AI の倫理と AI が誘発する心理的予防接種により、偽情報で人間を助ける

膨大な量の偽情報と誤った情報に対して、私たちは何をするつもりですか?

日を追うごとに、すべてが明らかに悪化しています。

おそらく、人工知能 (AI) が私たちを助けてくれるかもしれません。 はい、そうです。AI の有益な使用法を利用して、絶え間なく続く偽情報や誤った情報の津波に対処できるかもしれません。 そうしてみるのが賢明かもしれません。 潜在的な解決策はすべて、追求する価値があるように思われます。

余談ですが、私はすぐに認めて、AI が間違いなく また 問題の一部にもなります。 人間が容易に AI を活用して偽情報や誤情報を生成できることに疑いの余地はありません。 さらに、AI は知らぬ間に偽情報や誤った情報を驚くほど有効に見せかけ、提示された情報が魅力的なほど正確で事実に基づいていると人間を騙すために使用される可能性があります。 AI がテーブルにもたらすものの明らかに悲しい顔の側面。 この議論の終わりに向かって、このマイナス面の難問に戻ります。

とりあえず、笑顔を浮かべて、AI が偽情報と誤報を強力な屈服にもたらすのにどのように役立つかを探ってみましょう。 重要な底流の XNUMX つは、これらすべてが AI 倫理の重要な要素に適合しているということです。 AI Ethics と Ethical AI に関する私のコラムは継続的かつ広範に取り上げられています。 ここのリンク & ここのリンクちょうど少数の名前を挙げる。

偽情報や偽情報との闘いにおいて、AI が特に役立つ味方となるこれらの基本的な方法を検討してください。

• はじめに: AI を使用して、偽情報や誤った情報が拡散する前に検出し、削除しようとすることができます
• 表示される前にフィルタ: AI を使用して偽情報や誤った情報をフィルタリングできるため、見られることを心配する必要はありません。
• 免疫力を高める準備： AI は、デマやデマに対処する準備と能力を強化するために使用できます (形式的には一種の心理的予防接種として知られています)。
• その他

最初にリストされた箇条書きは、コンテンツが世に出回る前に、可能な限り早い段階で偽情報と誤報を止めようとすることを伴います.

これは非常に問題のあるアプローチです。 これは言論の自由を抑圧しようとするビッグブラザーの試みかもしれないと声高に主張する人もいます。 この AI はどこまで行けるのでしょうか。 人々が自分の意見を自由に表現するのを妨げませんか? これは不気味なほど AI の滑りやすい坂道になり、最終的には善意から無邪気に始まった最悪の悪夢となる可能性があります。

私はあなたが絵を手に入れると確信しています。

XNUMX 番目の箇条書きはもう少し控えめで、AI を使用してコンテンツをフィルタリングできることを示唆しています。

さまざまなニュースやその他のソースからのすべての受信データ フィードをスキャンする AI フィルター ボットを使用している場合があります。 AI は、個人の基準に適合する偽情報や誤った情報をキャッチするように調整されています。 したがって、そのようなシナリオでは、ビッグ ブラザーの検閲状況ではありません。 あなたは AI を制御し、AI があなたに代わって真の受信箱の情報をフィルタリングする方法を制御します。

かなりいいですね。

ただし、いくつかの注目すべき懸念事項があります。

たとえば、私たちの見解はすでに大きく二極化していますが、この AI の使用により、その二極化がより深く、より暗くなる可能性があります。 24 時間 7 日ノンストップで動作するこの洗練された AI を使用すると、偽情報や誤報の可能性があると分類した情報をまったく見る必要がなくなることを想像してみてください。 あなたの二極化した視点は、ほぼ確実にそのまま維持されます。 一日中、注意を引く情報を見ようとするときはいつでも、それは常に完全に事前に選択されており、いわゆる偽情報や誤った情報をちらりと見る機会はありません.

