Фактчекинг — это процесс проверки достоверности информации. Он включает в себя анализ и верификацию утверждений, представленных в медиа и публичных выступлениях. Фактчекинг помогает выявлять фейковые новости, ложные сведения и искажения, обеспечивая надежность и точность информации. На передовой этого процесса стоят независимые организации, журналисты и специальные программы, использующие различные методы, включая ИИ, для анализа данных и подтверждения фактов.
Роль ИИ в современной журналистике и медиа
ИИ кардинально изменяет подход к журналистике и медиа, предоставляя новые возможности для анализа, создания и распространения информации. Его роль непрерывно расширяется, открывая новые горизонты и вместе с тем поднимая важные вопросы этики и достоверности информации. Вот лишь некоторые аспекты данного процесса:
- Автоматизация задач
ИИ может выполнять рутинные задачи, такие как сбор данных, транскрибирование интервью и написание новостей на основе шаблонов. Это позволяет журналистам концентрироваться на более сложных и творческих аспектах работы.
- Анализ больших данных
С помощью ИИ журналисты могут анализировать огромные объемы данных, выявлять тренды и находить скрытые корреляции. Это особенно полезно для расследовательской журналистики.
- Фактчекинг и обнаружение дезинформации
ИИ помогает автоматически проверять факты и выявлять фейковые новости, что особенно важно в эпоху постправды.
- Создание контента
ИИ может генерировать текст, видео и аудио, что открывает новые возможности для мультимедийных историй. Например, алгоритмы могут создавать персонализированные новости или анимированные видеосюжеты.
- Модерация контента
ИИ используется для фильтрации и модерации пользовательского контента на платформах социальных медиа, помогая предотвращать распространение вредоносного контента.
Боты для фактчекинга
Это специализированные программы, использующие ИИ и машинное обучение для автоматической проверки фактов в текстах, среди них — ClaimBuster, Cheq, Truth Goggles, Full Fact и другие. Они помогают анализировать контент, предлагая проверку фактов на основе авторитетных источников и работая с базами данных.
Эти боты делают процесс фактчекинга быстрее и точнее, помогая бороться с дезинформацией в цифровую эпоху. Использование больших данных (Big Data) и машинного обучения (Machine Learning) влияет на многие сферы, включая журналистику, здравоохранение, финансовые рынки и пр.
Так происходит сбор данных — структурированных (таблицы) и неструктурированных (тексты, изображения). Следующий этап — их анализ: машинное обучение позволяет это сделать, выявляя даже скрытые паттерны и корреляции. При этом используется NLP (Natural Language Processing — обработка текстов на естественном языке, не путать с NLP — нейро-лингвистическим программированием). Это помогает в создании автоматических новостных сводок и выявлении дезинформации.
В больших данных используются алгоритмы машинного обучения: так создаются персонализированные рекомендации на основе анализа поведения пользователей и их предпочтений. Это касается как новостей, так и товаров, фильмов, книг. Машинное обучение помогает предсказывать различные события — рыночные тренды, поведение клиентов или риски в здравоохранении.
Технологии, позволяющие «клепать» фейковые новости, развиваются стремительно, тем важнее инновационный подход для их обнаружения. В этом могут помочь следующие платформы:
Deepware
Использует машинное обучение для анализа видео и определения подделок.
- Deepfake Detection Challenge (DFDC) Toolkit
Набор инструментов, разработанный Facebook и Microsoft, который предоставляет данные для обучения моделей обнаружения deepfake.
- FaceForensics++
Библиотека данных и инструменты для обнаружения подделок, включает видео с подделками и алгоритмы для их анализа.
- Deepfake Detection Software by Sensity
Платформа, которая использует технологии компьютерного зрения для обнаружения и анализа deepfake.
Использование ИИ для создания фейков
Искусственный интеллект позволяет бороться с фейкам, но он же помогает их и создавать. Например, ИИ может изменять лица людей в видео и имитировать голоса публичных персон, создавая иллюзию того, что они говорят или делают что-то, чего на самом деле не происходило. То же касается и текстов: ИИ генерирует их, подавая в качестве полноценных новостей, но в действительности — это вымышленные факты.
Нашумевшей в мире шоу-биза стала история, связанная со звездными Дженнифер Лопес и Брэдом Питтом. В 2018 году появились кадры любовной сцены пары, созданные с помощью технологии deepfake. В 2020 году разлетелись deepfake-видео с участием Джо Байдена и Дональда Трампа, что говорит о возможности использования ИИ для манипуляции общественным мнением и вмешательства в выборы.
В последнее время несколько deepfake–видео были вброшены и в медиаполе с участием ведущих журналистов Армении и премьер-министра страны, зрителям предлагалось купить лекарства или акции компаний.
