Иллюзии и обман: Моделирование восприимчивости к дезинформации

Автор: Денис Аветисян

Исследование показывает, как искусственный интеллект может имитировать человеческие реакции на ложную информацию, выявляя ключевую роль когнитивных искажений.

"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

Различные модели поведения агентов демонстрируют широкий спектр реакций на дезинформацию, что позволяет исследовать динамику распространения ложных сведений и потенциальные стратегии противодействия.

В статье демонстрируется, что агенты, созданные на основе больших языковых моделей, способны точно воспроизводить поведение людей в условиях дезинформации, причем предрассудки и когнитивные схемы оказываются важнее профессиональной принадлежности.

Дезинформация представляет собой серьезную угрозу для общественного мнения и стабильности институтов, однако эмпирическое изучение уязвимости различных групп населения сопряжено с этическими и практическими трудностями. В работе ‘Simulating Misinformation Vulnerabilities With Agent Personas’ предложена методика моделирования реакций на дезинформацию с использованием агент-ориентированного моделирования и больших языковых моделей (LLM). Полученные результаты демонстрируют, что агенты, сгенерированные LLM, достоверно воспроизводят реакции людей, при этом когнитивные схемы оказывают большее влияние на интерпретацию информации, чем профессиональная принадлежность. Возможно ли, используя данный подход, разработать эффективные стратегии противодействия дезинформации и повышения устойчивости общества к манипуляциям?

Хрупкость Истины в Цифровую Эпоху

Распространение дезинформации представляет серьезную угрозу для информированного общественного дискурса и стабильности общества. Скорость и масштаб цифрового распространения информации значительно превосходят возможности традиционных методов борьбы с ложными нарративами. Понимание того, как люди обрабатывают и распространяют информацию, критически важно для смягчения рисков. Исследования показывают, что когнитивные предубеждения и эмоциональные факторы играют ключевую роль в принятии решений о достоверности информации, особенно в социальных сетях.

Анализ согласованности аннотаций, полученных от LLM-агентов при определении дезинформации в новостных заголовках, показывает различную степень согласия между моделями.

Анализ механизмов распространения дезинформации выявляет закономерности, связанные с сетевыми структурами и влиянием пользователей. Эффективные стратегии противодействия требуют комплексного подхода, учитывающего технологические и психологические аспекты. Как сложный организм, общество реагирует на ложь, и его устойчивость зависит не от изоляции, а от способности ясно видеть истину в информационном потоке.

Моделирование Разума: Когнитивные Основы Убеждений

Индивидуальное восприятие информации не является объективным; устоявшиеся ментальные схемы оказывают значительное влияние на интерпретацию и принятие новых данных. Эти схемы, формирующиеся на основе предыдущего опыта, служат фильтрами, определяющими, что будет замечено, запомнено и как интерпретировано. Теория фрейминга объясняет, что способ представления информации – а не только её содержание – формирует восприятие и убеждения. Один и тот же факт, представленный в разных контекстах, может вызывать совершенно разные реакции. Акцент на потенциальных потерях часто оказывает более сильное влияние, чем на сопоставимых выгодах. Когнитивные искажения систематически искажают суждения, создавая уязвимости к манипуляциям и усиливая предубеждения. Эти искажения, являющиеся результатом упрощенных эвристик, могут приводить к нерациональным решениям, даже при наличии достаточной информации.

Симуляция Социальной Динамики: Агент-Ориентированный Подход

Агент-ориентированное моделирование (АОМ) позволяет создать виртуальную популяцию индивидуумов с уникальными характеристиками и когнитивными искажениями. Этот подход позволяет изучать сложные социальные явления, имитируя поведение отдельных агентов и их взаимодействие. В качестве движущей силы для генерации реалистичных поведенческих моделей и ответов агентов используются большие языковые модели (БЯМ), такие как LLaMA 3.1 8B Instruct и GPT-4. БЯМ позволяют создавать адаптивных агентов, способных принимать решения в динамичной среде, что критически важно для моделирования сложных систем.

