Что люди хотят проверить на правдивость?

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, что пользователи в первую очередь ищут подтверждение для простых, очевидных утверждений, что не соответствует текущим стандартам проверки фактов.

В исследовании выявлены взаимосвязи между эпистемическим типом, верифицируемостью и временной привязкой целевых показателей, демонстрирующие, как эти факторы переплетаются и влияют на интерпретацию и оценку данных.

Анализ пользовательского спроса на проверку фактов выявляет несоответствие между тем, что интересует аудиторию, и тем, на чем фокусируются существующие бенчмарки.

Несмотря на растущий интерес к борьбе с дезинформацией, вопросы о том, что именно люди хотят проверить, остаются малоизученными. В исследовании «What do people want to fact-check?» представлен первый масштабный анализ около 2500 запросов, поданных 457 участниками в систему искусственного интеллекта для проверки фактов, который показывает, что пользователи склонны проверять простые, наблюдаемые утверждения о текущих событиях. Выявленное несоответствие между запросами пользователей и возможностями существующих инструментов проверки фактов ставит под сомнение адекватность стандартных оценочных наборов данных. Необходимо ли переосмыслить подходы к разработке систем проверки фактов, чтобы они лучше соответствовали реальным потребностям пользователей в информации?

Рождение Пользовательского Подтверждения: Эпоха Проверочного Хаоса

В настоящее время наблюдается экспоненциальный рост количества утверждений, генерируемых пользователями в интернете, что требует переосмысления подходов к проверке фактов. Традиционные приоритеты журналистских расследований, ориентированные на освещение событий, представляющих общественный интерес, оказываются недостаточными для обработки этого огромного потока разнообразных запросов. Пользовательские утверждения охватывают широкий спектр тем, от локальных новостей и личных убеждений до конспирологических теорий и оценок продуктов, что требует разработки систем, способных эффективно верифицировать широкий спектр заявлений, а не только те, которые соответствуют заранее определенным повесткам дня. Данное явление ставит перед исследователями задачу создания новых инструментов и методологий, адаптированных к специфике пользовательского контента и позволяющих оперативно выявлять недостоверную информацию.

Современный информационный ландшафт характеризуется взрывным ростом пользовательских запросов на проверку фактов, охватывающих невероятно широкий спектр тем и степеней сложности. Эти утверждения варьируются от простых вопросов о погоде до сложных заявлений, касающихся политики, науки и здоровья. Поэтому, для эффективной обработки этого потока информации, необходимы системы, способные анализировать и верифицировать утверждения различной природы — от легко проверяемых фактов до гипотез, требующих глубокого анализа и экспертной оценки. Способность адаптироваться к разнообразию запросов и уровню их верифицируемости является ключевым требованием к современным инструментам проверки информации, поскольку универсальность позволяет охватить гораздо больший объем пользовательских потребностей.

В настоящее время акцент в проверке фактов смещается от традиционных журналистских приоритетов к пониманию запросов самих пользователей. Исследования показывают, что существующие наборы данных для оценки систем проверки фактов, такие как FEVER, в основном сосредоточены на утверждениях из конкретных областей знаний. Однако анализ реальных пользовательских запросов выявил значительное расхождение: люди интересуются гораздо более широким спектром тем и типов утверждений, не всегда охватываемых стандартными наборами данных. Это указывает на необходимость разработки систем, способных учитывать “потребительский спрос” на верификацию — понимать, что именно пользователи пытаются проверить, а не ограничиваться заранее определенными темами. Такой подход позволит более эффективно бороться с распространением дезинформации и предоставлять пользователям релевантную и своевременную информацию.

Анализ перекрестных связей между типом эпистемического знания, возможностью его проверки и целевой областью применения выявил взаимосвязь между этими параметрами.

