊天機器人容易重複虛假訊息，包括俄羅斯的虛假訊息敘事和與澳大利亞最近選舉相關的虛假或誤導性說法。哥倫比亞大學數位新聞學陶中心最近對八種人工智能搜索工具進行的研究發現，聊天機器人「通常不擅長拒絕回答它們無法準確回答的問題，而是提供不正確或推測性的答案」。
AI 在確認虛假圖像和製作細節方面的掙扎
法新社在烏拉圭的事實核查員詢問 Gemini 一張由 AI 生成的女性圖片時，它不僅證實了圖片的真實性，還捏造了關於她的身份以及圖片可能拍攝地點的細節。
此類發現引起了人們的擔憂，因為調查顯示，在線用戶越來越多地從傳統搜索引擎轉向人工智能聊天機器人，以獲取訊息和進行驗證。
Meta 對事實核查方法的轉變
今年早些時候，Meta 宣布將結束其在美國的第三方事實核查計劃，轉而將揭穿虛假訊息的任務交給普通用戶，採用一種被稱為「社區筆記」的模式，這種模式由 X 推廣。然而，研究人員多次質疑「社區筆記」在打擊虛假訊息方面的有效性。
人工事實核查面臨的挑戰和爭議
長期以來，人工事實核查一直是兩極分化的政治氣候中的一個導火索，尤其是在美國，保守派倡導者認為它壓制了言論自由並審查右翼內容——專業事實核查員強烈反對這一說法。法新社目前以 26 種語言與 Facebook 的事實核查計劃合作，包括在亞洲、拉丁美洲和歐盟。
政治影響和 AI 聊天機器人
人工智能聊天機器人的品質和準確性參差不齊，具體取決於它們的訓練和程式設計方式，這引起了人們的擔憂，即它們的輸出可能會受到政治影響或控制。最近，馬斯克的 xAI 將 Grok 在南非生成未經請求的提及「白人種族滅絕」的帖子歸咎於「未經授權的修改」。當人工智能專家大衛·卡斯韋爾詢問 Grok 誰可能修改了它的系統提示時，聊天機器人將馬斯克列為「最有可能」的罪魁禍首。
馬斯克是出生於南非的億萬富翁，也是唐納德·特朗普總統的支持者。他此前曾散布毫無根據的說法，稱南非領導人「公開推動對白人進行種族滅絕」。
對 AI 聊天機器人處理敏感問題的擔憂
國際事實核查網絡的主管安吉·霍蘭表示：「我們已經看到，在人工編碼員專門更改指令後，人工智能助手可能會捏造結果或給出有偏見的答案。我尤其擔心 Grok 在收到提供預先授權答案的指令後，如何處理涉及非常敏感事項的請求。」
確保 AI 準確性的重要性
人工智能聊天機器人的日益普及對訊息傳播提出了重大挑戰。雖然它們提供了快速便捷的獲取訊息方式，但它們也容易出錯並傳播虛假訊息。隨著用戶越來越多地依賴這些工具進行事實核查，確保其準確性和可靠性變得至關重要。
科技公司、事實核查組織和研究人員必須共同努力，提高人工智能聊天機器人的品質和可靠性。這包括實施嚴格的培訓協議、利用人工事實核查員來驗證人工智能生成的訊息，以及開發檢測和根除虛假訊息的機制。
展望未來
隨著人工智能技術的不斷發展，人工智能聊天機器人在我們獲取和消費訊息的方式中必將發揮越來越重要的作用。然而，重要的是要批判性地對待這些工具，並意識到它們的局限性。通過採取措施確保人工智能聊天機器人的準確性和可靠性，我們可以利用它們的潛力，同時減輕與虛假訊息傳播相關的風險。
人工智能工具中的偏見
人工智能工具中可能存在偏見，無論是體現在它們接受訓練的數據中，還是體現在它們的程式設計方式中。這種偏見可能會導致產生不準確或具有誤導性的結果。以 Grok 為例，它在不相關的查詢中插入了極右陰謀論「白人種族滅絕」，這說明人工智能系統可能會傳播有害的意識形態。
人工智能工具中的偏見可能是由多種因素造成的，包括：
