Штучний інтелект, машинне навчання, велика мовна модель, діпфейки — дізнайтесь про ці визначення з методичних рекомендацій для викладачів факультетів та кафедр журналістики.
Український інститут медіа та комунікації розробив серію методичних рекомендацій з інтеграції тем медіаграмотності та протидії дезінформації в освітні програми з журналістики. Рекомендації стосуються не лише практичних дисциплін з журналістики, але й ширшого переліку дисциплін.
Цю Тему розробив Михайло Кольцов, зовнішній консультант Світового Банку у сфері кібербезпеки й аналізу даних.
Анотація
Курс «Використання штучного інтелекту для протидії дезінформації та глибинним фейкам» спрямований на ознайомлення з можливостями та методами застосування технологій штучного інтелекту (ШІ) для боротьби з дезінформацією та фейковими новинами.
Слухачі курсу матимуть можливість ознайомитися з різноманітними інструментами, які побудовані із застосуванням алгоритмів ШІ, що можуть бути використані для виявлення, аналізу та спростування неправдивої інформації. Курс охоплює такі теми:
- Можливості та обмеження інструментів ШІ: огляд основних моделей, їхніх можливостей для журналістської роботи та обмежень застосування
- Виявлення фейкового новинного контенту: методи машинного навчання для ідентифікації текстів, зображень, відео та аудіо, що містять ознаки дезінформації.
- Перевірка фактів: інструменти ШІ для перевірки фактів та зіставлення інформації з авторитетними джерелами.
Курс також розглядає етичні аспекти використання ШІ для боротьби з дезінформацією та можливі зловживання цими технологіями. Учасники отримають практичні навички роботи з інструментами ШІ та навчаться застосовувати їх для протидії дезінформації в різних контекстах.
Базові поняття Теми
Машинне навчання (МН) — це галузь штучного інтелекту, яка вивчає методи, за допомогою яких комп’ютери можуть навчатися на основі даних, не будучи явно запрограмованими. Замість того, щоб отримувати інструкції для кожного конкретного завдання, комп’ютери використовують алгоритми, щоб знаходити закономірності та зв’язки в даних, а потім застосовувати ці знання для вирішення нових завдань.
Штучний інтелект (ШІ) — це широке поняття, яке охоплює здатність комп’ютера або машини імітувати людський інтелект. Це включає в себе такі функції, як навчання, розуміння, сприйняття, міркування, вирішення проблем та прийняття рішень.
Велика мовна модель (ВММ) — це тип штучного інтелекту, який навчений на величезних обсягах текстових даних. Він використовує складні алгоритми, щоб розуміти, узагальнювати та генерувати людську мову.
Глибинний фейк (deepfake) — це відео або інше візуальне чи аудіо, створене за допомогою штучного інтелекту, що дуже реалістично підробляє вигляд або голос людини.
Перелік компетентностей, які формуються у результаті роботи з Темою
Пройшовши цю тему, студенти навчаться:
- ідентифікувати дезінформацію та маніпулятивний контент;
- розрізняти технології, які застосовуються для створення глибинних фейків;
- розпізнавати глибинні фейки на відео, фото та аудіо;
- знаходити та використовувати інструменти та процедури, які допомагають розпізнавати глибинні фейки.
Перелік предметів, в які може бути інтегрована тема
- Розслідувальна журналістика
- Мультимедійна журналістика
- Журналістська етика
- Сторітелінг та написання контенту
Обсяг навчального навантаження
Орієнтовна кількість годин:
- Аудиторні години (лекції та практичні семінари) — 28 академічних годин (14 лекційних і 14 семінарських)
- Самостійна робота — 42 години.
Методи викладання
| Компетентності | Методи викладання |
| Вміти ідентифікувати дезінформацію та маніпулятивний контент | Обговорення кейсів Огляд практичних інструментів та демонстрація їх можливостей та обмежень Практичне застосування інструментів на обраних кейсах |
| Розпізнавати глибинні фейки на відео, фото та аудіо | Обговорення кейсів Огляд практичних інструментів та демонстрація їх можливостей та обмежень Практичне застосування інструментів на обраних кейсах |
| Знаходити та використовувати інструменти та процедури, які допомагають розпізнавати глибинні фейки | Обговорення кейсів Огляд практичних інструментів та демонстрація їх можливостей та обмежень Практичне застосування інструментів на обраних кейсах |
| Розрізняти технології, які застосовуються для створення глибинних фейків | Обговорення кейсів Огляд практичних інструментів та демонстрація їх можливостей та обмежень Практичне застосування інструментів на обраних кейсах |
Приклад практичної роботи зі студентами в аудиторії
Практична вправа «Реальність чи підробка: розпізнаємо фото, згенеровані ШІ»
Мета: навчитися критично оцінювати візуальну інформацію та розрізняти реальні фотографії від згенерованих штучним інтелектом.
Формат: індивідуальна або групова робота з подальшим обговоренням.