私は、偽情報と誤報が発生する可能性があると言います いわゆる 実際に偽情報と誤報を構成するものについて、非常に多くの論争があるからです。 一部の専門家は、何が偽情報で何が偽情報であるかを確認するための絶対的な根拠があると主張しています。 正解と不正解があります。 何かが偽情報または誤った情報であると誤解することなく、すべてを計算できます。

誰もが物事をそれほど明確に理解しているわけではありません。

ことわざのオンまたはオフの相互に排他的な二分法のコントラストは、誤解を招くような心構えであると言われています。 ある人の偽情報は、別の人への偽情報とはみなされない場合があります。 誤報についても同様です。 主張は、偽情報と誤報は性質と大きさの点でさまざまであるということです。 すべての情報を確実に XNUMX つの山または別の山に分類しようとすることは、手を振るよりもはるかに困難です。

要点は、AI をフィルタリング メカニズムとして使用することに関する XNUMX 番目の箇条書きにはトレードオフがあるということです。 AI がますますこの用途に使用されるようになることに疑問の余地はほとんどありません。 同時に、このような AI がもたらす課題にも注意を払う必要があります。 偽情報や誤報のフィルターとしての AI は、特効薬やスラムダンクではありません。

つまり、AI を使用して人間が偽情報や誤った情報をより適切に処理できるようにする可能性です。

この文脈で AI を使用するこの第 XNUMX の手段について、おそらくあまり聞いたことがないのではないでしょうか。 それは現れ始めたばかりです。 あなたは今、成長して徐々に実用化されるであろう何かの最先端にいます。 ただし、この人気が拡大するにつれて、それが適切なアプローチであるかどうかについての論争も非常に目立つようになることを知っておいてください.

問題の一部は、一部の人が軽蔑的な方法で 人間とマインドゲームをする.

それは不吉に思えます。

これは、AI 倫理の領域にもつながります。

これらすべては、今日の AI、特にテクノロジーの形態としての機械学習とディープ ラーニングの使用、およびその利用方法について、深刻に浮上している懸念にも関連しています。 お分かりのように、ML/DL が知覚力のある AI であるか、その近くにある (そうではない) と信じているか、または想定することを選択して、大衆によって AI を擬人化する傾向がある ML/DL の使用法があります。 さらに、ML/DL には、倫理や法律の観点から、望ましくない、まったく不適切な、または違法な計算パターン マッチングの側面が含まれている可能性があります。

まず、AI 全体について言及する際の意味を明確にし、機械学習と深層学習の概要を簡単に説明しておくと役立つ場合があります。 人工知能が何を暗示しているかについては、多くの混乱があります。 また、AI 倫理の教訓を紹介したいと思います。これは、この談話の残りの部分に特に不可欠です。

AIについての記録を述べる

今日の AI の性質について同じ認識を持っていることを確認しましょう。

今日、感性のあるAIはありません。

私たちはこれを持っていません。

知覚力のある AI が可能になるかどうかはわかりません。 私たちが知覚力のある AI を達成するかどうか、また、知覚力のある AI が何らかの形で奇跡的に自発的に計算認知超新星 (通常はシンギュラリティと呼ばれます。 ここのリンク).

今日の AI は、人間の思考と同等の方法で「考える」ことができないことを認識してください。 Alexa や Siri とやり取りするときの会話能力は、人間の能力に似ているように見えるかもしれませんが、実際には、それはコンピューター処理であり、人間の認識が欠けています。 AI の最新の時代では、計算パターン マッチングを活用する機械学習とディープ ラーニングが広く利用されています。 これは、人間のような性癖の外観を持つ AI システムにつながりました。 一方、今日の AI には、常識に似たものはなく、堅牢な人間の思考の認知的驚異もありません。

問題の一部は、コンピューター、特に AI を擬人化する傾向にあります。 コンピューター システムまたは AI が、人間の行動に関連する方法で動作しているように見える場合、人間の性質をシステムに帰したいという圧倒的な衝動があります。 これは、感覚に到達する可能性について最も妥協のない懐疑論者でさえもつかむことができる、よくある精神的な罠です。

ある程度、それが AI の倫理と倫理的 AI が非常に重要なトピックである理由です。

AI 倫理の教訓により、私たちは警戒を怠らないようになります。 AI 技術者は、テクノロジー、特にハイテクの最適化に夢中になることがあります。 彼らは必ずしもより大きな社会的影響を考慮しているわけではありません。 AI 倫理の考え方を持ち、それを AI の開発と実施に統合することは、AI 倫理が企業にどのように採用されるかの評価を含め、適切な AI を生み出すために不可欠です。

