Автор: Денис Аветисян
Новое исследование показывает, как языковые модели и искусственные агенты могут помочь понять механизмы распространения ложных новостей и предвзятых мнений в онлайн-пространстве.
"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.
Бесплатный Телеграм канал
Предложена платформа, использующая персонализированные языковые модели и систему проверки фактов для симуляции распространения дезинформации и анализа влияния сетевой структуры и когнитивных искажений.
Несмотря на растущую осведомленность о распространении дезинформации, механизмы ее усиления в социальных сетях остаются недостаточно изученными. В работе ‘Simulating Misinformation Propagation in Social Networks using Large Language Models’ предложена методология моделирования, использующая большие языковые модели в качестве агентов, имитирующих когнитивные искажения и идеологические установки пользователей. Эксперименты показали, что личностные особенности агентов и структура сети существенно влияют на искажение фактов при распространении новостей, ускоряя трансформацию информации в пропаганду. Возможно ли, используя подобный подход, разработать эффективные стратегии выявления и нейтрализации дезинформации в цифровой среде?
Архитектура Информационного Хаоса: Моделирование Распространения Дезинформации
Распространение дезинформации представляет серьезную угрозу для обоснованных решений и доверия в обществе, пронизывая все сферы жизни. Традиционные методы анализа часто неэффективны при изучении динамики распространения в социальных сетях, не учитывая множественные факторы и приводя к неточным прогнозам. Понимание взаимодействия когнитивных искажений и структуры социальных сетей критически важно для смягчения распространения ложной информации. Истина рождается не из количества данных, а из ясности идей, способных проложить путь сквозь хаос.
Социальная Сеть как Эхо-Камера: Агент-Основанное Моделирование
Для моделирования распространения информации используется симуляция социальной сети, где индивидуумы представлены взаимосвязанными узлами, характеризующимися определенными убеждениями и предрассудками. Персоны LLM-агентов создаются посредством Persona Conditioning, воплощая разнообразие мнений, что критически важно для реалистичного моделирования. Симуляция использует ветвящиеся пути для отслеживания потока информации и анализа влияния различных факторов. Глубина узла позволяет оценить устойчивость информации к искажениям и выявить факторы, способствующие её распространению или подавлению.
Поиск Истины в Потоке Информации: QA-Основанный Аудитор
Для оценки достоверности информации используется QA-Based Auditor, осуществляющий проверку фактической точности данных на каждом этапе распространения. Auditor рассчитывает Misinformation Index – показатель степени фактических искажений, усовершенствуя оценку путем включения Auditor Scoring. Анализ Branch-wise MPR предоставляет детализированную картину уровней дезинформации в конкретных путях распространения. Средний показатель Misinformation Propagation Rate (MPR) по сети составляет 0.64, позволяя оценить эффективность механизмов противодействия дезинформации.
Доменные Границы Дезинформации: Стратегии Смягчения
Анализ распространения дезинформации с использованием доменно-ориентированного MPR позволяет сравнивать уровни недостоверной информации в различных областях знаний, выявляя специфические тенденции и уязвимости. Моделирование показывает, что учет веса достоверности источника оказывает существенное влияние на распространение информации, формируя информационный ландшафт. Эхо-камеры также играют ключевую роль в усилении распространения дезинформации. Неоднородные ветви распространения информации характеризуются значительно более высоким средним MPR (0.72) по сравнению с однородными (0.56), при этом 85% ветвей распространяют пропаганду, а 78% приводят к распространению дезинформации уровня пропаганды. 68% ветвей генерируют Индекс дезинформации (MI) больше 5, указывающий на уровень пропаганды.
Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует, как сложная система социальных взаимодействий подвержена искажениям и неточностям. Подобно тому, как структура определяет поведение системы, предложенная методика моделирования с использованием персонализированных языковых моделей и аудиторской системы выявляет слабые места в распространении информации. Наблюдается, что предвзятость агентов и структура сети оказывают существенное влияние на достоверность фактов. Блез Паскаль однажды заметил: «Все великие истины начинаются с заблуждения». Это наблюдение находит отражение в работе, показывая, как легко ложные утверждения могут распространяться и закрепляться в сети, особенно когда агенты склонны к предвзятому мышлению и игнорируют проверку фактов. Понимание этих механизмов необходимо для разработки эффективных стратегий борьбы с дезинформацией и поддержания информационной целостности.
Что дальше?
Представленная работа, как и любая попытка моделирования сложности человеческого взаимодействия, лишь приоткрывает завесу над истинной природой распространения дезинформации. Масштабируемость здесь определяется не вычислительной мощностью, а ясностью идей, лежащих в основе моделируемых агентов. Очевидно, что текущая архитектура, хоть и демонстрирует влияние когнитивных искажений и сетевой структуры, упрощает богатую палитру человеческой мотивации. Будущие исследования должны сосредоточиться на интеграции более тонких моделей принятия решений, учитывающих не только “правду” и “ложь”, но и нюансы социального статуса, эмоциональной вовлеченности и личных ценностей.
Представленная система, подобно любой экосистеме, демонстрирует взаимосвязанность всех элементов. Игнорирование контекста, в котором возникает дезинформация, — будь то политический ландшафт, культурные особенности или психологические факторы — неизбежно приводит к неполной картине. Необходимо сместить фокус с простой верификации фактов на понимание того, почему люди верят в ложь, и как эти убеждения распространяются в сети. Ключевым вызовом является создание агентов, способных к самокритике и пересмотру своих убеждений на основе новой информации, что, несомненно, потребует значительных усилий в области искусственного интеллекта.
В конечном счете, успех подобного моделирования зависит не от достижения абсолютной точности, а от способности выявлять закономерности и предлагать эффективные стратегии противодействия дезинформации. Задача не в том, чтобы создать идеальную копию реальности, а в том, чтобы построить полезный инструмент для понимания и управления сложными социальными процессами. И, возможно, в этом и заключается истинная элегантность – в простоте и ясности идеи, лежащей в основе сложной системы.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.10384.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Аналитический обзор рынка (12.11.2025 20:32)
- Почему акции Krispy Kreme упали сегодня
- Эта акция по искусственному интеллекту превзошла рынок за девять из последних десяти лет и готова сделать это снова в 2025 году.
- Две перспективных акции, будущий рост которых превосходит BigBear.ai
- Будущее BNB: прогноз цен на криптовалюту BNB
- Таргет против Валмарт: кто заслуживает ваших инвестиций?
- Вы никогда не слышали об этой компании, но ее акции выросли более чем на 320% в этом году
- Сириус XM: Флаги судьбы и русло времени
- Акции Rumble: Охота за Дивидендами в Королевстве Цифровых Чудес
- Куда будет двигаться акция Robinhood через 5 лет?
2025-11-15 00:57