دراسة: المستخدمون يواجهون صعوبة في اكتشاف الذكاء الاصطناعي على منصات التواصل الاجتماعي

- أظهرت روبوتات الذكاء الاصطناعي فعالية عالية في محاكاة المحادثات البشرية، مما ضبابية الحدود في تفاعلات وسائل التواصل الاجتماعي.
- رغم الوعي، فشل 58% من المشاركين في الدراسة في تحديد روبوتات الذكاء الاصطناعي بدقة في الخطاب السياسي.
- أظهرت نماذج ذكاء اصطناعي مختلفة أداءً متشابهًا، مما يشير إلى أن حتى الروبوتات الأقل تطورًا يمكنها محاكاة المستخدمين البشر بشكل مقنع.
أجرى فريق من جامعة نوتردام مشروع بحثي في مجال التحقيق في وسائل التواصل الاجتماعي، ووجد أن الجمهور العام يواجه صعوبات كبيرة في التمييز بين البشر والذكاء الاصطناعي خلال المناقشات السياسية على منصات الإنترنت المختلفة.
تشير الدراسة، التي قسمت إلى ثلاث جولات مع استخدام منصة ماستودون مخصصة كمنصة للتسليم، إلى أن المشاركين يخلطون بين روبوتات الذكاء الاصطناعي والبشر في 58% من الحالات.
روبوتات الذكاء الاصطناعي تمحو الحدود البشرية في الخطاب السياسي، حسب دراسة
اعتمد فريق التحقيق، تحت إشراف الدكتور بول برينر من مركز الحوسبة البحثية في جامعة نوتردام، على روبوتات ذكاء اصطناعي تعتمد على الشبكات التوليدية التي تشمل GPT4 وLlama-2-Chat وClaude 2.
صُممت هذه الجيل من روبوتات الدردشة بشخصيات متنوعة لتكون لاعبين سياسيين في مجال الشؤون العالمية، وغالباً ما تتسم بصفات بشرية وتشارك في مناقشات سياسية مختلفة.
جانب الجمال في الأمر كان حقيقة أن كل روبوت كان له شخصية (ظهور شخصية مع ملف تعريف مفصل) تم توجيهها لرسم علاقة بين التجارب الشخصية والأحداث الأوسع في العالم.
بالنسبة للتلاعب بالبيانات، وعلى الرغم من فهم اللوحة أنهم يتفاعلون مع بشر وروبوتات، لم يتمكن حوالي نصف هذه العينة من التمييز بين الذكاء الاصطناعي والبشر الحقيقيين.
تُظهر هذه الأدلة أن روبوتات الذكاء الاصطناعي يمكنها محاكاة البشر عن كثب من حيث أنماط المحادثة، مما يعزز فرص استخدامها في نشر المعلومات المضللة.
دور الذكاء الاصطناعي في المعلومات المضللة
طرح السيد بول برينر قضايا مثل اعتماد هذه الروبوتات وتأثيرها المتسرب المحتمل، وهي فرصة للروبوتات المدعومة بالذكاء الاصطناعي للتأثير على الرأي العام ونشر المعلومات المضللة.
شرح أن الذكاء الاصطناعي في المحاكاة فعال جداً؛ لدرجة أن كل فرد على الإنترنت يمكن أن يُخدع بسهولة بشأن المصدر الأصلي للمعلومات.
كان جانب آخر مهم تم تسليط الضوء عليه في هذه الدراسة هو تقييم نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة في العملية، بإظهار أن معدلات الدقة تختلف قليلاً بين نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) المختلفة. هنا، ندرك أن هذه الحقيقة تُظهر أن النماذج الأقل تطوراً يمكن أن تكون مقنعة بما يكفي لإنشاء محادثات شبيهة بالبشر في سيناريوهات التفاعل على وسائل التواصل الاجتماعي.
لذلك، من بين أمور أخرى، سلط برينر الضوء في الخط الأول على موقفه بشأن النهج متعدد الأبعاد لمنع انتشار المعلومات الكاذبة بمساعدة الذكاء الاصطناعي.
هذه المبادرات مثل الحملات التعليمية، والإجراءات التشريعية، وتفعيل حسابات التواصل الاجتماعي بشكل أكثر صرامة، والتي ستساعد بعضها البعض لإنهاء هذه المشكلة تماماً. بالإضافة إلى ذلك، من المقرر النظر في أبعاد الصحة النفسية لتأثير الذكاء الاصطناعي على المراهقين، ويُعنى تطوير استراتيجيات للتخفيف من هذا التأثير.
يؤكد هذا المشروع البحثي على عدم التوازن بين الذكاء الاصطناعي ونزاهة المعلومات عبر الإنترنت في الشبكات الاجتماعية، مما يستلزم تطوير استراتيجيات متكاملة للتعامل مع الموقف.
أذكى العقول في عالم العملات الرقمية يقرأون بالفعل نشرتنا الإخبارية. هل تريد الانضمام؟ انضم إليهم.
إخلاء مسؤولية. المعلومات المقدمة ليست نصيحة تداول. Cryptopolitan.com لا نتحمل أي مسؤولية عن أي استثمارات تتم بناءً على المعلومات المقدمة في هذه الصفحة. نوصي بشدة بإجراء بحث مستقل و/أو الاستعانة بمستشار مؤهل قبل اتخاذ أي قرار استثماري.

جون بالمر
انضم جون مورانغيري إلى موقع Cryptopolitan ممتلئاً بمهارات تحليل السوق. تخرج جون (المعروف أيضاً باسم جيه بي) من جامعة نيروبي بحصوله على درجة البكالوريوس في الاتصالات الجماهيرية ودراسات الإعلام. وساهم سابقاً بتحليلات لسوق العملات المشفرة في موقعي InsideBitcoins.com و Metacoingraph.