一般にAI倫理の原則を採用することに加えて、AIのさまざまな使用を管理する法律を設ける必要があるかどうかという対応する質問があります。 AIの考案方法の範囲と性質に関係する新しい法律が、連邦、州、地方のレベルで広まっています。 そのような法律を起草して制定する努力は段階的なものです。 AI倫理は、少なくとも、考慮された一時的なギャップとして機能し、ほぼ確実に、ある程度、これらの新しい法律に直接組み込まれます。

AIを対象とする新しい法律は必要なく、既存の法律で十分であると断固として主張する人もいることに注意してください。 彼らは、これらの AI に関する法律の一部を制定した場合、社会に計り知れない利点をもたらす AI の進歩を取り締まることで、黄金のガチョウを殺すことになると警告しています。 たとえば、私の記事を参照してください ここのリンク.

これまでのコラムでは、AI を規制する法律を作成して制定するためのさまざまな国内および国際的な取り組みについて取り上げてきました。 ここのリンク、 例えば。 また、さまざまな国が特定して採用したさまざまな AI 倫理の原則とガイドラインについても説明しました。たとえば、200 近くの国が採用したユネスコ AI 倫理のセットなどの国連の取り組みが含まれます。 ここのリンク.

以下は、私が以前に詳しく調べた AI システムに関する倫理的な AI 基準または特性のキーストーン リストです。

• 透明性
• 正義と公正
• 非有害
• 責任
• 個人情報保護
• 善行
• 自由と自律
• 信頼
• ３つの柱
• 尊厳
• 連帯

これらの AI 倫理の原則は、AI 開発者だけでなく、AI 開発の取り組みを管理する人々、さらには最終的に AI システムを整備して維持する人々によっても利用されることを真剣に想定されています。 開発と使用の AI ライフサイクル全体にわたるすべての利害関係者は、倫理的 AI の確立された規範を遵守する範囲内にあると見なされます。 これは重要なハイライトです。なぜなら、「コーダーのみ」または AI をプログラムする人だけが AI 倫理の概念を遵守する必要があると通常想定されているからです。 ここで強調したように、AI を考案して運用するには村が必要であり、村全体が AI の倫理規定に精通し、それを遵守する必要があります。

物事を現実的に保ち、今日のコンピューターによる無感覚 AI に焦点を当てましょう。

ML / DLは、計算パターンマッチングの形式です。 通常のアプローチは、意思決定タスクに関するデータを収集することです。 データをML/DLコンピューターモデルにフィードします。 これらのモデルは、数学的パターンを見つけようとします。 そのようなパターンを見つけた後、そのように見つかった場合、AIシステムは新しいデータに遭遇したときにそれらのパターンを使用します。 新しいデータが表示されると、「古い」データまたは履歴データに基づくパターンが適用され、現在の決定が行われます。

これがどこに向かっているのか推測できると思います。 意思決定に基づいてパターン化された人間が不利なバイアスを取り入れている場合、データはこれを微妙ではあるが重要な方法で反映している可能性があります。 機械学習またはディープラーニングの計算パターンマッチングは、それに応じてデータを数学的に模倣しようとします。 AIで作成されたモデリング自体には、常識やその他の感覚的な側面の類似点はありません。

さらに、AI開発者も何が起こっているのか理解していない可能性があります。 ML / DLの難解な数学は、現在隠されているバイアスを見つけるのを困難にする可能性があります。 AI開発者が潜在的に埋もれているバイアスをテストすることを当然期待し、期待するでしょうが、これは見た目よりも難しいです。 比較的大規模なテストを行っても、ML/DLのパターンマッチングモデルにバイアスが埋め込まれている可能性は十分にあります。

有名な、または悪名高いガベージインガベージアウトの格言をいくらか使用できます。 重要なのは、これはバイアスに似ているということです。つまり、バイアスがAI内に沈むと、知らぬ間に注入されてしまいます。 AIのアルゴリズムの意思決定（ADM）は、公理的に不平等に満ちています。