Таким образом влияние фейковых новостей и deepfake на общественное мнение и политические процессы порой беспрецедентно. Они могут создавать панику и недоверие, вызывать страх и недоверие, влиять на выборы, подрывать доверие к СМИ. ИИ может использоваться для слежки за большими группами людей, что идет вразрез с нормами приватности и гражданских свобод. Также подобные технологии позволяют анализировать изображения и видео для распознавания лиц и других биометрических данных, что чревато утечкой персональной информации.
Следовательно, важно сделать алгоритмы ИИ прозрачными, а их решения — объяснимыми, тогда пользователи смогут понимать, как и на основании каких данных принимаются решения. Разработчики и компании, использующие ИИ, должны нести ответственность за последствия его применения, предотвращать злоупотребления и обеспечивать защиту данных пользователей.
Фактчекинг в Армении
В армянском поле сейчас действуют две компании, фактически уполномоченные заниматься фактчекингом, — «Союз информированных граждан» (СИГ) посредством портала FIP («Платформа проверки фактов») и CivilNet в Армении на платформе CivilNetCheck.
«Союз информированных граждан»
СИГ возглавляет известный антироссийский активист со стажем Даниел Иоаннисян. Его биография пестрит внушительными постами: организатор наблюдательских миссий на выборах, член Общественного совета Армении и Совета по антикоррупционной политике, профкомитета по конституционным реформам и пр. Однако деятельность подведомственного ему НПО не столь благозвучна.
Так, согласно исследованию Международной общественной организации гуманитарного развития (МООГР) СИГ в свое время получил от NED[1] $57 тыс. на оценку «негативных последствий» интеграции Армении в ЕАЭС. Как-то раз Иоаннисян даже выступил в качестве эксперта в Национальном собрании РА, где сетовал на то, как плохо для Армении быть членом ЕАЭС. В качестве альтернативы он и его соратники, конечно, предлагали «европейское будущее».
На те же цели деньги СИГ выделяют, как минимум, дипмиссия США в Армении и фонд Сороса: они указаны на главной странице Fip.am. Данная платформа называет себя «независимым СМИ», а главная ее цель якобы заключается в «раскрытии несоответствующей действительности информации, публикуемой должностными лицами, официальными органами и СМИ». Черным по белому здесь указано и то, журналисты портала не представляют интересы какой-либо политической партии или других групп.
Civilnet
Компания CivilNet, которую включила в свою программу фактчекинга сама Meta, начала действовать в рамках Международной сети проверки фактов, привлекая армяноязычных фактчекеров для оценки точности контента в Армении. Старт проекту, потеснившему СИГ, был дан летом этого года: фактчекинг предполагается в соцсетях Facebook и Instagram.
У Meta самая крупная сеть проверки фактов среди всех платформ. Когда фактчекер оценивает контент как ложный, компания снижает его видимость в ленте, значительно уменьшая его распространение. Это нейтрализует передачу дезинформации и ограничивает круг людей, которые ее увидят: снижается видимость страниц, групп и аккаунтов пользователей, постоянно распространяющих фейки, для них исключается возможность монетизации и рекламы. Когда контент помечается как фейковый, Meta предупреждает об этом пользователей, не удаляя контент, учетные записи или страницы из соцсетей.
Участие РФ в мировой борьбе с фейками как возможность альтернативных фактчекерских организаций
АНО «Диалог» в конце октября, после введения западных санкций и выдвинутых обвинений ФБР, объявила о создании Международной ассоциации по фактчекингу. Настало время выходить на мировой уровень, заявил на пресс-конференции генеральный директор АНО Владимир Табак.
Её цель — совместно с дружественными странами и организациями создавать сервисы для опровержения фейков. Две самые известные в мире фактчекерские организации — это International Fact-Checking Network (IFCN) и European Fact-Checking Standards Network (EFCSN), однако более 120 стран не охвачены ими. Для этого и создается новая международная ассоциация фактчекеров Global Factchecking Network (GFCN).
У этого объединения будет иной принцип управления — коллегиальный. При ассоциации появится коллегиальный совет, который будет решать, принимать или исключать организацию или гражданина, физлица также смогут вступать в организацию.
О предложении Армении вступить в новосозданную организацию пока неизвестно, но в случае его поступления появится возможность альтернативного и неангажированного фактчекинга в стране, что увеличит возможность объективного восприятия происходящих в стране и вокруг неё процессов.
[1] «Национальный фонд демократии» (также известен как «Национальный фонд в поддержку демократии»; англ. National Endowment for Democracy) — американская организация, основанная в 1983 году для продвижения демократии.