Классификация Утверждений: Архитектура Проверки

Пользовательские утверждения характеризуются разнообразием типов, что необходимо учитывать при их анализе и верификации. Выделяются дескриптивные утверждения, констатирующие факты и описывающие состояние дел; каузальные утверждения, устанавливающие причинно-следственные связи между явлениями; и нормативные утверждения, выражающие ценностные суждения и оценки. Различие между этими типами влияет на стратегию поиска доказательств и определения истинности утверждения, поскольку для дескриптивных утверждений требуется фактическая проверка, для каузальных — установление корреляции и механизма влияния, а для нормативных — анализ соответствия общепринятым нормам и ценностям.

Для эффективной верификации пользовательских утверждений необходимо классифицировать их по объекту, к которому они относятся. Данная классификация включает определение, относится ли утверждение к конкретному лицу, к широкому феномену или к другим сущностям. Анализ показывает, что 51% пользовательских запросов нацелены на широкие явления, что отличается от 54% фокусировки на индивидуумах, наблюдаемой в наборе данных FEVER. Разделение утверждений по объекту позволяет выбрать наиболее релевантные источники информации и методы проверки, что повышает точность и эффективность процесса верификации.

Определение временной направленности утверждения — относится ли оно к текущему состоянию дел или к событиям прошлого — является критически важным для поиска релевантных доказательств. Анализ пользовательских запросов показал, что 51% из них направлены на описание широких явлений, что отличается от 54% фокусировки на отдельных личностях, зафиксированной в наборе данных FEVER. Различие в пропорциях указывает на необходимость адаптации стратегий верификации к специфике пользовательских запросов, учитывая преобладание запросов, связанных с общими явлениями, а не с конкретными индивидуумами.

Искусственный Интеллект в Службе Истины: Создание Проверочной Инфраструктуры

Для масштабирования усилий по проверке фактов необходима система верификации на основе искусственного интеллекта. Она использует методы классификации предметной области (domain classification) для определения тематики проверяемой информации, что позволяет направить запрос к соответствующим источникам и экспертам. Анализ временной привязки (temporal orientation analysis) позволяет установить актуальность информации и выявить потенциальные случаи устаревших данных или дезинформации, распространяемой вне контекста времени. Комбинация этих методов существенно оптимизирует процесс верификации, сокращая время реакции и повышая точность выявления недостоверной информации.

Для оценки эффективности и надежности системы верификации на основе искусственного интеллекта используется бенчмарк FEVER. Однако проведенное исследование выявило существенные различия в распределении предметных областей между пользовательскими запросами и данными FEVER. В частности, доля запросов, относящихся к сфере развлечений, составляет лишь 16%, в то время как в FEVER этот показатель достигает 63%. Напротив, запросы, касающиеся науки и технологий, а также здоровья и медицины, составляют 22% и 14% от общего числа пользовательских запросов соответственно, в то время как в FEVER эти доли составляют всего 3% и 2%. Данные расхождения необходимо учитывать при интерпретации результатов бенчмаркинга и адаптации моделей к реальным сценариям использования.

В основе систем верификации информации, использующих искусственный интеллект, лежит принцип “эпистемического аутсорсинга” — делегирования задач по установлению достоверности автоматизированным процессам и внешним источникам данных. Это предполагает перенос ответственности за оценку фактов от человека к алгоритмам и базам знаний, что позволяет масштабировать проверку информации, но также требует тщательной оценки надежности и предвзятости используемых источников и алгоритмов. В частности, системы опираются на автоматизированный сбор данных из различных источников, их анализ и сопоставление, а также использование алгоритмов машинного обучения для оценки правдоподобности утверждений. Эффективность такого подхода напрямую зависит от качества данных и способности алгоритмов к объективной оценке информации.

