მოსახლეობაში ინტერნეტის გამოყენების მაჩვენებლის ზრდის პარალელურად, იზრდება ისეთი ვებგვერდების რაოდენობა, რომლებიც ყალბი ამბების გავრცელებას ცდილობენ. საპასუხოდ კი, პასუხისმგებელი ორგანიზაციები თუ კომპანიები მუშაობენ იმისათვის, რომ ყალბ ამბებთან ბრძოლის ახალი, უფრო ეფექტური გზები იპოვონ.

ცოტა ხნის წინ კალიფორნიის, კორნელისა და ლონდონის გლობალური უნივერსიტეტის (UCL) მეცნიერებმა ერთობლივად შექმნეს პროგრამა, რომელსაც ყალბი ამბების გამავრცელებელი ვებგვერდების ამოცნობა 90%-იანი სიზუსტით შეუძლია. ამის შესახებ UCL-ის განცხადებაშია ნათქვამი. მკვლევარებმა შექმნეს მანქანური დასწავლის ინსტრუმენტი, რომელსაც ყალბი ამბების გამავრცელებელი დომენების გამოაშკარავება შეუძლია.

"ყალბი ამბების გამავრცელებლები საკმაოდ მოხერხებულები არიან და ჩვენ გვჭირდება, შეგვეძლოს მათი ადრეული იდენტიფიცირება. დომენის რეგისტრაციის მონაცემებზე დაყრდნობით, ჩვენ შეგვიძლია ადრეული გაფრთხილების სისტემა გვქონდეს, რადგან ასეთი რესურსების უკან მდგომი ადამიანები, დომენის რეგისტრაციისას, ანონიმურად დარჩენას ამჯობინებენ ხოლმე. სწორედ ამ მონაცემს ვიყენებთ ჩვენს მოდელში", — ამბობს UCL-ის ასისტენტ პროფესორი და კვლევის თანაავტორი — ანილ დოში.

მკვლევართა გუნდი იმედოვნებს, რომ ახალი ინსტრუმენტის დახმარებით, შეძლებს წინ აღუდგეს ყალბი ამბების გამავრცელებლებს. მათ მიერ შექმნილი ინსტრუმენტის აქტიური გამოყენების შემთხვევაში კი, ასეთ ვებრესურსებთან ბრძოლა იქამდე ხდება შესაძლებელი, სანამ მათ შესახებ საზოგადოება გაიგებს.

ანილ დოში იმ განსხვავებებზეც საუბრობს, რომელიც სხვა მსგავსი ინსტრუმენტთან შედარებით აქვს მათ პროდუქტს. "ბევრი მოდელი, რომელიც ყალბი ამბების იდენტიფიცირებას ცდილობს, იყენებს კონტენტსა და სოციალურ მედიაში, მომხმარებლის ქცევაზე დაკვირვების გზას. ასე ხელოვნური ინტელექტი წინასწარმეტყველებს, თუ რომელი ამბავია ყალბი. ხოლო იმ დროისათვის, როცა მსგავსი ალგორითმები ასეთი ამბების აღმოჩენას შეძლებენ, შეიძლება, ძალიან გვიანი იყოს". ხოლო ახალი ალგორითმი ყალბ ამბებთან ჩანასახშივე ბრძოლას ხდის შესაძლებელს.

აღსანიშნავია, რომ ეს ეხება ვებგვერდებს და არა იმ გვერდებს, რომლებსაც სოციალურ ქსელში ქმნიან ხოლმე.

როგორც ახალი ალგორითმის შემქმნელები ამბობენ, მოდელმა 90%-იანი სიზუსტით შეძლო ყალბი ინფორმაციის გამავრცელებელი დომენების გამოვლენა, ხოლო 95%-იანი სიზუსტით სანდო წყაროები ამოიცნო. მოდელი 2016 წლის აშშ-ს არჩევნებისას შექმნილი დომენების მონაცემებზე გაწვრთნეს.

მკვლევარები პასუხისმგებელ ორგანოებთან თანამშრომლობის გზებს ეძებენ, თუმცა, აღსანიშნავია, რომ მათი ნაშრომი, ჯერჯერობით, რეფერირებად აკადემიურ გამოცემაში არ გამოქვეყნებულა.

თუ გინდა, რომ ნამდვილი და ყალბი ამბები ერთმანეთისგან მარტივად განასხვავო და დეზინფორმაციისგან სხვებიც დაიცვა, შემოგვიერთდი ჯგუფში – ერთად ვებრძოლოთ დეზინფორმაციას.

სტატია მოამზადა On.ge-მ აღმოსავლეთ-დასავლეთის მართვის ინსტიტუტის (EWMI) ACCESS-ის პროექტის ფარგლებში. მასალის დამზადება შესაძლებელი გახდა ამერიკელი ხალხის მხარდაჭერის შედეგად ამერიკის შეერთებული შტატების საერთაშორისო განვითარების სააგენტოს (USAID) დაფინანსებით. მის შინაარსზე პასუხისმგებელია On.ge. ის შესაძლოა არ გამოხატავდეს EWMI-ს, USAID-ის ან/და ამერიკის შეერთებული შტატების შეხედულებებს.