DI gali efektyviai atpažinti apgaulingą informaciją

Pokalbyje su mokslininke – apie DI vaidmenį bandant aptikti dezinformaciją bei veiklą įdomiuose startuoliuose.

Išnagrinėjo 100 tūkst. žinučių rusiškuose „Telegram“ kanaluose

Studijuodama VDU doktorantūroje, M. Songailaitė taiko matematinius modelius ir dirbtinį intelektą ieškodama dezinformacijos dideliuose duomenų kiekiuose. Vienas paskutinių jos kartu su kolegomis atliktų darbų išnagrinėjo daugiau nei 100 tūkst. žinučių devyniuose rusiškuose „Telegram“ kanaluose.

„Rezultatai parodė, kad dezinformacija buvo skleidžiama visuose analizuotuose kanaluose, ypač apie reiso MH17 lėktuvo numušimą, Vakarų paramą ir naratyvus apie okupuotus Ukrainos regionus. Taip pat identifikavome efektyviausius metodus dezinformacijos nustatymui ir parodėme, kad žinių grafai, arba struktūruoti informacijos tinklai, turi didelį potencialą analizuojant didžiulius informacijos kiekius“, – pasakoja VDU doktorantė.

Dezinformacija ir jos aptikimas yra vis aktualesnis ir opesnis klausimas. Ekonominio bendradarbiavimo ir plėtros organizacija (EBPO) apklausė daugiau nei 40 tūkst. dalyvių iš viso pasaulio, kurie buvo paprašyti identifikuoti netikrą ir tikrą turinį. Nepaisant daugelio dalyvių išreikšto pasitikėjimo savo gebėjimais atskirti dezinformaciją, tą padaryti jiems pavyko tik 60 proc. atvejų.

M. Songailaitė papildo, kad DI gali būti labai efektyvus identifikuojant apgaulingą informaciją – dažniausiai išpopuliarėja tokie teiginiai, kuriuos patvirtinti arba paneigti nėra sunku. Tačiau, be abejo, visiems tenka susidurti su nuomonėmis arba informacija, kurios teisingumas priklauso nuo interpretacijos.

„Kartais net specialistas negali pasakyti, ar tam tikra informacija yra dezinformacija, ar ne. Tuo atveju ir joks modelis neišmoks to. Pavyzdžiui, kas teisus Izraelio ir Palestinos konflikte. Abi pusės turi gerų argumentų ir trūkumų“, – pastebi pašnekovė.

Į dirbtinį intelektą švietime žiūri pesimistiškai

Aptardama DI vaidmenį švietime, M. Songailaitė sako, kad tai gali būti labai naudingas įrankis, kurį ji pati naudoja, kai reikia kažką naujo išmokti arba sužinoti apie naują technologiją. Tačiau universitete jai dažniau tenka pastebėti kitokio, mažiau teisingo naudojimo.

„Dažniausiai studentai pasiima tuos įrankius ne tam, kad kažką naujo išmoktų, o kad greičiau padarytų ir galbūt pasukčiautų. Dėl to aš į dirbtinį intelektą žiūriu labiau pesimistiškai. Tačiau, mano nuomone, studentas, gebantis naudoti DI teisingai, tikrai turėtų aplenkti tą, kuris negeba, o ypač tą, kuris naudoja tuos įrankius sukčiavimui. Manau, ateityje padidės atotrūkis tarp tų, kurie mokydamiesi taiko DI teisingai, ir tų, kurie sukčiauja“, – samprotauja VDU doktorantė, papildydama, kad, jos nuomone, ateityje dirbtinis intelektas turės neigiamą poveikį švietimui, todėl reikėtų riboti DI įrankių naudojimą.

Milita Songailaitė taip pat įkūrė du startuolius, kuriuose informatikos ir matematikos žinias pritaikė įdomiems praktiniams sprendimams. Prieš šešerius metus įkurta „Abstract Music“ – tai gilaus mokymosi principais paremta muzikos rekomendacijų sistema, kuri rekomenduoja atlikėjus pagal konkrečias žmogaus asmenines savybes. Naujesnė jos įmonė, „Tinic Solutions“, skirta ne mažiau naudingai misijai.

„Pamatėme, kad Lietuvoje nėra restoranų, kavinių ir barų duomenų bazės, kurioje būtų surašyti visi patiekalai, sėdėjimo vietos, rezervacijos ir visa kita reikalinga informacija. Tad sumanėme ją surinkti ir sukurti rekomendacinį variklį. Turėtų atsirasti ir nemokama programėlė“, – šiuo metu vykdomus darbus aptaria dirbtinio intelekto ekspertė.

VDU informacija