良くない。

これで、偽情報や誤報への対処に関連する心理的予防接種を促す手段としての AI の役割について十分に議論するための準備が整ったと思います。

人間の心に入る

誤報と偽情報の根底にある基本または基本から始めましょう。

一般に、誤った情報とは、虚偽または誤解を招く情報を指します。

偽情報はほぼ同じですが、追加された要素で構成されています 意図. 私たちは通常、情報が偽情報であると解釈します。 意図された 誤報する。

今は夜の 10 時だと言うかもしれませんが、これは間違っているとしましょう。時刻は真夜中だからです。 もし私が直感で10時を告げたのであって、欺くつもりがなかったとしたら、私たちは通常、私があなたに誤解を与えたと言うでしょう. 間違った情報を流してしまいました。 怠け者だったのかもしれませんし、10時だと本気で信じていたのかもしれません。 一方で、私が意図的にあなたをだましてその時間が 10 時であり、その時間が実際には真夜中であることを知っていると思わせたかったために 10 時に言及した場合、これは一種の偽情報であると言えます。 .

情報全体の注目すべき側面の XNUMX つは、通常、情報を拡散できるため、情報がある程度広まる可能性があることです。 情報は広い意味でまさに水のように流れます。

今は夜の10時です。 あなたは今、その特定の情報を持っています。 近くにいる人たちに向かって、夜の 10 時だと大声で叫ぶかもしれません。 彼らも今、同じ情報を持っています。 おそらく、それらの人々の何人かは、携帯電話に乗り、他の人に電話して、10時だと伝えます. 全体として、情報は拡散または共有される可能性があり、場合によっては非常に迅速に拡散または共有されますが、他の場合には非常にゆっくりと拡散されます。

ある意味では、情報はバイラルになる可能性があると主張できます。

情報がバイラル化するこの現象を説明するのに役立つ、特に見たり使用したりしていないかもしれない造語または用語があります。 インフォデミック. この言葉は、情報と流行の両方のマッシュアップです。 概して、インフォデミックは、誤った情報や偽情報の拡散を伴う状況に関連しています。 虚偽または誤解を招く情報は、病気や病気の望ましくない広がりと同様に、望ましくない形でウイルスに感染する可能性があるという考えです。

夜の10時頃の例では、この見かけ上の事実は、近くの人々のグループに拡散された情報の一部でした. 彼らはまた、その事実を他の人に広めます。 10時が偽物だった場合、この特定の偽情報または誤報のインスタンスは、他の多くの人に広まりました. 彼らは、その情報が誤った情報または偽情報であることを知らない可能性があります。

これらの定義と基本事項はすべて理にかなっていると思います。

よし、続けよう。

私はあなたをひそかに、多くの魅力と不安を占める何かに導きました. 要点は、病気がバイラル的に行うことと、誤った情報や偽情報がバイラル的に行うことの間には、ほぼ間違いなく妥当な類似点があるということです。

誰もがこれらの主張された類似点に同意するわけではありません. とはいえ、それらは興味深いものであり、検討に値するものです。

詳しく説明させてください。

おわかりのように、人間が媒介する病気や蔓延する病気に言及する便利な類推を利用して、同様の可能性を誤った情報や偽情報の拡散と比較することができます。 病気の蔓延を食い止めようとするために、病気の蔓延の可能性を示す新たな病気の発生源を早期に検出して封じ込めることを目指すことができます。 蔓延する病気に対処する別のアプローチは、マスクや保護具を着用して慎重に使用することで感染を防ぐことです. XNUMX 番目のアプローチは、病気に関連する免疫を構築するために予防接種を受けることです。

病気に対処するためのこれらの同じアプローチが、誤った情報や偽情報に対処することと明確に比較できるという点で、私たちは今、完全に一巡しています. 私は以前、偽情報や誤報に対処しようとする目的で人工知能を使用する同様の取り組みが進行中であると述べました。特に (前述のとおり):

• はじめに: AI を使用して、偽情報や誤った情報が拡散する前に検出し、削除しようとすることができます
• 表示される前にフィルタ: AI を使用して偽情報や誤った情報をフィルタリングできるため、見られることを心配する必要はありません。
• 免疫力を高める準備： AI は、デマやデマに対処する準備と能力を強化するために使用できます (形式的には一種の心理的予防接種として知られています)。
• その他

ここで最も興味深いのは、第 XNUMX の側面です。

ここでは取引があります。

病気は通常、 人体. 誤った情報と偽情報がどのように発生するかを類推すると、不正な情報が 人の心. はい、おそらくあなたの心に流れ込む偽情報や誤報と接触する可能性があります. 偽情報または誤った情報は、潜在的にあなたの考え方を腐敗させたり、害したりします。

人体は、病気との接触に備えるためにワクチン接種を受けることができます。 人間の心に対して同じことができるかどうかについて、大きな疑問が生じます。 偽情報や誤った情報が頭に浮かんだとき、あなたはそれに対する準備ができており、それに応じて予防接種を受けているという心に接種することは可能ですか?

として知られる研究分野 心理的接種 誤った情報や偽情報を処理する準備ができているという意味で、心は実際に予防接種を受けることができると仮定しています.

心理的な予防接種に関する最近の調査研究でのこの説明と、時には何をしているとラベル付けされているかを考えてみてください。 プレバンキング:

• 「誤った情報を正してもその影響が完全に無効になるとは限らないため、誤った情報を暴くことにも問題があります。これは継続的影響効果として知られている現象です。 したがって、デバンキングとは対照的に、プレバンキングは、予想される誤った情報への暴露に対するレジリエンスを先制的に構築する手段として注目を集めています。 このアプローチは通常、接種理論に基づいています。 接種理論は、医学的予防接種のアナロジーに従い、医学的接種が病原体に対する生理学的抵抗力を構築するのと同じように、望ましくない説得の試みに対する心理的抵抗力を構築することが可能であると仮定しています。」科学の進歩、24 年 2022 月 XNUMX 日、共著者のジョン・ルーゼンビーク、サンダー・ファン・デル・リンデン、ベス・ゴールドバーグ、スティーブ・ラチェ、ステファン・レヴァンドフスキーによる「心理的接種はソーシャル メディア上の誤報に対する回復力を向上させる」)。

夜の 10 時の時間に関する私の例に戻ると、要求された時間が実際の時間ではない場合があることを前に説明したとします。 今後は、要求された時間に注意するための予防接種があります。 この接種により、偽情報または誤報である主張された時間に接触する準備が整いました.

主張された時間が実際の時間ではないことについて数年前に事前に警告していた場合、そのずっと前の警告について考えない可能性があります. したがって、以前の接種は（と言うべきか）すり減っています。 あなたへの私の予防接種を強化する必要があるかもしれません。

また、接種が必要なときに使用するのに十分なほど特異的ではなかった可能性もあります. 何年も前に、要求された時間と実際の時間について警告したとしたら、それは広すぎるかもしれません. 接種は、10 時ごろに言われた特定のインスタンスでは機能しない可能性があります。 その意味で、10 時の主張された時刻が使用されている場合は、注意する必要があるという私の予防接種が必要だったのかもしれません。 もちろん、病気の場合の接種はいくぶん同じで、既知の病気に非常に特異的な場合もあれば、広範囲にわたる場合もあります。

1961年にコロンビア大学のウィリアム・マクガイアが行った心理的接種に関するよく引用される調査研究は、現在、この研究分野の古典とみなされています. 彼が当時述べた次の重要な点に興味があるかもしれません。

• 「このような一般化された免疫は、1961 つのメカニズムのいずれかに由来する可能性があります。 事前暴露は、彼が常に受け入れてきた「自明の理」が実際には脆弱であることに気付くようにその人に衝撃を与える可能性があり、その結果、彼は自分の信念を擁護するように促され、その結果、強力な反論が来ても抵抗力が強くなります. あるいは、事前暴露に含まれる反論は、その信念に対するその後に提示されるすべての反論をあまり印象的でないようにする可能性があります。社会心理学、XNUMX）。

この接種と予防接種の例えは、誤報と偽情報の領域との比較として有用で適切だと思いますか?

する人もいれば、しない人もいます。

この議論の目的のために、前提が合理的で適切であることを受け入れてください.

どのようにして人々の心に接種したり、免疫をつけたりすることができるでしょうか?

