比起AI變造或外國干預 美國選民更憂心政治人物說謊
中央社.2024年10月4日 14:23

(中央社華盛頓3日綜合外電報導)美國總統大選激烈選戰進入最後階段,研究錯誤資訊的專家警告大眾留意人工智慧(AI)和外國影響力的威脅,但選民顯然更擔心政治人物的謊言。

法新社報導,美國在11月5日投票日之前對抗又快又多的錯誤資訊,來源涵蓋研究員認為是俄羅斯和伊朗行動者創建的假新聞網站,和AI工具生成混淆虛實的變造影像。

然而對選民來說,更令人擔心的是以老套方式傳播的錯誤資訊,也就是政治人物散布的謊言;研究員說,這些人幾乎不須因為扭曲事實而面對法律後果。

紐約大學社群媒體與政治研究中心(Center for Social Media and Politics)主任塔克(Joshua Tucker)告訴法新社:「我認為,當我們事後反思2024年時,流傳最廣的錯誤資訊將會是來自政治人物或是被政治人物放大的錯誤資訊。」

美國媒體Axios上週公布的調查結果顯示,51%的美國人認為,在錯誤資訊方面,政治人物散布的謊言最令人擔心;35%的人認為是「未能阻止錯誤資訊的社群媒體公司」和「被用來騙人的AI」;約30%的人擔心外國政府散播錯誤資訊。

執行這項調查的民調機構負責人格茲瑪(John Gerzema)借用經典恐怖片常見橋段說:「這就像『我們之中出了內鬼』…在過去的選舉中,一直都有人擔心來自海外的錯誤資訊和選舉干預。但我們這次看到擔憂的來源多半是美國自己的政治人物在散播錯誤資訊。」

大眾對生成式AI工具的能力日益擔憂,讓政治人物有動機去質疑真實內容的真實性,這種策略常被稱為「騙徒紅利」(liar's dividend)。

選民可以看到的一個例子是,共和黨總統候選人川普今年8月誣指民主黨對手賀錦麗(Kamala Harris)用AI變造密西根州造勢活動的照片,讓參與人數看起來比較多。

法新社記者在現場拍攝的照片和影片可以輕易否定這種說法,數位鑑識專家也說,被指控的照片沒有AI變造的跡象。

塔克說:「隨著大眾開始接受生成式AI無所不在,人們更容易說服自己,那些他們不希望是事實的東西都不是真的…政治人物也知道這一點,所以他們現在

可以選擇把真相說成是AI生成。」

法新社事實查核小組近月一直在破解兩黨候選人的各種錯誤說法,包括川普陣營放大俄亥俄州的海地移民偷竊並吃掉寵物的謠言,還有賀錦麗錯誤指稱川普把「大蕭條以來最糟糕的失業潮」留給民主黨處理。

根據Axios的調查,8/10的選民擔心錯誤資訊會嚴重影響選舉結果;逾半數受訪者說,由於「分不清真

相」,他們已經不關心政治。

專家說,幾乎沒有什麼能阻止政治人物散播錯誤資訊,因為美國第一憲法修正案保障言論自由,法院過去也數度駁回希望規範錯誤政治言論的要求。(譯者:曾依璇/核稿:嚴思祺)1131004

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  • 分析方式:本模型分析方式非採傳統抽樣之民意調查,係將蒐集之資料庫予以分析,無母體數、樣本數限制。本模型係運用大數據關鍵引擎,透過深度學習與AI人工智慧技術,使用斷字切詞(Word Segmentation)、語意分析(Semantic Analysis) 、即時情緒分析(Real-Time Sentiment Analysis)等技術,汲取網路上相關討論文章,將文章分為正面、負面、中立三種情緒,計算網路聲量。
  • 跨世代劃分標準:本預測模型判別跨世代之依據,係以不同世代使用者之網路社群行為模式差異區辨。以不同社群網站之使用者世代臉譜數據為基礎,計算跨世代在不同社群聲量上的權重,綜合計算後得到世代好感度數據。
  • 名詞解釋
    • 網路聲量:透過「KEYPO大數據關鍵引擎」,計算社群討論及新聞報導提及的文章則數,聲量越高代表討論越熱,能見度越高。
    • 好感度分數:綜合評估網路聲量與網友語意情緒,分析各熱門候選人的網友評價。各熱門候選人的情緒、聲量皆經過標準化分數處理,得出好感度分數,再進行各縣市候選人彼此的比較,評量不僅需要聲量高,而且是好評要高,負評要低。好感度分數範圍在0-100分之間,分數越高,表示整體網友對於該位候選人的好感程度越佳。
  • 其他說明
    • 調查單位及主持人:大數據股份有限公司
    • 辦理時間:即日起至2022年11月16日止,逐日更新好感度數據。
    • 抽樣方式:本預測模型非抽樣之民調調查
    • 母體數:無母體數,請參考上述大數據資料庫的內容涵蓋範圍
    • 樣本數及誤差值:本預測模型非採用小樣本抽樣之民意調查,不適用抽樣誤差值
    • 經費來源:Yahoo奇摩、大數據股份有限公司