Harvard Avi Loeb ນັກຟິສິກດາລາສາດໄດ້ປະກາດການຄົ້ນຄວ້າທາງວິຊາການໃຫມ່ເພື່ອສືບສວນວິທີການປະຊາຊົນປະເມີນເນື້ອຫາພາບດິຈິຕອນ, ລວມທັງຮູບພາບແລະວິດີໂອສັ້ນທີ່ຜະລິດຫຼືດັດແປງໂດຍປັນຍາປະດິດ. ການລິເລີ່ມມີຂຶ້ນຫຼັງຈາກກໍລະນີທີ່ຜ່ານມາທີ່ຊ່ອງ YouTube ໃຊ້ AI ເພື່ອສ້າງວິດີໂອປອມທີ່ມີຮູບພາບແລະສຽງຂອງນັກຄົ້ນຄວ້າ, ເຜີຍແຜ່ຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ໄດ້ຮັບອະນຸຍາດແລະສະສົມລ້ານ views ກ່ອນການໂຍກຍ້າຍ. ການຮ່ວມມືປະກອບມີຄູສອນ Gershon Tenenbaum ແລະ Nancy Cooke, ນອກຈາກ Dr. Omer Eldadi, ແລະຊອກຫາວິທີທີ່ຈະເຂົ້າໃຈຄວາມປະທັບໃຈຂອງສາທາລະນະໃນສະຖານະການຂອງວິວັດທະນາເຕັກໂນໂລຢີຢ່າງໄວວາ.
ການເຂົ້າຮ່ວມໃນການສໍາຫຼວດແມ່ນຄວາມສະຫມັກໃຈແລະບໍ່ລະບຸຊື່, ແກ່ຍາວປະມານ 10 ນາທີ. ຜົນໄດ້ຮັບຈະຖືກຕີພິມໃນວາລະສານວິທະຍາສາດທີ່ທົບທວນໂດຍເພື່ອນມິດ ແລະຕໍ່ມາໄດ້ແບ່ງປັນກັບຊຸມຊົນທີ່ສົນໃຈ. ແບບສອບຖາມກ່າວເຖິງຄວາມຮັບຮູ້ທົ່ວໄປກ່ຽວກັບເນື້ອຫາສາຍຕາໃນສື່ດິຈິຕອລ, ໂດຍບໍ່ມີຄໍາຖາມທີ່ຫຼອກລວງຫຼືຄໍາຕອບທີ່ຖືກຕ້ອງແລະຜິດ.
ປະສົບການສ່ວນຕົວກະຕຸ້ນການລິເລີ່ມ
ກໍລະນີຂອງການປອມແປງ AI ໄດ້ສົ່ງຜົນກະທົບໂດຍກົງຕໍ່ນັກຟິສິກດາລາສາດໃນເດືອນທີ່ຜ່ານມາ. ບຸກຄົນທີ່ບໍ່ໄດ້ຮັບອະນຸຍາດ Canais ໄດ້ເຜີຍແຜ່ຮູບລັກສະນະ ແລະຄໍາເວົ້າຂອງລາວຄືນໃໝ່ເພື່ອເຜີຍແຜ່ເນື້ອໃນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ຫຼາຍຄົນສັບສົນກັບເນື້ອໃນຕົວຈິງ. ການລຶບວິດີໂອເຫຼົ່ານີ້ເກີດຂຶ້ນຫຼັງຈາກການລະບຸຕົວຕົນ ແລະລາຍງານ, ແຕ່ໄດ້ເນັ້ນໃສ່ຈຸດອ່ອນໃນການກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງທາງອອນລາຍ.
ນັກຄົ້ນຄວ້າໄດ້ສັງເກດເຫັນວ່າປະຊາຊົນບໍ່ໄດ້ກໍານົດອາການອ່ອນໆຂອງການຫມູນໃຊ້, ເຊັ່ນ: ຄວາມບໍ່ສອດຄ່ອງທາງດ້ານສາຍຕາຫຼືການໄດ້ຍິນ. ຄວາມເປັນຈິງ Essa ກະຕຸ້ນການຮ່ວມມືກັບຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານຈິດຕະວິທະຍາ ແລະວິທະຍາສາດສະຕິປັນຍາ ເພື່ອສ້າງແຜນທີ່ຮູບແບບການຕັດສິນຂອງເນື້ອຫາດິຈິຕອນ.
