Se alguma vez houve um caso de "entra lixo, sai lixo", então a IA é um deles. E, em última análise, tudo isso tem sido impulsionado pelo objetivo de censurar informações que não se encaixam na narrativa politicamente correta.

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Por que os algoritmos e pesquisas de "desinformação" da IA ​​são, em sua maioria, lixo caro

By Professor Norman Fenton

A história do laptop de Hunter Biden é apenas uma das muitas histórias que foram consideradas pela mídia corporativa (e pela maioria dos acadêmicos) como “desinformação” mas que foram posteriormente revelados como verdadeiros. De fato, Mark Zuckerberg agora admitiu que o Facebook (Meta), junto com outras grandes empresas de tecnologia, foram pressionados a censura a história antes da eleição dos EUA de 2020 e também posteriormente pressionada pelo governo Biden/Harris para censurar histórias sobre a covid que foram erroneamente classificadas como desinformação.

O problema é que o mesmo tipo de pessoas que decidiam o que era ou não desinformação (geralmente pessoas da esquerda política) também eram as mesmas que eram financiadas para produzir algoritmos de inteligência artificial (“IA”) para “aprender”:

1. quais pessoas eram “disseminadores de desinformação”; e
2. quais novas alegações eram “desinformação”.

Entre 2016 e 2022, participei de muitos seminários de pesquisa no Reino Unido sobre o uso de IA e aprendizado de máquina para "combater a desinformação e a desinformação". A partir de 2020, o exemplo do laptop de Hunter Biden passou a ser frequentemente usado como um exemplo-chave de "aprendizado", então os algoritmos o classificaram como "desinformação" com subclassificações como "propaganda russa" ou "teoria da conspiração".

Além disso, todas as apresentações a que assisti começavam invariavelmente com, e eram dominadas por, exemplos de “desinformação” que se alegava serem baseados em “mentiras de Trump”, como as que se encontram entre as que o Washington Post alegaram que eram as “30,573 alegações falsas ou enganosas feitas por Trump ao longo de 4 anos”. Mas muitas dessas supostas alegações falsas ou enganosas já eram conhecidas como verdadeiras por qualquer pessoa fora do Guardian/New York Times/Washington Post bolha de leitura. Por exemplo, eles alegaram que Trump disse que "neonazistas e supremacistas brancos eram pessoas muito boas" e que qualquer um que negasse estaria espalhando desinformação, enquanto até mesmo a extrema esquerda Snopes tinha desmascarado que em 2017. Da mesma forma, eles alegaram que “evidências de que Biden tinha demência” ou que “Biden gostava de cheirar o cabelo de meninas” eram desinformação apesar de vários vídeos mostrarem exatamente isso - então, não acredite em seus olhos mentirosos; na verdade, apenas uma semana antes da demência de Biden não poder mais ser escondida durante sua apresentação no debate presidencial ao vivo, a mídia corporativa estava diamante que tais vídeos eram “truques baratos” de desinformação.

Mas os acadêmicos que apresentaram esses exemplos de Trump, Biden e outros políticos ridicularizaram qualquer um que ousasse questionar a confiabilidade dos oráculos autoproclamados que determinavam o que era ou não desinformação. Em uma grande conferência realizada pelo Zoom, postei no chat: "Alguém que não odeia Trump é bem-vindo nesta reunião?" A resposta foi: "Não. Apoiadores de Trump não são bem-vindos e, se você é um deles, deveria sair agora". Infelizmente, a maioria dos acadêmicos não acredita em liberdade de pensamento, muito menos em liberdade de expressão quando se trata de qualquer ponto de vista que desafie a narrativa "progressista" sobre qualquer assunto.

Além das histórias de "desinformação" relacionadas a Biden e Trump que se revelaram verdadeiras, também houve vários exemplos de histórias relacionadas à Covid (como aquelas que alegavam taxas de mortalidade muito baixas e falta de eficácia e segurança das vacinas) classificadas como desinformação que também se revelaram verdadeiras. Em todos esses casos, qualquer pessoa que divulgasse essas histórias era classificada como "disseminador de desinformação", "teórico da conspiração" etc. E são esses tipos de suposições que orientam o funcionamento dos algoritmos de "desinformação" de IA desenvolvidos e implementados por organizações como Facebook e Twitter.