心を啓発する本を人々に読ませることができます。 それについて話したり、ビデオを見たり、オーディオテープを聞いたりするかもしれません。 等。

AIを使って同じことをするかもしれません。

AI システムは、接種者として考案される可能性があります。 インターネットを見るなど、オンラインにアクセスし始めるときはいつでも、AI ベースのアプリがオンライン旅行の準備を整える可能性があります。 AI は、そのようにラベル付けされた非常に少量の偽情報を提供する可能性があり、意図的に誤ったものを見ようとしていることに気付くことができます。

この AI が提供する偽情報にさらされると、インターネット上で実際に遭遇する可能性のある偽情報や誤報に対処する準備が整います。 あなたの心の準備はできています。 ほら、あなたはインターネット上でブログを見て、火星から来たエイリアンの生き物がすでに地球にいて、明白な視界に隠れているという事実を主張していますが、この一見偽情報や誤情報は、事前の予防接種のためにあなたの心によってすぐに拒否されます（まあ、繰り返しますが、おそらくそれは真実であり、彼らは本当にここにいます!)。

とにかく、偽情報や誤報に関して、AI が人間に予防接種や免疫を与えるのにどのように役立つかを理解していただければ幸いです。

さまざまな AI アプリが考案されており、偽情報または誤情報の接種者として機能します。 AI は、広範で全体的に似たような予防接種を提供しようとするかもしれません。 AI は、より具体的な接種方法のために考案することもできます。 さらに、AI は、特定のニーズや興味に合わせて調整されたパーソナライズされたベースで機能することができます。 この空間の高度な AI は、いわば予防接種のショットを作成して提示する際に、許容レベル、精神吸収率、保持能力、およびその他の要因も判断しようとします。

かなり便利そうです。

危険なマインド ゲーム プレーヤーとしての AI

このように使われる AI は、一見すると非常に便利に思えます (ちょっと前に言いましたが)。

潜在的なマイナス面や問題があり、それは気がかりで、おそらく恐ろしいものです。

私のコラムでは、AI のデュアルユース機能についてよく議論します。 ここのリンク. AI は、人類にとって重要な貢献をすることができます。 悲しいかな、AI には多くの危険と不幸な落とし穴もあります。

教育者としての AI の場合、次の実証的な AI 倫理関連の問題を考えてみましょう。

• ヒトによる有害反応
• 人間による無反応反応
• AIのミスターゲティング
• AI アンダーターゲティング
• AIのサイバー侵害
• その他

これらの懸念事項について簡単に説明します。

人間による有害反応

この種の AI ベースの接種を受けた人間が副作用を起こしたり、悪影響を及ぼしたりするとします。

その人は予防接種を誤解し、突然、受け取った情報を受け入れられなくなる可能性があります。 彼らはすべての情報を遮断します。 AIはどういうわけか彼らを風呂の水で赤ちゃんを放り出すようにさせました（古いことわざ、おそらく引退する価値があります）. その人は、偽情報や誤った情報に対処しようとするだけでなく、すべての情報は常に間違っていると判断して反応しています。

私たちは人々にそこまで行き過ぎてほしくないのだと思います。

AI が助長する可能性のある副作用は数多くあります。 これは部分的には AI が接種を試みた方法によるものですが、接種を受けた人間の足元にも問題の一部を置かなければなりません。 彼らは、同じAI接種を受けた他の人がそうしなかったことに、ワイルドまたは奇妙な方法で反応した可能性があります.

繰り返しになりますが、これは病気の予防接種にたとえることができます。

つまり、このような AI の取り組みを利用する場合、悪影響を最小限に抑える責任ある方法で行うことが重要です。 また、副作用が発生したかどうかを確認するための AI の後続の側面も必要です。 有害反応が検出された場合、AI は、その人の有害反応を助け、反応を克服または緩和するように工夫する必要があります。

人間による無反応反応

もう XNUMX つの可能性は、AI による接種が接種を受けた人に影響を与えないことです。

人は、誤情報または偽情報に関連する AI ベースの予防接種を受けます。 ほとんどの人は「感染」して免疫を獲得しますが、まったく反応しない人も必ずいます。 彼らは接種から何も学びません。 それらは、すべてまたは特定の種類の誤報または偽情報に対して免疫を与えようとする AI の試みに反応しません。