ສະພາບການຂອງຄວາມກ້າວຫນ້າຂອງເຕັກໂນໂລຊີ deepfakes
ການແຜ່ຂະຫຍາຍຂອງເຄື່ອງມື AI ໄດ້ເຮັດໃຫ້ມັນງ່າຍຂຶ້ນໃນການສ້າງການປອມແປງຕົວຈິງ, ສາມາດໂຄນສຽງ ແລະປະເຊີນໜ້າກັບຂໍ້ມູນແຫຼ່ງໜ້ອຍ. ບົດລາຍງານຫຼ້າສຸດຂອງ Relatos ຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າເນື້ອຫາສັງເຄາະໄດ້ຮັບຄວາມສົນໃຈໃນເວທີວິດີໂອ, ລວມທັງຫົວຂໍ້ວິທະຍາສາດ, ບ່ອນທີ່ຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖືຂອງແຫຼ່ງແມ່ນຈໍາເປັນ.
ຜູ້ຊ່ຽວຊານເຕືອນກ່ຽວກັບຄວາມສ່ຽງຂອງຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງໃນຂົງເຂດເຊັ່ນ: ດາລາສາດແລະການສໍາຫລວດອະວະກາດ, ບ່ອນທີ່ການຕີຄວາມຫມາຍຂອງຂໍ້ມູນສາມາດບິດເບືອນ. ການຄົ້ນຄວ້າໃນປະຈຸບັນໄດ້ສຸມໃສ່ບຸກຄົນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບວິທະຍາສາດ, ຈຸດປະສົງເພື່ອເກັບກໍາຄວາມຮັບຮູ້ຂອງຜູ້ທີ່ປະຕິບັດຕາມຫົວຂໍ້ໃນວິທີການສະທ້ອນໃຫ້ເຫັນ.
ຈຸດປະສົງ ແລະ ວິທີການຄົ້ນຄວ້າ
ການສຶກສາໄດ້ກວດເບິ່ງຄວາມປະທັບໃຈທັນທີເມື່ອເບິ່ງຮູບພາບແລະວິດີໂອສັ້ນໃນສະພາບແວດລ້ອມສື່ມວນຊົນໃນປະຈຸບັນ. ຜູ້ຮ່ວມມືມີຈຸດປະສົງເພື່ອເກັບກໍາຂໍ້ມູນທີ່ປະກອບສ່ວນເຂົ້າໃນຄວາມເຂົ້າໃຈຂອງວິທີການທີ່ສະຫມອງປະມວນຜົນເນື້ອຫາສັງເຄາະທີ່ເປັນໄປໄດ້.
ວິທີການດັ່ງກ່າວໃຫ້ບຸລິມະສິດການປິດບັງຊື່ ແລະ ຄວາມລຽບງ່າຍເພື່ອຊຸກຍູ້ການມີສ່ວນຮ່ວມຢ່າງກວ້າງຂວາງ. ການລວບລວມ Resultados ຈະຊ່ວຍອະທິບາຍແນວໂນ້ມຄວາມໄວ້ວາງໃຈໃນສື່ພາບ.
ໂທຫາຊຸມຊົນວິທະຍາສາດແລະມີຄວາມສົນໃຈ
ການມີສ່ວນຮ່ວມແມ່ນເປີດໃຫ້ທຸກຄົນທີ່ໃຫ້ຄຸນຄ່າຫຼັກຖານແລະການວິເຄາະທີ່ສໍາຄັນ. ນັກດາລາສາດໄດ້ເສີມວ່າການປະກອບສ່ວນຂອງບຸກຄົນແມ່ນມີຄຸນຄ່າໃນຄວາມກ້າວຫນ້າທາງດ້ານຄວາມຮູ້ກ່ຽວກັບຄວາມໄວ້ວາງໃຈໃນເນື້ອຫາດິຈິຕອນ.
ການຄົ້ນຄວ້າປະຕິບັດຕາມມາດຕະຖານທາງວິຊາການທີ່ເຂັ້ມງວດແລະຫວັງວ່າຈະສ້າງການສົນທະນາທີ່ມີຄຸນວຸດທິໃນຫົວຂໍ້.
ຜົນກະທົບຕໍ່ການເຜີຍແຜ່ຄວາມຮູ້ທາງວິທະຍາສາດ
ເນື້ອຫາທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງສາມາດປະນີປະນອມການໂຕ້ວາທີກ່ຽວກັບຫົວຂໍ້ຕ່າງໆເຊັ່ນວັດຖຸລະຫວ່າງດາວຫຼືຄວາມກ້າວຫນ້າໃນ AI. ຂໍ້ລິເລີ່ມຊອກຫາວິທີທີ່ຈະເສີມສ້າງກົນໄກການເຂົ້າໃຈໃນລະບົບນິເວດຂໍ້ມູນຂ່າວສານທີ່ອີ່ມຕົວ.
ນັກອາວະກາດໄດ້ຍົກໃຫ້ເຫັນເຖິງຄວາມສໍາຄັນຂອງຫຼັກຖານທີ່ຢັ້ງຢືນໄດ້ໃນວິທະຍາສາດແລະເຊື້ອເຊີນປະຊາຊົນໃຫ້ປະກອບສ່ວນຢ່າງຈິງຈັງ.
