研究者はAIを使用して陰謀と事実を区別します

AI 陰謀 カノン
2021-01-07 07:48.

UCLAの研究者は、 陰謀論を実際の陰謀と区別するためのモデルを作成しました。 これにより、ロボットは将来、ピザゲートブリッジゲートのようなものを区別できるように なる可能性が あり ます。

ティモシーR. Tangherlini、シャディShahsavari、Behnam Shahbazi、エサンEbrahimzadeh、およびVwani Roychowdhuryによって作成されたプロジェクトは、分析 のような「ユーザー生成」物語を含む複数の物語 などPizzagate、Qanon、イルミナティを と比較 して、それらを 本当の物語それは 陰謀のようでした。

このプロセスでは、ストーリーを個別のチャンクに分割し、ストーリーに関与する人間、オブジェクト、または場所などの行為者を評価します。物語は、フォーラムやブログへの一連の投稿、または一連のTwitterデータにすることができます。

研究者たちは、陰謀論の物語は、行為者の数が少なく、それぞれがより重要であるため、しばしば途切れ途切れになり、簡単に分解されることを発見しました。さらに、実際の陰謀が強くなる一方で、情報が追加されるにつれて陰謀理論はしばしば一貫性を失います。

「実際の陰謀について報告することは、実際に起こったことを検証するプロセスの一部として、新しい行為者と関係を紹介します」と研究者は書いています。「このレポートは、コアの巨大ネットワークにさらに多くの証拠を提供し、時間の経過とともにネットワークの密度を高めます。対照的に、陰謀説は急速に形成される可能性があります。行為者と関係のいずれかをサポートする唯一の証拠はストーリーテラー自身から来るので、陰謀論のネットワーク構造はすぐに安定することを提案します。この安定化は、民間伝承の研究によって裏付けられています。これは、本質的に一定で比較的少数の行為者と関係のセットが、最初の物語のバーストが終了した後の許容可能なストーリー(またはストーリーの断片)の境界を決定することを明らかにしています。」

言い換えれば、陰謀説が形成されると、それはいくつかの主要人物、つまり トランプ、JFKジュニア、トカゲの怪物に急速に焦点を合わせますが 、それ以上複雑になることはありません 。 ctual陰謀が成長し、より多くの情報的になって 時間をかけて密集。たとえば、シンデレラ対ヘレン・ケラーの物語(ちなみに、詐欺としてTikTokkersに攻撃されている)を想像してみてくださいシンデレラには確認がほとんどなく、行動者のセットも限られていますが 、ヘレン・ケラーの物語には、長いタイムラインで、ドキュメント、画像、ビデオなどの情報が追加されると、ストーリーがより明確になります。

現実はフィクションよりも密度が高いようです。

「したがって、このプロセスにかけられたときの本当の物語は、小さな接続された部分に分割するのが難しいネットワークを作成する傾向があります。ブリッジゲートまたはエンロンでは、誰もが他の既存のコミュニティの一部です(そしてそれらはすべてそのコミュニティからのものです) )、したがって、人々とその関係を削除しても、物語のグラフが壊れたり分割されたりすることはありません」とTangherlini氏は述べています。「陰謀説のようなもの(架空の説明)の場合、1つまたは2つの行為者および/または関係が、フレームワークの接続されていない部分を一緒に保持する接着剤を提供するため、グラフを壊すのは非常に簡単です。したがって、たとえば、ストーリーテラーとしてのあなたが「隠された」(希薄な)接続を見つけることを可能にする秘密または難解な知識にアクセスできない限り、5Gをビルゲイツに接続し、Covid-19を地球温暖化に接続する直接の理由はありません。これらのつながりは陰謀論者によって「発見」され、彼らの物語の枠組みの中で弱いつながりになります。」

C onspiracy理論はなく、同じように、時間をかけて、より高密度を得ることができます。

「残念ながら、そのようなリンクを作成するのは非常に簡単です(偽物であることを示すのが非常に簡単であるのと同じように)」と彼は言いました。「ストーリーテリングでこれらのリンクをアクティブにする十分な数の人々がいると、彼らは物語の枠組みで重みを増します。」

研究者たちは、フォーラムやソーシャルメディア企業がこれを使用して、潜在的なフェイクニュースについてユーザーに警告できると信じています。

「システムのすべてのパラメーターを共同で推定するために実行する必要のある分類タスクが非常に多いため、パイプラインにはかなりの程度のAIが組み込まれています。現在、パイプラインは大部分が自動化されています」とTangherlini氏は述べています。「いくつかの問題点があります。データの取得とクリーニングは、いくつかの理由で困難です。リアルタイム分析を行うためのコンピューティングリソースがないため、 人間と対話する時間を行います。ノード/エッジに最適なラベルを選択するために発生する人間の入力がいくつかあります。」

チームは、真実を見つけるプロセスを自動化する方法に取り組んでいます。これは、最近インターネットを閲覧するときに私たちの多くが共有する夢です。

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