繰り返しになりますが、これは病気の予防接種に匹敵します。

AIは、そのような状況に対処するように工夫する必要があります。

AI ミスターゲッティング

AI が特定のトピック (トピック X と呼ぶ) に関して人々に免疫を与えたいと考えていると想像してみてください。 AI のターゲットが間違っています。

これは二重の問題です。 第一に、トピックXは、AI接種者の推定および期待される目的としてカバーされていません。 第 XNUMX に、トピック Y はカバーされていますが、人々がそのトピックについて予防接種を受けることを望まなかった可能性があります。

おっと。

質問はたくさんあります。 これを防ぐことはできなかったのでしょうか。 もしそうなら、Y予防接種の話題を取り消すことはできますか? トピックXの接種をカバーしようとすることはできますか、それともAIによる元々の誤ったターゲットにより、その人は受容性が低下するか、受容性がなくなりますか?

問題のある懸念がたくさん出てきます。

AI アンダーターゲティング

AI がトピック Z の接種を行います。接種を受けた人々の反応は、最小限またはほとんど無視できるようです。 接種が定着するには不十分でした。

これは簡単に解決できるとすぐに主張したくなるかもしれません。 接種を繰り返すだけです。 たぶんそうだけどたぶん違う。

AI 接種の価値は非常に限られているため、人々に XNUMX 回経験させても、結果はわずかな結果に過ぎない可能性があります。 単純に繰り返すのではなく、接種を増やす必要があるかもしれません。

一方、AI による接種を促進する試みが行われたと想像してみてください。しかし、これは行き過ぎです。 ブーストされたバージョンはハイパーリアクションを引き起こします。 うーん、私たちは悪いところから悪いところへ来ました。

AIのサイバー侵害

偽情報や誤った情報から人々が予防接種を受けるのを支援するために、AI が広く使用されていることを想像してください。

一般的な信頼が人々に定着します。 彼らは、AI が偽情報や誤報として知られているものに目を向けさせる断片を提示することを知っており、期待しています。

すべてがうまくいっているようです。

悪事を働く者は、どういうわけか AI でサイバー侵害を行うことができます。 彼らは、人々に偽情報ではないと思わせたい、望ましい偽情報をAIにこっそりと押し込みます。 AI は、実際の偽情報が真の情報であるかのように見えるように配置されています。 また、本当の情報が偽情報として表示されます。

人々は完全にスヌーカーです。 彼らはAIによって偽情報を受けています。 その上、彼らは AI に依存するようになり、AI が正しいことをしていると信じていたために、この侵害された AI に夢中になりました。 ためらうことなく。

偽情報がいかに容易に広まる可能性があるかを考えると、悪事を行う者は、この種の AI の存在が、陰湿な嘘を世界中に広める最も簡単で最速の方法であると喜ぶかもしれません。 もちろん、皮肉なことに、AI接種者を利用して本質的に病気を広めました.

まとめ

AI にマインド ゲームをさせるべきでしょうか?

偽情報と誤情報の接種のための AI は、威嚇的なトロイの木馬になる可能性がありますか?

そのような悪夢について心配する実質的なケースを作ることができます。

他の人はそのような可能性を嘲笑します。 人は、AI がいつ騙されようとしているのかを知ることができるほど賢いのです。 そんなドリブルで人は倒れません。 そんなAIに惑わされるのは馬鹿だけだ。 これらは通常の反論と反論です。

人間と人間の本性を完全に賞賛していると思われたくないのであれば、人間が誤解を招く AI に堕ちる可能性があるという十分な兆候があることを示唆するだけです。

おそらくこれらすべてに迫るさらに大きな問題があります。

誰が AI を作成し、AI はどのようにして偽情報と誤報と見なされるかをアルゴリズムで決定しますか?

今日、特に偽情報と誤報を構成するものについて、世界全体で銃撃戦が行われています。 事実は事実であると主張する人もいます。したがって、適切な情報と不適切な情報を混同することはできません。 悪魔は時々細部に宿りますが、それは確かです。

とりあえず最後に一言。 エイブラハム・リンカーンは有名な言葉を残しています。

偽情報や誤った情報から人類を守るために使用される AI は、すべての人が常にだまされないようにするための重要なツールになるのでしょうか? それとも、より多くの人々をより多くの時間騙すために使用されるのでしょうか?

時間がたてば分かるさ。

そして、それは確かに偽情報や誤報ではありません.