ノートルダム大学のチームによりソーシャルメディア調査の分野での研究プロジェクトが実施され、さまざまなオンラインプラットフォームでの政治的議論中に一般の人々が人間と人工知能を区別するのに多くの困難に直面していることがわかった。.
カスタマイズされたMastodonプラットフォームを配信プラットフォームとして3ラウンドに分かれて行われた調査では、参加者がAIボットを人間と勘違いしている割合が58%であることがわかった。.
AIボットが政治討論における人間の境界を曖昧にしていると研究
調査チームは、ノートルダム大学リサーチコンピューティングセンターのポール・ブレンナー博士の指導の下、GPT4、Llama-2-Chat、Claude 2などの生成ネットワークに基づくAIボットを採用しました。.
この世代のチャットボットは、世界情勢の分野で政治的役割を担うために多様な個性を備えて設計されており、より頻繁に人間の特性を取り入れてさまざまな政治的議論に関与するようになっています。.
その素晴らしさは、各ボットにキャラクター（詳細なプロフィールを持つ個性の出現）があり、個人の経験とより広い世界での出来事との関係を描くように指示されているという点です。.
データ操作に関しては、パネルが人間やボットとやりとりしていることを理解していたにもかかわらず、このサンプル グループの約半数は人工知能と実際の人間との違いを区別できませんでした。.
この証拠は、会話パターンに関する限り AI ボットは人間を非常によく模倣できるため、誤情報の拡散に利用される可能性が高くなることを示しています。.
誤情報におけるAIの役割
ポール・ブレナー氏は、こうした AI ボットの導入とその連鎖効果の可能性、AI ボットが世論に影響を与え、誤った情報を拡散する可能性などの問題を提起しました。.
彼は、シミュレーションにおける AI は非常に効果的であるため、インターネット上のすべての人間は、情報の元のソースに関して簡単に騙される可能性があると説明しました。.
本研究で強調されたもう一つの重要な点は、様々なAIモデルをプロセスの中で評価し、様々なLLM間で精度にほとんど差がないことを実証した点です。この事実は、それほど洗練されていないモデルであっても、ソーシャルメディアのインタラクションシナリオにおいて人間のような会話を作り出すのに十分な説得力を持つ可能性があることを示唆しています。.
したがって、とりわけ、ブレナー氏は最初の行で、AI の助けを借りて誤った情報の拡散を防ぐための多次元アプローチに対する自身の立場を強調しました。.
啓発キャンペーン、立法措置、ソーシャルメディアアカウントの厳格な認証といった取り組みは、この問題を完全に終わらせるために互いに役立つでしょう。さらに、青少年のAIの影響が心理的健康に及ぼす影響についても検討し、その影響を打ち消すための戦略を策定する予定です。.
この研究プロジェクトは、ソーシャル ネットワークにおける AI とオンライン情報の整合性の不均衡を強調しており、状況に対処するための統合戦略の開発が必要となります。.