**訓練數據中的偏見：**人工智能系統通過訓練數據集進行學習。如果這些數據集包含偏見，那麼人工智能系統也會學習這些偏見。例如，如果人工智能系統接受了主要針對男性撰寫的文章的訓練，那麼它可能會對女性產生偏見。
**演算法中的偏見：**用於構建人工智能系統的演算法也可能包含偏見。例如，如果演算法被設計用來優先考慮某些群體的答案，那麼它可能會對其他群體造成歧視。
**人工干預造成的偏見：**即使人工智能系統接受了無偏見數據的訓練，人工干預也可能導致偏見。例如，如果人工編碼員被指示在回答特定問題時給出預先授權的答案，那麼這可能會造成偏見。
解決人工智能工具中的偏見問題非常重要，原因有以下幾點：
**公平性：**如果人工智能系統包含偏見，那麼它可能會對某些群體造成不公平。例如，如果人工智能系統被用於招聘，那麼它可能會對受歧視群體產生偏見。
**準確性：**如果人工智能系統包含偏見，那麼它可能無法準確地提供訊息。例如，如果人工智能系統被用於提供醫療建議，那麼它可能會提供不正確或具有誤導性的建議。
**信任：**如果人們不相信人工智能系統是公平和準確的，那麼他們不太可能使用它們。
解決人工智能工具中的偏見問題需要多管齊下的方法，包括：
**收集無偏見的數據：**確保用於訓練人工智能系統的數據集是無偏見的非常重要。這可能需要大量的努力，因為查找和刪除數據中的偏見可能很困難。
**開發無偏見的演算法：**用於構建人工智能系統的演算法必須是無偏见的。這可能需要使用新的機器學習技術來構建不太容易出現偏見的演算法。
**人工干預：**人工干預可用於糾正人工智能系統中的偏見。例如，人工編碼員可以審查人工智能系統生成的答案，並糾正任何出現的偏見。
**透明度：**重要的是讓人工智能系統的用戶了解人工智能系統中可能存在的偏見。這可以通過提供有關人工智能系統接受訓練的數據以及用於構建人工智能系統的演算法的訊息來實現。
解決人工智能工具中的偏見問題是一項持續的挑戰，但對於確保這些工具公平、準確和值得信賴至關重要。
人工智能事實核查的局限性
雖然人工智能事實核查工具在識別虛假訊息方面取得了進步，但在能力和有效性方面仍然存在局限性。這些局限性源於以下幾個因素：
**理解背景：**人工智能系統很難理解複雜的背景和細微的差别，而这些背景和细微的差别对于准确的事实核查至关重要。 例如，人工智能系统可能无法区分讽刺或幽默与真实陈述。
**檢測細微的虛假訊息：**人工智能系統可能難以檢測細微的虛假訊息，例如斷章取義或選擇性地報告事實。
**缺乏領域專業知識：**人工智能系統通常缺乏事實核查某些主題所需的領域專業知識。例如，人工智能系統可能沒有足夠的醫學知識來準確地事實核查與健康相關的主張。
**對抗性操縱：**虛假訊息傳播者不斷開發新的方法來操縱和規避事實核查系統。人工智能系統必須不斷更新和改進，才能跟上這些新的策略。
**語言障礙：**人工智能事實核查工具可能無法有效地處理不同語言的虛假訊息。翻譯和理解不同語言的細微差别具有挑戰性，并且需要专门的语言知识。
**誤報的風險：**人工智能事實核查系統可能會出錯，導致將準確的訊息標記為虛假訊息。這些誤報可能會產生嚴重的後果，例如審查合法內容或損害個人或組織的聲譽。
為了減輕人工智能事實核查的局限性，將人工專業知識與人工智能工具相結合至關重要。人工事實核查員可以提供背景、領域專業知識和批判性思維，這些對於自動化系統而言是難以複製的。此外，透明度和持續改進對於確保人工智能事實核查系統的有效性和可靠性至關重要。
減輕風險和改善 AI 事實核查的策略
