- AI ボットは人間のような会話を模倣する高い効果を示し、ソーシャルメディア上のやり取りにおける境界を曖昧にしています。
- 認識があるにもかかわらず、研究参加者の 58% が政治的議論における AI ボットを正確に識別できませんでした。
- さまざまな AI モデルが同様のパフォーマンスを示したことは、より高度でない AI でさえも人間ユーザーを説得力を持ってシミュレートできることを示唆しています。
ノートルダム大学のチームによるソーシャルメディア調査の分野での研究プロジェクトでは、彼らが異なるオンラインプラットフォーム上の政治的議論において、人間と人工知能を見分けることに一般大衆が多くの困難を抱えていることを発見しました。
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使用した3ラウンドに分けられたこの研究は、参加者が58%の確率でAIボットを人間と間違えていることを示しています。
政治的議論におけるAIボットは人間の境界を曖昧にする、研究
ノートルダム大学の研究計算センターのDr. Paul Brennerの指導の下、調査チームは、GPT4、Llama-2-Chat、Claude 2を含む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プレイヤーとして使用されるために多様な人格で設計されており、より頻繁に人間の特性を取り入れ、異なる政治的議論に関与しています。
その美しさは、各ボットが詳細なプロフィールを持つキャラクター（人格の出現）を持っており、個人的な経験と広範な世界の出来事との関係を描写するように指示されていたという事実でした。
データ操作のために、パネルが人間とボットと対話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分は人工知能と実際の人間の違いを作ることができませんでした。
この証拠は、AIボットが会話パターンに関して人間に非常に近づくことができることを示しており、したがって誤情報を宣伝するために使用される可能性を高めることを示しています。
AI の誤情報における役割
Paul Brenner氏は、これらのAIボットの採用とその可能性のあるカスケード効果、AI搭載ボットが世論に影響を与え、おそらく誤情報を広める機会などの問題を持ち上げました。
彼は、シミュレーションにおけるAIが非常に効果的であり、インターネット上の各個人が情報の元の源について簡単に欺かれる可能性があることを説明しました。
この研究で強調されたもう一つの重要な側面は、異なるAIモデルのプロセスにおける評価を示すことで、正確率が多様なLLM間でほとんど変化しないことを示していました。ここで、私たちはこの事実が、さらに洗練されていないモデルでさえ、ソーシャルメディアの相互作用シナリオにおいて人間のような会話を創造するのに十分に説得力があることを理解します。
したがって、他のことの中で、BrennerはAIの助けを借りて誤情報の拡散を防ぐための多次元アプローチについての彼の立場を強調しました。
教育キャンペーン、立法措置、より厳格なソーシャルメディアアカウントの検証などのこれらのイニシアチブは、すべてこの問題を完全に終わらせるのに役立ちます。さらに、青少年のAI影響の心理的健康の次元が考慮される予定であり、この影響を無効にするための戦略が開発される予定です。
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対オンライン情報の整合性の不均衡を強調し、状況に対処するための統合された戦略の開発を必要としています。
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ジョン・パーマー
John Murangiri氏は、市場分析のスキルを身につけてCryptopolitanに参加しました。John（通称JP）はナイロビ大学でマスコミュニケーションおよびメディア研究の学士号を取得し、これまでにInsideBitcoins.comやMetacoingraphで暗号資産市場の洞察を提供してきました。