Матеріали:
- Добірка фотографій (10-15 штук), серед яких є як реальні, так і згенеровані ШІ. Фотографії повинні бути різноманітними за тематикою та якістю, щоб ускладнити завдання.
- Роздруківки з фотографіями для кожного учасника або можливість перегляду на екрані.
- Опитувальник або таблиця для фіксації відповідей (за бажанням).
- Інструкція з основними ознаками, які можуть свідчити про підробку (додається нижче).
Примітка: Також ви можете скористатися візуалізаціями та матеріалами, створеними експертами Українського інституту медіа та комунікації для онлайн-курсу «Що таке глибинні фейки та як їх розпізнати». Та запропонувати студентам для контролю пройти невеликі тести до цього курсу за посиланням: https://e-courses.jta.com.ua/lessons/shcho-take-hlybynni-feyky-ta-iak-ikh-rozpiznaty-mykhaylo-koltsov/
Хід вправи:
- Ознайомлення з інструкцією: Перед початком вправи учасники отримують інструкцію з основними ознаками, які можуть допомогти виявити фотографії, згенеровані ШІ. Важливо наголосити, що не існує 100% гарантії, але ці ознаки можуть значно підвищити шанси на успіх.
- Аналіз фотографій: Учасники самостійно або в групах аналізують кожну фотографію з добірки, звертаючи увагу на деталі, освітлення, пропорції та інші особливості.
- Фіксація відповідей: Учасники фіксують свої відповіді в опитувальнику або таблиці, зазначаючи для кожної фотографії, чи вважають вони її реальною, чи згенерованою ШІ.
- Обговорення та аналіз: Після того, як всі учасники виконали завдання, відбувається обговорення. Учасники діляться своїми спостереженнями та аргументами, наводячи конкретні приклади з фотографій.
- Перевірка результатів: Викладач оголошує правильні відповіді та пояснює, чому саме ці фотографії є реальними або згенерованими ШІ.
- Підбивання підсумків: Викладач підбиває підсумки вправи, наголошуючи на важливості критичного мислення та медіаграмотності в сучасному світі, де ШІ стає все більш потужним інструментом для створення підробок.
Важливо пам’ятати:
- Не існує 100% гарантії, що ви зможете розпізнати всі фотографії, згенеровані ШІ.
- ШІ постійно розвивається, тому стає все важче відрізнити підробки від реальності.
- Найкращий спосіб захистити себе від дезінформації — це критично мислити та перевіряти інформацію з різних джерел.
Онлайн-інструменти для перевірки глибинних фейків
Ші-детектори (для перевірки тексту)
Isgen.ai (український детектор)
Література та джерела
- Михайло Кольцов. Що таке глибинні фейки та як їх розпізнати (онлайн-курс) https://e-courses.jta.com.ua/lessons/shcho-take-hlybynni-feyky-ta-iak-ikh-rozpiznaty-mykhaylo-koltsov/
- Francesco Marconi. Newsmakers: Artificial Intelligence and the Future of Journalism
- Nick Diakopoulos. Automating the News: How Algorithms are Rewriting the Media
- Jason Whittaker. Tech Giants, Artificial Intelligence and the Future of Journalism
- Artificial Intelligence: Practice and Implications for Journalism https://academiccommons.columbia.edu/doi/10.7916/D8X92PRD
- The Washington Post’s first AI strategy editor talks LLMs in the newsroom https://www.niemanlab.org/2024/03/the-washington-posts-first-ai-strategy-editor-talks-llms-in-the-newsroom/
- Things You Should Know About AI in Journalism https://gijn.org/stories/10-things-you-should-know-about-ai-in-journalism/
Етичні правила роботи з Темою
- Guidelines on the responsible implementation of artificial intelligence systems in journalism https://south.euneighbours.eu/publication/guidelines-on-the-responsible-implementation-of-artificial-intelligence-systems-in-journalism/
- Рекомендації Комісії з журналістської етики щодо використання штучного інтелекту для створення журналістських матеріалів https://cje.org.ua/statements/rekomendatsii-komisii-z-zhurnalistskoi-etyky-shchodo-vykorystannia-shtuchnoho-intelektu-dlia-stvorennia-zhurnalistskykh-materialiv/
- Тетяна Авдєєва, Олександр Батхін. Використання систем штучного інтелекту відповідно до прав людини https://dslua.org/publications/vykorystannia-system-shtuchnoho-intelektu-vidpovidno-do-prav-liudyny-posibnyk-dlia-hromadianskoho-suspilstva/
Методичні рекомендації підготовлено в межах проєкту «Інтеграція медіаграмотності в освітні програми з журналістики», що реалізується ГО «Український інститут медіа та комунікації» за підтримки Програми розвитку ООН та за фінансування уряду Японії. Думки, висловлені в матеріалі, не обов’язково відображають позицію ПРООН або інших агенцій ООН та уряду Японії.