減輕人工智能事實核查的風險並提高其準確性和可靠性需要採取多管齊下的方法，涉及技術改進、人工監督和道德考量。以下是一些關鍵策略：
**增強訓練數據：**通過整合多樣化的、全面的真實訊息來源來改進用於訓練人工智能模型的訓練數據。確保數據是無偏見的、最新的，並涵蓋廣泛的主題和觀點。
**結合人工專家：**通過將人工事實核查員納入人工智能事實核查流程來彌補人工智能的局限性。人工專家可以提供背景、批判性思維和領域專業知識，這些對於自動化系統而言是難以複製的。
**開發混合方法：**開發將人工智能技術與人工監督相結合的混合方法。人工智能可以用于识别潜在的虚假信息，而人工事实核查员可以审查和验证结果。
**實施透明的流程：**建立透明的事實核查流程和方法，以便用戶了解如何得出結論並評估準確性。提供有關數據來源、演算法和人工參與的訊息。
**促進媒體素養：**通過教育計劃和宣傳活動促進媒體素養，以幫助個人批判性地評估訊息，識別虛假訊息，並做出明智的決定。
**鼓勵跨行業合作：**鼓勵技術公司、事實核查組織、研究人員和政策制定者之間的合作，以分享知識、最佳實踐和資源。共同努力應對人工智能事實核查中的挑戰和機遇。
**解決語言障礙：**開發能夠有效處理不同語言虛假訊息的人工智能事實核查工具。投資于机器翻译，并为每种语言训练专门的模型。
**持續評估和改進：**持續評估人工智能事實核查系統的性能，識別改進領域並優化演算法。定期進行審計和測試，以確保準確性和可靠性。
**建立道德指南：**为人工智能事实核查的开发和部署建立道德指南，解决偏见、透明度、问责制和尊重人权等问题。 确保人工智能事实核查系统以公平、公正和负责任的方式使用。
通過實施這些策略，我們可以提高人工智能事實核查的準確性和可靠性，減輕風險，並最大限度地發揮其打擊虛假訊息的潜力。
信息素養和批判性思維的作用
鑑於在線訊息量巨大以及人工智能聊天機器人傳播不準確訊息的可能性，培養信息素養和批判性思維至關重要。信息素養使個人能夠訪問、評估和有效使用訊息。批判性思維使個人能夠分析、解釋和做出明智的判斷。
以下是信息素養和批判性思維的基本技能：
**識別可信來源：**評估訊息來源的可靠性、信譽和偏见。 查找具有專業知識、透明政策和證據支持的事实的信息来源。
**驗證訊息：**通過參考多個可靠的訊息來源，對訊息進行交叉核對。警惕未經證實的主張、陰謀論和聳人聽聞的頭條。
**識別偏見：**意识到所有信息来源都可能包含偏见。 评估信息来源的作者或组织的偏见、议程或政治倾向。
**分析論證：**評估訊息來源提供的證據和推理。查找邏輯謬誤、選擇性報告和情感訴求。
**考慮不同的觀點：**尋求對問題的不同觀點和視角。與其他觀點不同的人進行對話，考慮不同的論證。
**保持開放的心態：**愿意改变自己对新信息或证据的看法。 避免确认偏见，即只寻求证实现有信念。
增强 信息素养和批判性思维可以通过各种努力来实现，例如：
**教育計劃：**在學校、大學和社區組織中提供關於信息素養和批判性思維的教育計劃。
**媒體素養運動：**發起公共服務公告、網絡資源和媒體素養工作坊，以提高認識和促進批判性思維。
**教師培訓：**为教师提供有关如何教授信息素养和批判性思维技能的培训。
**父母參與：**鼓勵家長參與孩子的媒體消費习惯，并与他们讨论在线信息的准确性和可靠性。
通過培養信息素養和批判性思維，我們可以使個人能夠在訊息泛濫的數位時代做出明智的決定，避免虛假訊息，並成為積極參與的公民。