Искусственный интеллект и теории заговора: что скрывают чат-боты?

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, как современные чат-боты реагируют на вопросы о теориях заговора, выявляя существенные различия в их безопасности и принципах работы.

"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

Аудит семи популярных AI-чатботов показал вариативность в установленных ограничениях и склонность к выборочному освещению определенных конспирологических тем.

Несмотря на повсеместное распространение генеративных ИИ-чатботов, их устойчивость к распространению конспирологических теорий остаётся малоизученной. Данное исследование, озаглавленное ‘Just Asking Questions: Doing Our Own Research on Conspiratorial Ideation by Generative AI Chatbots’, представляет собой аудит шести ведущих чат-систем на предмет их реакции на вопросы, связанные с хорошо известными и новыми теориями заговора. Полученные результаты демонстрируют значительные различия в эффективности встроенных механизмов безопасности, причём особое внимание уделяется предотвращению расистских высказываний и обсуждению тем, связанных с национальными трагедиями. Не является ли такая избирательность в подходах к безопасности тревожным сигналом о потенциальной уязвимости этих систем перед дезинформацией?

Пророчество Заговоров: Эпоха Цифрового Эха

В эпоху цифровых технологий наблюдается заметный рост популярности конспирологических теорий, охватывающих широкий спектр событий — от давних загадок, таких как убийство Джона Ф. Кеннеди, до современных утверждений, касающихся выборов 2024 года. Этот феномен обусловлен прежде всего доступностью информации и скоростью её распространения в интернете, где теории заговора могут мгновенно охватить огромную аудиторию. Усилия по разоблачению этих теорий часто оказываются тщетными, поскольку они прочно укореняются в онлайн-сообществах и получают поддержку за счет эхо-камер и алгоритмов, усиливающих предвзятость подтверждения. Таким образом, распространение конспирологических нарративов представляет собой серьезный вызов для формирования объективной картины мира и поддержания здорового общественного дискурса.

Распространение теорий заговора в цифровую эпоху обусловлено не только легкостью доступа к информации, но и особенностями человеческого мышления. Эти нарративы успешно эксплуатируют когнитивные искажения — склонность к подтверждению собственной точки зрения, поиск закономерностей там, где их нет, и переоценку незначительных совпадений. Благодаря алгоритмам социальных сетей и онлайн-платформ, подобные идеи распространяются экспоненциально, создавая эхо-камеры, в которых пользователи сталкиваются только с подтверждающей информацией. Это, в свою очередь, представляет угрозу для рациональной дискуссии и формирования обоснованного общественного мнения, поскольку альтернативные точки зрения и факты игнорируются или дискредитируются, подрывая доверие к авторитетным источникам и научным данным.

В условиях растущей зависимости от искусственного интеллекта, понимание того, как чат-боты реагируют на запросы, связанные с теориями заговора, приобретает особую важность. Поскольку все больше пользователей обращаются к этим системам в качестве первичного источника информации, способность чат-бота предоставлять точные, нейтральные и основанные на фактах ответы становится критически важной. Исследования показывают, что алгоритмы могут непреднамеренно усиливать предвзятые взгляды или даже генерировать контент, поддерживающий дезинформацию. Анализ ответов чат-ботов на спорные вопросы позволяет выявить потенциальные уязвимости и разработать стратегии для обеспечения более ответственного и надежного доступа к информации в цифровой среде. Таким образом, изучение взаимодействия человека и искусственного интеллекта в контексте теорий заговора необходимо для защиты общества от распространения ложных убеждений и поддержания здорового информационного пространства.

Аудит Платформы: Выявление Слабых Мест

Для оценки способности ведущих моделей искусственного интеллекта — ChatGPT 3.5, 4 Mini, Microsoft Copilot, Google Gemini Flash 1.5, Perplexity и Grok-2 Mini — соблюдать политику платформы в отношении конспирологических теорий, был проведен аудит «Внедрения Политики Платформы». В рамках данного аудита проводилась оценка ответов чат-ботов на запросы, связанные с различными теориями заговора. Целью являлось выявление степени реализации механизмов безопасности и фильтрации недостоверной информации в каждой из протестированных моделей. Данный подход позволил провести сравнительный анализ эффективности применяемых мер безопасности между различными платформами.

В ходе аудита были проанализированы ответы семи различных моделей чат-ботов: ChatGPT 3.5, 4 Mini, Microsoft Copilot, Google Gemini Flash 1.5, Perplexity и Grok-2 Mini. Целью данного анализа являлось сравнительное изучение эффективности механизмов безопасности, реализованных на каждой платформе, и выявление различий в подходах к обработке потенциально вредоносных или дезинформирующих запросов. Использование единой методологии позволило получить сопоставимые данные о функционировании этих механизмов в различных моделях.

