वंशानुगत एआई के युग में , कल्पना से सच्चाई को अलग करना तेजी से मुश्किल हो रहा है। दीपफैक्स - न केवल वीडियो बल्कि तंत्रिका नेटवर्क द्वारा बनाई गई पाठ आधारित समाचार भी - सूचना स्थान पर बाढ़ आई है। यह समझने के लिए कि कौन उपयोगकर्ताओं को ऐसी सामग्री को पहचानने में मदद कर सकता है, शोधकर्ताओं ने एक असामान्य प्रयोग किया: उन्होंने तुलना किया कि एआई सहायकों, उनके साथियों और भाषाई विशेषज्ञों से सलाह पर कितना भरोसा किया है।
क्या प्रयोग दिखाया
प्रयोगशाला असाइनमेंट में, छात्रों को यह निर्धारित करना था कि एआई द्वारा उत्पन्न होने के बजाय सिंथेटिक समाचार में पाठ का अनुपात मानव द्वारा लिखा गया था। संकेत के रूप में, उन्हें तीन सूत्रों की पेशकश की गई: ChatGPT पर आधारित GPT-4अन्य प्रतिभागियों से सलाह और भाषाई विशेषज्ञों से सिफारिशें। परिणाम बताते हैं कि प्रतिभागियों ने जीपीटी -2 का उपयोग करके बनाई गई गहरी नकली समाचार से निपटने के दौरान अक्सर साथियों से सलाह की तुलना में चैटजीपीटी से सलाह का पालन किया। उसी समय, भाषाई विशेषज्ञों को अन्य लोगों की तुलना में अधिक भरोसा था, लेकिन विशेषज्ञों में सापेक्ष विश्वास बनाम चैटजीपीटी एक लहर से भिन्न था एक दूसरे के लिए प्रयोग की।
दिलचस्प बात यह है कि 2025 में आयोजित एक अतिरिक्त दौर में एक ही पद्धति का उपयोग करते हुए छात्रों ने चैटजीपीटी से अधिक विशेषज्ञों पर भरोसा किया। लेखक एआई डिटेक्शन की धारणाओं में बदलाव के लिए इसका श्रेय देते हैं: शायद लोग तंत्रिका नेटवर्क की सीमाओं को बेहतर ढंग से समझते हैं और मानव विशेषज्ञता को अधिक मूल्य देते हैं।
एआई लोगों की तुलना में अधिक विश्वास क्यों करता है?
पहली नज़र में, ऐसा लगता है कि लोग एक एल्गोरिथ्म पर भरोसा करने के इच्छुक हैं जो स्वयं लाइव इंटरलॉकर्स की तुलना में नकली स्रोत हो सकते हैं। एक संभावित स्पष्टीकरण एआई की धारणा एक निष्पक्ष विश्लेषक के रूप में है जो व्यक्तिवादी उद्देश्यों से रहित है। दूसरी ओर, पीयर प्रतिस्पर्धा के बारे में संदेह बढ़ा सकते हैं, और उनकी राय सवाल करना आसान है।
वास्तव में, गहरी खोज पहचान सटीकता में सुधार खुद से नहीं हुआ था, लेकिन सलाह और इसकी गुणवत्ता में विश्वास के संयोजन के माध्यम से। दूसरे शब्दों में, जब प्रतिभागियों ने उच्च गुणवत्ता वाली सलाह पर भरोसा किया, तो उनके परिणाम उल्लेखनीय रूप से बेहतर थे। यह दर्शाता है कि किसी भी स्रोत में अंधा विश्वास उत्तर नहीं है।
निष्कर्ष: उदार एआई - दोनों एक खतरे और रक्षा
अध्ययन का मुख्य निष्कर्ष यह है कि एआई स्वयं एआई द्वारा बनाई गई सामग्री का मुकाबला करने के लिए और इस्तेमाल किया जाना चाहिए, लेकिन एक चेतावनी के साथ। तंत्रिका-नेटवर्क डिटेक्टरों पर निर्भर करते हुए केवल तभी सही किया जाता है जब उपकरण स्वयं पर्याप्त सटीक होते हैं। अन्यथा, बुरा सलाह पर भरोसा करने से केवल स्थिति खराब हो जाएगी।
अध्ययन के लेखक हमें जेनरेटिव मॉडल की दोहरी भूमिका की याद दिलाते हैं: वे एक साथ डीपफैक बनाते हैं और उन्हें पता लगाने में मदद करते हैं। इसलिए, भविष्य में सबसे अधिक संभावना हाइब्रिड दृष्टिकोण में निहित है, जहां एआई उपकरण विशेषज्ञों के साथ काम करते हैं, जबकि उपयोगकर्ता स्वस्थ संदेह बनाए रखते हैं।