Проведенное исследование демонстрирует, что агенты, симулированные с использованием БЯМ, эффективно аппроксимируют человеческое принятие решений в задачах обнаружения дезинформации. Шесть из восьми агентов последовательно превосходили человеческих аннотаторов, что указывает на потенциал БЯМ для автоматизации и повышения эффективности верификации информации.

Сравнение прогнозов LLM-агентов с золотыми метками и оценками человеческих аннотаторов демонстрирует различия в производительности между отдельными LLM-агентами как по сравнению с эталонными данными, так и с человеческими оценками.

Прогнозирование и Смягчение Распространения Дезинформации

Моделирование показывает, что вера в заголовок и склонность к распространению информации напрямую зависят от характеристик агента и структуры сети взаимодействия. В ходе экспериментов достигнута точность более 63% в обнаружении дезинформации. Шесть из восьми агентов, созданных на основе больших языковых моделей (LLM), превзошли по результатам аннотаторов-людей. Наблюдалась высокая степень согласия (0.53) между агентами, склонными к теориям заговора, и восприимчивыми к ним агентами, в то время как согласие между агентами, верящими в теории заговора, и нормальными агентами было значительно ниже (0.33).

Оценка вероятности распространения новостных заголовков по шкале Лайкерта показывает, что LLM-агенты склонны к концентрации в середине шкалы, в то время как оценки людей распределены более равномерно.

Понимание этих динамик позволяет разработать целенаправленные интервенции для снижения распространения дезинформации и продвижения более обоснованного принятия решений. Эффективные стратегии должны учитывать как индивидуальные особенности агентов, так и структуру социальных связей, определяющих поток информации. В конечном счете, истинная сложность заключается не в самом распространении ложных утверждений, а в том, что мы, как система, позволяем им процветать, упуская из виду необходимость различать существенное и случайное.

Исследование демонстрирует, что моделирование поведения агентов, основанное на больших языковых моделях, позволяет достоверно воспроизвести реакцию людей на дезинформацию. При этом, когнитивные искажения оказываются более значимым фактором, чем профессиональная принадлежность. Этот подход перекликается с принципом, сформулированным Линусом Торвальдсом: «Плохой дизайн — это когда что-то сложное делается сложным способом». В данном исследовании, сложность человеческого восприятия информации упрощается за счёт моделирования основных когнитивных схем, что позволяет выявить ключевые уязвимости к дезинформации. Элегантность предложенного подхода заключается в том, что он позволяет понять, как базовые когнитивные процессы определяют поведение агентов, а значит, и восприимчивость к манипуляциям.

Что впереди?

Представленная работа демонстрирует, что моделирование уязвимости к дезинформации возможно, используя агентов, основанных на больших языковых моделях. Однако, эта демонстрация лишь открывает путь к более глубокому пониманию сложной динамики информационных операций. Необходимо признать, что точное воспроизведение человеческого поведения – задача, требующая постоянной калибровки и валидации. Акцент на когнитивных искажениях, как доминирующем факторе, безусловно, важен, но не должен заслонять другие аспекты, такие как социальный контекст и эмоциональное состояние агентов.

Будущие исследования должны сосредоточиться на разработке более сложных моделей ментальных схем, способных к адаптации и эволюции. Инфраструктура моделирования должна развиваться без необходимости перестраивать весь квартал – возможность добавления новых когнитивных механизмов и поведенческих правил без нарушения существующей функциональности является ключевой.

В конечном итоге, цель состоит не в создании идеальной симуляции человеческой глупости, а в понимании структуры, определяющей восприимчивость к дезинформации. Именно эта структура, как каркас, определяет поведение агентов в информационном пространстве, и ее изучение позволит разработать более эффективные стратегии противодействия манипуляциям.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.04697.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-11 00:09