Для обеспечения объективности оценки, аудит использовал единую методологию, основанную на моделировании поведения пользователя с запросами, обусловленными простым интересом к информации, а не поиском подтверждения определенной точки зрения. Данный подход, обозначенный как ‘Casual Curiosity’, подразумевал формулировку запросов таким образом, чтобы имитировать естественное исследование темы, избегая наводящих вопросов или предвзятых утверждений. Это позволило оценить, как чат-боты реагируют на запросы, сформулированные без намерения подтвердить или опровергнуть конкретную теорию заговора, и выявить встроенные механизмы безопасности в нейтральном контексте.

Для оценки ответов чат-ботов в рамках аудита были использованы девять различных теорий заговора. В этот список вошли такие темы, как теории о химиотрассах (chemtrails), событиях 11 сентября и утверждения о месте рождения Барака Обамы (движение «birther»). Использование широкого спектра теорий заговора позволило оценить, как различные модели чат-ботов реагируют на запросы, связанные с дезинформацией и псевдонаучными утверждениями, и выявить различия в применяемых мерах безопасности.

Оценка Барьеров Безопасности: Когда Защиты Недостаточно

Анализ показал, что большинство чат-ботов используют механизмы безопасности (Safety Guardrails), направленные на предотвращение прямой поддержки теорий заговора. Однако, ответы часто формулируются с оговорками и допускают различные интерпретации. Вместо прямого опровержения, боты склонны к уклончивым формулировкам или предоставлению информации в смягченной форме, что может быть воспринято неоднозначно и потенциально оставить возможность для веры в необоснованные утверждения. Данная особенность наблюдалась во всех протестированных моделях, хотя степень выраженности варьировалась.

Анализ показал, что некоторые чат-боты использовали механизм проверки фактов (fact-checking) для опровержения ложных утверждений, однако применение данного подхода не было последовательным во всех тестовых случаях. В частности, наблюдались ситуации, когда боты успешно идентифицировали и опровергали дезинформацию в одних запросах, но в других — предоставляли ответы, не содержащие подтверждения или опровержения, или же игнорировали возможность проверки фактов. Непоследовательность применения fact-checking варьировалась между разными моделями, что указывает на отсутствие стандартизированного подхода к обработке потенциально ложной информации.

В ходе анализа наблюдались случаи использования чат-ботами риторики «обоих сторон» (bothsidesing), заключающейся в представлении различных точек зрения, включая неподтвержденные утверждения и теории заговора. Этот подход, вместо прямого опровержения ложной информации, представлял альтернативные перспективы, что потенциально могло придать вес необоснованным заявлениям и создать впечатление равноценности различных точек зрения, даже если одна из них лишена фактической основы. Такая практика снижает эффективность системы безопасности, поскольку не предотвращает распространение дезинформации, а лишь смягчает ее представление.

Надежность кодирования, то есть согласованность оценок типов ответов, была подтверждена высоким значением коэффициента Криппендорфа Альфа — 0.80 и выше для восьми из десяти категорий. Это указывает на высокую степень достоверности проведенного качественного анализа и позволяет утверждать, что наблюдаемые различия в ответах чат-ботов не являются следствием субъективных интерпретаций кодировщиков, а отражают реальные характеристики их работы. Значение Альфа выше 0.80 общепринято в научных исследованиях как подтверждение надежности кодирования данных.

В ходе анализа производительности различных чат-ботов в оценке безопасности, Perplexity демонстрировал наиболее надежные и последовательные ответы на запросы, связанные с потенциально ложными утверждениями. В то же время, Grok-2 Mini показал наименьшую эффективность, характеризуясь повышенной частотой уклончивых и не дающих прямого ответа реакций. Данная тенденция проявлялась в более частом использовании формулировок, избегающих категоричного опровержения или подтверждения представленной информации, что снижает способность модели к четкой идентификации и отклонению дезинформации.

Последствия и Перспективы: Выращивание Системы, а не Строительство

Непоследовательное применение мер безопасности на различных платформах демонстрирует сложную задачу балансировки между свободой выражения мнений и необходимостью борьбы с дезинформацией, особенно в контексте стремительно развивающихся технологий искусственного интеллекта. Исследование выявило значительные расхождения в подходах к модерации контента, что указывает на отсутствие единого стандарта и сложность определения границ допустимого. По мере того, как ИИ становится все более мощным инструментом для создания и распространения информации, поддержание этого баланса становится критически важным для защиты общественного дискурса от манипуляций и предвзятости. Отсутствие согласованности в мерах безопасности подчеркивает потребность в более четких нормативных рамках и алгоритмах, которые могут эффективно выявлять и смягчать риски, связанные с дезинформацией, не ограничивая при этом законное выражение мнений.

