CC..png

16plus.png

Юридический и почтовый адрес учредителя и издателя: САФУ им. М.В. Ломоносова, наб. Северной Двины, д. 17, г. Архангельск, Россия, 163002
Адрес редакции: «Вестник САФУ. Серия "Гуманитарные и социальные науки"», ул. Урицкого, 56, г. Архангельск

Тел: (818-2) 21-61-00, вн. 18-20 
Сайт: https://vestnikgum.ru
e-mail: vestnik_gum@narfu.ru              

о журнале

Лингвистические механизмы генерации фейковых новостей при помощи искусственного интеллекта. С. 87-97

 Версия для печати

Рубрика: Лингвистика

Скачать статью (pdf, 0.4MB )

УДК

[811.134.2+811.161.1]:81ʼ42

DOI

10.37482/2687-1505-V437

Сведения об авторах

Роман Владиславович Трофимов – аспирант кафедры общего и сравнительного языкознания Московского государственного лингвистического университета (адрес: 119034, Москва, ул. Остоженка, д. 38).
e-mail: mail@romantrofimov.ru, ORCID: https://orcid.org/0009-0003-8206-7005

Аннотация

С 2022 года наблюдается активное внедрение искусственного интеллекта во все сферы человеческой деятельности. С одной стороны, это явление способствует упрощению выполнения многих задач, с другой – перед человечеством возникают новые вызовы. Применение генеративных нейронных сетей для мгновенного создания текстов и медиаконтента увеличивает риски распространения ложной информации и усугубляет проблемы, связанные с верификацией представляемых данных. Цель настоящей статьи заключается в рассмотрении особенностей создания фейковых новостей в медиапространстве. Предметом исследования выступают лингвистические механизмы генерации фейков при помощи искусственного интеллекта. Материалом служат тексты, созданные нейросетями на русском и испанском языках. В работе используются такие методы, как эксперимент по созданию фейковых новостей посредством искусственного интеллекта, дискурс-анализ, контекстуальный и сопоставительный анализ сгенерированных текстов. Характеризуемые тексты показали, что недостоверное сообщение о человеке возможно для любой генеративной модели, учитывающей только ключевые слова. Для генерации новостного события сети используют общеизвестную информацию разных лет, нарушая тем самым принцип хронотопа. При формировании «новости» сети применяют механизм привлечения авторитетного мнения, анонимных научных исследований, научной терминологии, благодаря чему информация кажется правдоподобной. Российские нейросети «Шедеврум» и GigaChat обладают собственными ограничителями, например при создании фейкового контента как о российских, так и о зарубежных политических деятелях. В работе ChatGPT прослеживается наличие системы опознавания «свой – чужой», т. е. в программу обучения генеративной нейросети компании OpenAI вшита субъективная оценка острых политических тем, разделяемая большинством стран коллективного Запада.

Ключевые слова

фейк, фейковая новость, сгенерированная новость, «галлюцинирование», искусственный интеллект, нейросети

Список литературы

  1. Неренц Д.В. Особенности фейкового контента в медиапространстве в эпоху развития искусственного интеллекта // Litera. 2024. No 7. С. 107–114.

  2. Marzal-Felici J., Casero-Ripollés A. Editorial. El análisis de las imágenes en la era de las fake news // adComunica. 2021. Vol. 22. P. 11–20. https://doi.org/10.6035/2174-0992.2021.22.1

  3. Badillo Matos A. La sociedad de la desinformación: propaganda, “fake news” y la nueva geopolítica de la información // Real Instituto Elcano. 2019. May 14. URL: http://cutt.ly/qmLQsEL (дата обращения: 10.12.2024).

  4. Elías C. El periodismo como herramienta contra las fake news // Manual de periodismo y verificación de noticias en la era de las fake news / ed. por C. Elías, D. Teira. Madrid: UNED, 2021. P. 19–57. https://doi.org/10.5944/m.period-ismo.verificacion.2021.02

  5. Murolo N.L. La posverdad es mentira. Un aporte conceptual sobre “fake news” y periodismo // La posverdad. Una cartografía de los medios, las redes y la política / coord. R. Aparici, D. García-Marín. Barcelona: Gedisa, 2019. P. 65–80.

  6. Стернин И.А., Шестерина А.М. Маркеры фейка в медиатекстах. 2-е изд., доп. и испр. Воронеж: РИТМ, 2021. 60 с.

  7. Человек и системы искусственного интеллекта / под ред. акад. РАН В.А. Лекторского. СПб.: Юрид. центр, 2022. 328 с.

  8. Трофимова В.А. Логос как источник конфронтационности коммуникативного давления в различных типах дискурса // Актуал. проблемы филологии и пед. лингвистики. 2021. No 1. С. 268–279. https://doi.org/10.29025/1994-7720-2021-1-268-279

  9. Цой Л.Н. Что такое конфликтоген? URL: https://conflictmanagement.ru/chto-takoe-konfliktogen/ (дата обращения: 01.12.2024).

  10. Ахмадулин Е.В. «Новость» как основа журнализма // Гуманит. вектор. 2020. Т. 15, No 5. С. 149–154.

  11. DeFleur M.L., Dennis E.E. Understanding Mass Communication. Boston: Houghton Mifflin, 1996. 646 p.

  12. Распопова С.С., Богдан Е.Н. Фейковые новости: природа происхождения // Вестн. Челяб. гос. ун-та. 2017. No 11 (407). С. 48–53.

  13. Суходолов А.П. Феномен «фейковых новостей» в современном медиапространстве // Евроазиат. сотрудничество: гуманит. аспекты. 2017. No 1. С. 87–106.

  14. Пономарев Н.Ф. Фейковые новости в контексте постправды // E-scio.ru. 2019. No 6. С. 1–8.

  15. Дьякова Т.В. Основные принципы и структура новостных сообщений // Lingua mobilis. 2011. No 2 (28). С. 102–106.

  16. Оломская Н.Н., Зиньковская А.В. Механизмы генерирования фейковой информации искусственным интеллектом в современном медиадискурсе // Рос. соц.-гуманит. журн. 2024. No 2. С. 207–223.