МЕТОДИ ВИЯВЛЕННЯ ТА БОРОТЬБИ З ДЕЗІНФОРМАЦІЄЮ ЗА ДОПОМОГОЮ ТЕХНОЛОГІЙ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ

Анотація

У статті розглядаються сучасні методи виявлення та боротьби з дезінформацією за допомогою технологій штучного інтелекту. Основна увага приділяється автоматизації аналізу текстової, візуальної та відеоінформації, використовуючи алгоритми машинного навчання, обробки природної мови та комп’ютерного зору.Розглянуто інструменти для моніторингу соціальних мереж, перевірки фактів і виявлення маніпуляцій у медіаконтенті. Окремо проаналізовано виклики, пов’язані з моральними аспектами, дефіцитом даних і розвитком технологій для створення фейків. Запропоновані підходи спрямовані на підвищення ефективності боротьби з дезінформацією, забезпечення інформаційної безпеки та стійкості суспільства до маніпуляцій. Мета роботи. Дослідження сучасних методів виявлення та боротьби з дезінформацією за допомогою технологій штучного інтелекту, зокрема машинного навчання, обробки природної мови та комп'ютерного зору, для підвищення інформаційної безпеки суспільства.Методологія. У роботі використано алгоритми машинного навчання, такі як згорткові нейронні мережі (CNN) та трансформерні моделі (наприклад, BERT), для аналізу текстового контенту. Для ідентифікації маніпуляцій у візуальному контенті застосовано технології комп’ютерного зору, а для аналізу поширення дезінформації в соціальних мережах – графові нейронні мережі (GNN).Наукова новизна. Запропоновано інтегрований підхід, що включає аналіз текстового, візуального та відеоконтенту одночасно. Досліджено вплив емоційного забарвлення контенту на сприйняття фейкових новин і вперше вивчено роль мультимодальних систем у боротьбі з дезінформацією.Висновки. Технології штучного інтелекту забезпечують ефективне виявлення дезінформації шляхом аналізу великих обсягів даних у реальному часі. Інтеграція мультимодальних підходів сприяє підвищенню стійкості інформаційного простору, хоча залишається необхідність розв’язання проблеми дефіциту якісних навчальних даних і врахування етичних аспектів.