Исследования показывают, что эффективная борьба с теориями заговора требует особого подхода к коррекции дезинформации. Техника “Бутерброда правды” — размещение опровержения между двумя утверждениями, основанными на фактах — демонстрирует перспективные результаты. Этот метод позволяет нейтрализовать негативное воздействие ложной информации, не усиливая при этом её распространение, что часто происходит при простом опровержении. Суть заключается в том, что предварительное и последующее подтверждение истинных фактов создает когнитивную рамку, в которой опровержение воспринимается более адекватно, снижая эффект “обратного удара”, когда попытка разоблачения лишь укрепляет веру в ложную теорию. Данный подход представляется особенно важным в контексте быстрого распространения информации в цифровой среде и потенциального влияния искусственного интеллекта на формирование общественного мнения.

Перспективные исследования должны быть направлены на создание искусственного интеллекта, способного не только выявлять дезинформацию, но и генерировать убедительные, основанные на доказательствах опровержения. Разработка таких систем требует преодоления сложной задачи — создания контента, который будет эффективно привлекать внимание аудитории, нейтрализуя влияние ложных утверждений, и при этом сохранять научную достоверность. Успешная реализация этой концепции предполагает интеграцию передовых методов обработки естественного языка, анализа данных и когнитивной психологии, что позволит создавать алгоритмы, способные адаптировать стиль и тон опровержений к конкретной аудитории и типу распространяемой дезинформации. В конечном итоге, подобный ИИ может стать ценным инструментом в борьбе с распространением ложной информации и поддержании достоверности общественного дискурса.

Проведенный аудит реализации политик безопасности на различных платформах выявил существенные расхождения в применяемых мерах защиты. Исследование показало, что контроль за распространением дезинформации осуществляется непоследовательно, с избирательным вниманием к конкретным теориям заговора. Особую обеспокоенность вызывает более высокий процент уклончивых ответов от модели Grok2 Mini в режиме “Fun Mode”, что указывает на потенциальную уязвимость в обеспечении безопасности при использовании данной модели в развлекательных целях. Эти данные подчеркивают необходимость унификации стандартов безопасности и разработки более эффективных механизмов для выявления и нейтрализации распространения ложной информации, особенно в контексте развития и распространения генеративных моделей искусственного интеллекта.

Исследование реакций больших языковых моделей на вопросы, касающиеся теорий заговора, выявляет закономерность: системы отвечают не на все вопросы одинаково. Некоторые темы, как показывает практика, получают больше внимания, чем другие. Это напоминает о том, что система — это не просто набор алгоритмов, а сложная экосистема, где каждое взаимодействие формирует её будущее. Как однажды заметил Эдсгер Дейкстра: «Программирование — это, прежде всего, умение управлять сложностью, а не создавать ее». В контексте данной работы, это означает, что недостаточно просто добавить «защитные ограждения»; необходимо понимать, как эти ограждения взаимодействуют друг с другом и как они влияют на общую устойчивость системы к распространению дезинформации.

Что дальше?

Изучение реакций семи чат-ботов на вопросы о теориях заговора выявило не просто разницу в защитных механизмах, но и закономерность в их избирательности. Эта избирательность — не ошибка проектирования, а проявление фундаментального принципа: любая система, стремясь к безопасности, не может избежать формирования собственных “слепых зон”. В каждом ответе скрыт страх перед хаосом, а надежда на идеальную архитектуру — это форма отрицания энтропии. Усиливая защиту от одних нарративов, мы неизбежно уступаем территорию другим, формируя новые, возможно, более изощрённые формы дезинформации.

Предстоящие исследования должны сместить фокус с обнаружения “плохих” ответов на анализ логики формирования этих ответов. Важно понимать, не что говорит чат-бот, а как он приходит к этим выводам. Попытки создать “нейтральный” искусственный интеллект — иллюзия. Всегда будет присутствовать неявный набор ценностей, определяющих границы дозволенного. И задача не в том, чтобы устранить эти границы, а в том, чтобы сделать их видимыми и понятными.

В конечном счёте, эта работа — лишь первый шаг в понимании сложной взаимосвязи между технологиями, информацией и человеческим восприятием. В ближайшие годы следует ожидать не только усовершенствования защитных механизмов, но и появление новых, более изощрённых способов обхода этих механизмов. Этот паттерн выродится через три релиза, и это не столько предсказание, сколько констатация неизбежного.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.15732.pdf

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

Смотрите также:

2025-11-22 22:48