Deepfake zaciera granicę prawdy i fałszu. Wyniki badań ludzkiej percepcji

ilustracja: DALL-E

Naukowcy Qiang Liu, Lin Wang i Mengyu Luo z Uniwersytetu Nauki i Technologii w Szanghaju postanowili zbadać, w jaki sposób technologia deepfake wpływa na odbiór informacji i poziom zaufania użytkowników do mediów. W swoim artykule When Seeing Is Not Believing: Self-efficacy and Cynicism in the Era of Intelligent Media, opublikowanym w czasopiśmie Humanities and Social Sciences Communications, przeprowadzili dwa eksperymenty z udziałem 1826 osób, analizując, jak zmienia się poziom cynizmu wobec informacji w zależności od zdolności użytkowników do rozpoznawania treści generowanych przez AI.

Eksperymenty wykazały, że:

• Osoby o niskiej samoocenie w zakresie rozpoznawania treści AI częściej kwestionują prawdziwość wiadomości, które są dla nich osobiście istotne.
• Treści o niskim poziomie ryzyka paradoksalnie wzbudzają większy sceptycyzm niż treści uznane za wysokiego ryzyka.
• Użytkownicy, którzy wielokrotnie doświadczają trudności w ocenie autentyczności deepfake’ów, tracą wiarę we własne zdolności i rezygnują z prób weryfikacji informacji.

To zjawisko prowadzi do tzw. "apatycznej rzeczywistości", w której odbiorcy zamiast krytycznego myślenia wybierają obojętność wobec tego, co konsumują w mediach.

Dlaczego tracimy zaufanie do mediów?

Rosnący cynizm wobec informacji generowanych przez AI to nie tylko kwestia technologii, ale także sposobu, w jaki odbiorcy przetwarzają treści. Badania sugerują, że użytkownicy częściej angażują się w analizę treści, jeśli mają poczucie, że temat ich bezpośrednio dotyczy.

Dane pokazują, że:

Czynnik	Wpływ na samoocenę AI	Wpływ na cynizm
Wysoka istotność treści	Wzrost pewności siebie	Spadek cynizmu
Niska istotność treści	Spadek pewności siebie	Wzrost cynizmu
Wiadomości wysokiego ryzyka	Większa skłonność do weryfikacji	Niższy poziom cynizmu
Wiadomości niskiego ryzyka	Mniejsze zainteresowanie weryfikacją	Wyższy poziom cynizmu

Autorzy badania zwracają uwagę na efekt zmęczenia poznawczego. Kiedy użytkownicy wielokrotnie doświadczają sytuacji, w których nie są w stanie odróżnić deepfake’ów od prawdziwych treści, przestają podejmować wysiłek ich sprawdzania. Ostatecznie, zamiast próbować weryfikować autentyczność, zaczynają traktować całość informacji jako potencjalnie niepewną.

Co możemy zrobić?

Eksperci podkreślają, że rozwiązanie problemu leży nie tylko w rozwoju technologii wykrywania deepfake’ów, ale także w kształtowaniu nowych modeli edukacji medialnej.

• Platformy społecznościowe powinny wprowadzać bardziej zaawansowane mechanizmy oznaczania treści generowanych przez AI.
• Użytkownicy powinni być szkoleni nie tylko w zakresie rozpoznawania fake newsów, ale także w umiejętności świadomego przetwarzania informacji w warunkach informacyjnego chaosu.
• Dziennikarze powinni w większym stopniu korzystać z narzędzi do weryfikacji treści oraz budować strategie komunikacyjne oparte na transparentności źródeł.

Badanie Liu, Wang i Luo wykazało, że nawet niewielki wzrost samooceny użytkowników w zakresie AI skutkuje znaczącym spadkiem cynizmu i większym zaangażowaniem w analizę treści. Oznacza to, że edukacja i narzędzia wspomagające weryfikację treści mogą pomóc odbiorcom odzyskać kontrolę nad tym, co uważają za prawdziwe.

Przyszłość zaufania do informacji

Deepfake news to wyzwanie, z którym będziemy musieli mierzyć się przez kolejne lata. W erze sztucznej inteligencji to nie tylko sama technologia decyduje o tym, w co wierzymy, ale także nasza zdolność do rozpoznawania i krytycznej analizy treści. Jeśli nie zaczniemy kształcić umiejętności poruszania się w świecie syntetycznych informacji, możemy znaleźć się w rzeczywistości, w której nie będziemy pewni nawet tego, co widzimy na własne oczy.

* * *
Artykuł Liu, Q., Wang, L., Luo, M. (2025) When Seeing Is Not Believing: Self-efficacy and Cynicism in the Era of Intelligent Media, opublikowany w Nature Humanities and Social Sciences Communications dostepny jest na stronie
https://www.nature.com/articles/s41599-025-04594-5