Спектр Верифицируемости: Границы Познания

Утверждения, с которыми сталкиваются системы обработки информации, различаются по степени своей непосредственной проверяемости. Некоторые факты, такие как даты рождения или результаты выборов, могут быть подтверждены обращением к общедоступным источникам и официальным записям. Однако, значительная часть информации требует косвенной проверки — анализа экспертов, статистического моделирования или интерпретации сложных данных. Например, оценка влияния определенного фактора на экономику или прогнозирование развития событий в будущем опираются не на прямое наблюдение, а на построение и проверку гипотез с использованием специализированных знаний и инструментов. Такая дифференциация в методах проверки имеет ключевое значение для разработки систем, способных адекватно оценивать достоверность информации и предоставлять пользователям обоснованные ответы.

Исследование выявило значительный разрыв между долей запросов пользователей, которые можно напрямую подтвердить фактами. Оказалось, что лишь 64% запросов поддаются прямой верификации, то есть их истинность можно установить, обратившись к общедоступным источникам или документам. Этот показатель существенно ниже — 96% — чем в известном бенчмарке FEVER, что указывает на увеличение числа запросов, содержащих мнения, прогнозы или моральные оценки, не поддающиеся эмпирической проверке. Данный сдвиг подчеркивает необходимость разработки систем, способных адекватно реагировать на запросы, выходящие за рамки фактической верификации, и предоставлять пользователям соответствующий контекст или предупреждения.

Осознание границ верифицируемости имеет ключевое значение при разработке систем, способных давать адекватные ответы на запросы пользователей. Невозможность подтвердить или опровергнуть определенные утверждения требует от систем не просто выдавать информацию, но и сигнализировать о характере запроса. Например, система может отмечать субъективные мнения или прогнозы как не поддающиеся эмпирической проверке, предоставляя вместо этого контекстную информацию, альтернативные точки зрения или данные, на которых основано данное утверждение. Такой подход позволяет избежать распространения недостоверной информации и формирует у пользователя более реалистичное представление о доступных данных, повышая доверие к системе и ее результатам.

Исследование показывает, что спрос на проверку фактов сосредоточен на простых, наблюдаемых утверждениях. Это создает несоответствие с существующими эталонными наборами данных, ориентированными на более сложные и сенсационные темы. Всё это напоминает о фундаментальной тенденции к взаимозависимости. Как однажды заметил Джон фон Нейман: «В конечном счете, у нас есть два выбора: либо мы будем создавать системы, которые слишком сложны для понимания, либо мы будем упрощать их до такой степени, что они перестанут быть полезными». Попытка охватить все возможные варианты проверки, создание универсального инструмента, неизбежно ведет к сложности и, как следствие, к уязвимости. Система проверки фактов, подобно любой другой сложной системе, подвержена риску синхронного отказа, когда кажущиеся независимыми компоненты оказываются тесно связаны.

Куда же дальше?

Исследование выявило странную закономерность: люди ищут подтверждения для простых, очевидных вещей. Это напоминает попытку построить крепость из песка, чтобы защититься от прилива. Текущие эталоны проверки фактов, напротив, сосредоточены на сложных, сенсационных заявлениях — как будто в бурю нужно искать иголку в стоге сена. Система, стремящаяся к всеохвату, неизбежно упустит суть. Каждый архитектурный выбор — это пророчество о будущем сбое, о той самой очевидной истине, которая останется незамеченной.

Искусственный интеллект, стремящийся к проверке фактов, сталкивается с парадоксом: чем проще утверждение, тем сложнее его формализовать. Алгоритм легко выявит ложь в сложной аргументации, но споткнется о банальную неточность. Это не недостаток технологии, а отражение природы самой информации — простые вещи не нуждаются в доказательствах, они нуждаются в внимании. Если система молчит, значит, она готовит сюрприз.

Будущие исследования должны сместить фокус с выявления сложных дезинформаций на понимание базовых информационных потребностей пользователей. Недостаточно строить системы, способные разоблачать ложь — нужно создавать экосистемы, способные поддерживать истину в самых простых ее проявлениях. Когда спрашивают, когда закончится отладка, шепчут: никогда — просто мы перестанем смотреть.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.10935.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-02-13 01:31

🚀 Квантовые новости