Социальные сети позволяют быстро распространять посты через кнопки «лайк» и «поделиться». Это помогает и полезной информации, и дезинформации, потому что алгоритмы часто продвигают сенсационные записи с большим числом репостов.
Группа исследователей из Университета Копенгагена предлагает простое решение: сделать репост чуть сложнее. В их модели добавление небольшой цифровой задержки снижает число репостов на платформах, таких как X, Bluesky и Mastodon.
Исследователи также добавили короткий обучающий шаг — всплывающее окно с вопросами о дезинформации и правилах платформы. Следующий шаг — проверить идею в реальных условиях.
Сложные слова
- дезинформация — ложная или искажённая информация в сетидезинформации
- алгоритм — правила работы программы для выбора контентаалгоритмы
- репост — пересылка или повторная публикация чужого постарепостов
- задержка — время ожидания перед действием или показомзадержки
- всплывающее окно — маленькое окно на экране с сообщением
- исследователь — человек, который изучает и анализирует что-либоисследователей, Исследователи
- платформа — интернет-сайт или сервис для публикацийплатформах, платформы
- сенсационный — вызывающий сильный интерес или удивлениесенсационные
Подсказка: наведите, сфокусируйтесь или нажмите на выделенные слова, чтобы увидеть краткие определения прямо во время чтения или прослушивания.
Вопросы для обсуждения
- Поможет ли, по-вашему, сделать репост сложнее уменьшить дезинформацию? Почему?
- Отвечали бы вы на всплывающее окно с вопросами о дезинформации перед репостом? Почему?
- Какая идея вам кажется лучше: задержка или всплывающее окно? Объясните коротко.
Похожие статьи
Как ИИ меняет медицинскую помощь в субсахарской Африке
Искусственный интеллект уже помогает ставить диагнозы и ускорять доставку медицинских услуг в некоторых частях субсахарской Африки. Проекты показывают снижение ошибок и более быструю помощь, но остаются проблемы с регулированием, финансированием и безопасностью данных.
Новые AI‑инструменты для борьбы с туберкулёзом
На конференции Union World Conference on Lung Health в Копенгагене (18–21 ноября) показали четыре AI‑инструмента для диагностики и мониторинга туберкулёза. Некоторые результаты многообещающие, но требуется дополнительная проверка и внедрение.
Датчики и искусственный интеллект помогают следить за людьми с БАС
Команда Университета Миссури тестирует систему с домашними датчиками и искусственным интеллектом для отслеживания изменений в здоровье людей с БАС. Данные анализируют машинным обучением, чтобы заранее заметить ухудшение и помочь клиницистам.
