Генеративный ИИ меняет кампании дезинформацииCEFR B2
14 нояб. 2025 г.
Адаптировано по материалам Metamorphosis Foundation, Global Voices • CC BY 3.0
Фото: Hartono Creative Studio, Unsplash
Интервью, опубликованное 12 ноября 2025 года на Antidisinfo.net и перепечатанное по соглашению с Global Voices и Metamorphosis Foundation, содержит подробные замечания Лауры Джаспер из Гаагского центра стратегических исследований (HCSS). Джаспер описывает, как генеративный ИИ трансформирует кампании дезинформации, увеличивая скорость распространения, масштаб тиражирования и возможность массовой персонализации сообщений для разных целевых аудиторий.
Она подчёркивает, что установление авторства сложной кампании теперь чаще опирается на вероятностные выводы: враги используют прокси, ложные флаги и коммерческие инструменты, в том числе сам генеративный ИИ. В ответ аналитикам рекомендуется открыто указывать уровни уверенности (низкий, средний, высокий) и публиковать основания своих выводов — это важно для сохранения доверия и накопления общих знаний.
Исследования HCSS в Европе и в Индо‑Тихоокеанском регионе выявляют общую уязвимость: высокая зависимость от коммерческих платформ вместе с трещинами в общественном доверии, такими как поляризация и низкое доверие к институтам, создают условия для усиления разделений. Для измерения успеха иностранной кампании Джаспер советует ориентироваться на наблюдаемые изменения в поведении, а не только на сдвиги в мнениях. Примеры желаемых поведенческих состояний — снижение явки избирателей или рост участия в протестах — требуют чётких базовых уровней и контрфактов.
Для связывания воздействия с действиями она рекомендует сочетать количественные и качественные методы. Количественные данные включают:
- опросы и данные о мобильности,
- записи транзакций или участия,
- и другие системные показатели.
Качественные выводы — интервью и фокус‑группы — помогают объяснить причины изменений. Джаспер цитирует исследование «Начать с конца: измерение эффектов поведенческого воздействия в военных операциях» как основу подхода. Она отказалась советовать методы в правовой «серой зоне» и призвала к широкому вовлечению местных акторов — строителей сообществ, расследовательских журналистов и других — чтобы реализовывать ответы на местном уровне и восстанавливать доверие.
Сложные слова
- генеративный — относящийся к системам ИИ, создающим содержимое
- дезинформация — умышленно ложная или вводящая в заблуждение информациядезинформации
- персонализация — адаптация сообщения под конкретную аудиториюперсонализации
- вероятностный — основанный на оценке вероятностей, не гарантированныйвероятностные
- ложный флаг — маскировка действий под другого автора или группуложные флаги
- основание — доказательство или причина, объясняющая выводоснования
- количественный — связанный с числами, измеримыми даннымиколичественные
- качественный — основанный на описаниях, интервью или наблюденияхкачественные
- контрфакт — гипотетический альтернативный сценарий для сравненияконтрфактов
Подсказка: наведите, сфокусируйтесь или нажмите на выделенные слова, чтобы увидеть краткие определения прямо во время чтения или прослушивания.
Вопросы для обсуждения
- Какие проблемы могут возникнуть, если установление авторства будет опираться на вероятностные выводы? Приведите примеры последствий.
- Каких местных акторов в вашем сообществе следует привлечь для противодействия дезинформации и почему?
- Как вы считаете, какое сочетание количественных и качественных методов лучше подходит для измерения влияния кампаний на поведение людей? Обоснуйте ответ.
Похожие статьи
Виндхук: запуск спутниковой системы раннего оповещения SEWA
На форуме в Виндхуке (Намибия) 23–27 июня представили SEWA — спутниковую систему раннего оповещения. Система и связанная программа ClimSA должны улучшить доступ к климатическим данным и помочь Африке готовиться к погодным и климатическим рискам.
Замедлить репосты, чтобы уменьшить дезинформацию
Исследователи из Университета Копенгагена предлагают сделать репосты чуть сложнее: добавить небольшую паузу и элемент обучения. Модель показывает, что пауза снижает репосты, а пауза вместе с обучением повышает качество распространяемых постов.
