Эксперты изучили тактику российской фабрики троллей в Twitter

Эксперты изучили тактику российской фабрики троллей в Twitter

Эксперты изучили тактику российской фабрики троллей в Twitter

Специалисты Клемсонского университета два года изучали феномен распространения дезинформации и пропаганды через социальные сети. Помимо прочего, учёные объяснили принцип работы «российских троллей» на площадке Twitter.

По словам команды исследователей, российские профессиональные тролли используют тактику набора сотен тысяч подписчиков с помощью полезных мотивационных твитов.

Затем такие аккаунты начинают распространять среди своих подписчиков ложную информацию, сеять сомнения в политических процессах и всячески подрывать веру в устои.

«Дело в том, что дезинформация распространяется не тем аккаунтом, с принципами которого вы несогласны — как раз наоборот. По-настоящему эффективная дезинформация встраивается в учётные записи, на которые вы подписаны, за которыми следите и с которыми соглашаетесь», — пишут специалисты.

«Настоящие профессионалы этой сферы пытаются приблизить вас, а не оттолкнуть. Качество работы российских троллей является результатом отточенного в течение нескольких лет мастерства и миллионов постов в социальных сетях».

Эксперты утверждают, что активность российских профессиональных троллей была замечена на площадках Instagram, Stitcher, Reddit, Google+, Tumblr, Medium, Vine, Meetup и даже Pokemon Go.

Стоит уточнить, что исследователи говорят о деятельности Агентства интернет-исследований, именуемого некоторыми как «фабрика троллей» или «кремлеботы». В статье команды Клемсонского университета рассматриваются два примера реально существующих Twitter-аккаунтов.

ИИ сказал — ты согласился: учёные описали феномен когнитивной капитуляции

Исследователи из Университета Пенсильвании предложили новое объяснение тому, как люди взаимодействуют с ИИ. По их мнению, всё чаще пользователи не просто пользуются нейросетями, а буквально «сдаются» им. Этот феномен специалисты назвали «когнитивной капитуляцией» (cognitive surrender).

Если раньше люди использовали технологии вроде калькуляторов или GPS для отдельных задач — «разгружали» мозг, но сохраняли контроль, — то с ИИ ситуация меняется.

Всё чаще пользователи просто принимают ответы модели за истину, не проверяя и не анализируя их. Причём, как отмечают исследователи, это особенно заметно, если ответ звучит уверенно, гладко и без лишних сложностей. В таком случае у человека просто не включается внутренний «режим сомнения».

Чтобы проверить это, учёные провели серию экспериментов с участием более 1300 человек. Им предложили задачи на когнитивное мышление с подвохом, который требует не интуиции, а вдумчивого анализа.

Часть участников могла пользоваться ИИ-помощником, но с нюансом: модель специально давала неправильные ответы примерно в половине случаев. Результат оказался показательным.

 

Когда ИИ отвечал правильно, пользователи соглашались с ним в 93% случаев. Но даже когда он ошибался, люди всё равно принимали его ответ в 80% случаев. То есть большинство просто не перепроверяло результат, даже если он был неверным.

В среднем участники соглашались с ошибочным ИИ в 73% случаев и оспаривали его лишь в 19,7% случаев.

Более того, у тех, кто пользовался ИИ, уровень уверенности в своих ответах оказался выше — даже несмотря на то, что половина этих ответов была неправильной.

 

Интересно, что поведение менялось в зависимости от условий. Например, если участникам давали небольшие денежные стимулы за правильные ответы и мгновенную обратную связь, они чаще перепроверяли ИИ и исправляли ошибки. А вот дефицит времени, наоборот, усиливал зависимость от модели: под давлением дедлайна люди ещё охотнее доверяли ИИ.

Не все оказались одинаково уязвимы. Люди с более высоким уровнем так называемого флюидного интеллекта (fluid IQ) реже полагались на ИИ и чаще замечали его ошибки. А вот те, кто изначально воспринимал ИИ как авторитетный источник, чаще попадались на неверные ответы.

При этом сами исследователи подчёркивают: «когнитивная капитуляция» — не обязательно зло сама по себе. Если ИИ действительно работает лучше человека, логично ему доверять, особенно в задачах вроде анализа данных или оценки рисков.

Но есть важный нюанс: качество мышления в таком случае напрямую зависит от качества самой модели.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru