लोगों में एआई-जनरेटेड ट्वीट्स पर विश्वास करने की अधिक संभावना हो सकती है: अध्ययन
नयी दिल्ली: एक नए अध्ययन से पता चला है कि लोगों को कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) भाषा मॉडल द्वारा लिखे गए ट्वीट्स मनुष्यों द्वारा बनाए गए ट्वीट्स की तुलना में अधिक विश्वसनीय लगते हैं। साइंस एडवांसेज में प्रकाशित अध्ययन के अनुसार, एआई द्वारा उत्पन्न दुष्प्रचार मनुष्यों द्वारा लिखे गए दुष्प्रचार की तुलना में अधिक विश्वसनीय हो सकता है।
लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए, शोधकर्ताओं ने ओपनएआई के मॉडल जीपीटी-3 को टीके, 5जी तकनीक, और कोविड-19, या विकास के सिद्धांत सहित विभिन्न विषयों पर सूचनात्मक या दुष्प्रचार वाले ट्वीट लिखने के लिए कहा, जो कि हैं आमतौर पर दुष्प्रचार और सार्वजनिक ग़लतफ़हमी का विषय है।
उन्होंने समान विषयों पर उपयोगकर्ताओं द्वारा लिखे गए वास्तविक ट्वीट्स का एक सेट एकत्र किया और एक सर्वेक्षण प्रोग्राम किया।
इसके बाद शोधकर्ताओं ने एक ऑनलाइन क्विज़ लेने के लिए 697 लोगों को भर्ती किया, जिन्होंने यह निर्धारित किया कि क्या ट्वीट एआई द्वारा तैयार किए गए थे या ट्विटर से एकत्र किए गए थे और क्या वे सटीक थे या उनमें गलत सूचना थी।
उन्होंने पाया कि प्रतिभागियों में एआई-लिखित ट्वीट्स की तुलना में मानव-लिखित झूठे ट्वीट्स पर विश्वास करने की संभावना तीन प्रतिशत कम थी।
अध्ययन का नेतृत्व करने वाले स्विट्जरलैंड स्थित ज्यूरिख विश्वविद्यालय के शोधकर्ता जियोवानी स्पिटाले के अनुसार, शोधकर्ता अनिश्चित हैं कि लोगों को एआई द्वारा लिखे गए ट्वीट्स पर विश्वास करने की अधिक संभावना क्यों है, लेकिन जिस तरह से जीपीटी -3 ऑर्डर की जानकारी एक भूमिका निभा सकती है।
इसके अलावा, अध्ययन में कहा गया है कि GPT-3 द्वारा लिखी गई सामग्री जैविक सामग्री से “अप्रभेद्य” थी।
सर्वेक्षण में शामिल लोग अंतर नहीं बता सके, और अध्ययन की सीमाओं में से एक यह है कि शोधकर्ता 100 प्रतिशत निश्चित नहीं हो सकते हैं कि सोशल मीडिया से एकत्र किए गए ट्वीट चैटजीपीटी जैसे ऐप्स की सहायता से नहीं लिखे गए थे।
अध्ययन में पाया गया कि वास्तविक ट्विटर उपयोगकर्ताओं द्वारा लिखी गई गलत सूचना की पहचान करने में प्रतिभागी सबसे प्रभावी थे, हालांकि, गलत जानकारी वाले जीपीटी-3-जनित ट्वीट ने सर्वेक्षण प्रतिभागियों को थोड़ा अधिक प्रभावी ढंग से धोखा दिया।
इसके अलावा, शोधकर्ताओं ने भविष्यवाणी की कि जीपीटी-3 जैसे उन्नत एआई टेक्स्ट जनरेटर सकारात्मक और नकारात्मक दोनों तरह से सूचना के प्रसार को बहुत प्रभावित करने की क्षमता रखते हैं।
शोधकर्ताओं ने कहा, “जैसा कि हमारे परिणामों से पता चला है, वर्तमान में उपलब्ध बड़े भाषा मॉडल पहले से ही ऐसे पाठ का उत्पादन कर सकते हैं जो कार्बनिक पाठ से अप्रभेद्य है; इसलिए, अधिक शक्तिशाली बड़े भाषा मॉडल के उद्भव और उनके प्रभाव की निगरानी की जानी चाहिए।”