Deixe-me dar um exemplo simplificado. Os algoritmos geralmente partem de um banco de dados de afirmações pré-classificadas como "desinformação" (mesmo que muitas delas tenham se revelado verdadeiras) ou "não desinformação" (mesmo que muitas delas tenham se revelado falsas). Por exemplo, as seguintes afirmações foram classificadas como desinformação:

• “Hunter Biden deixou um laptop com evidências de seu comportamento criminoso em uma oficina.”
• “As vacinas contra a covid podem causar ferimentos graves e morte.”

O inverso de qualquer declaração classificada como “desinformação” foi classificada como “não desinformação”.

Um subconjunto dessas instruções é usado para “treinar” o algoritmo e outros para “testar” o algoritmo.

Então, suponha que a declaração do laptop seja uma daquelas usadas para treinar o algoritmo e a declaração da vacina seja uma daquelas usadas para testar o algoritmo. Então, como a declaração do laptop é classificada como desinformação, o algoritmo aprende que as pessoas que repostam ou curtem um tweet com a declaração do laptop são "disseminadores de desinformação". Com base em outras postagens que essas pessoas fazem, o algoritmo pode classificá-las adicionalmente como, por exemplo, "extrema direita". O algoritmo provavelmente descobrirá que algumas pessoas já classificadas como "extrema direita" ou "disseminadores de desinformação" - ou pessoas com as quais elas estão conectadas - também postam uma declaração como: "As vacinas contra a covid podem causar ferimentos graves e morte". Nesse caso, o algoritmo terá "aprendido" que essa declaração provavelmente é desinformação. E pronto, como ele dá a classificação "correta" à declaração "teste", o algoritmo é "validado".

Além disso, quando apresentado com uma nova declaração de teste como, "As vacinas contra a covid não impedem a infecção por covid" (que também foi pré-classificada como "desinformação"), o algoritmo também "aprenderá corretamente" que isso é "desinformação" porque já "aprendeu" que a declaração, "As vacinas contra a covid podem causar ferimentos graves e morte" é desinformação e que as pessoas que afirmaram a última declaração - ou pessoas conectadas a elas - também afirmaram a primeira declaração.

A forma como descrevi como o processo de IA é concebido para detectar “desinformação” é também a forma como os “especialistas em desinformação líderes mundiais” configuram seu experimento para “traçar o perfil” do “tipo de personalidade” suscetível à desinformação. Os mesmos métodos também são usados ​​agora para perfil e monitor pessoas que os “especialistas” acadêmicos afirmam serem de “extrema direita” ou racistas.

Assim, uma enorme quantidade de pesquisa foi (e ainda é) investida no desenvolvimento de algoritmos "inteligentes" que simplesmente censuram a verdade online ou promovem mentiras. Grande parte do financiamento para essa pesquisa se justifica pelo fato de que a "desinformação" é hoje uma das maiores ameaças à segurança internacional. De fato, em janeiro de 2024, o Fórum Econômico Mundial Declarado que “a desinformação e a desinformação eram os maiores riscos globais a curto prazo”. A presidente da Comissão Europeia, Ursula von der Leyen, também Declarado que “a desinformação e a desinformação são ameaças maiores à comunidade empresarial global do que a guerra e as mudanças climáticas”. Só no Reino Unido, o Governo forneceu centenas de milhões de libras em financiamento a vários laboratórios de pesquisa universitários que trabalham com desinformação. Em Março de 2024, só o Instituto Turing, que tem várias equipas dedicadas a trabalhar nesta e em áreas intimamente relacionadas, foi premiado £ 100 milhões em financiamento governamental extra – já havia recebido cerca de £ 700 milhões desde sua criação em 2015. Ironicamente, o Registro Nacional de Riscos de 2023 do Governo de Sua Majestade do Reino Unido inclui como risco crônico:

“Inteligência artificial (IA). Os avanços nos sistemas de IA e suas capacidades têm uma série de implicações que abrangem riscos crônicos e agudos; por exemplo, podem causar um aumento na desinformação e na desinformação prejudiciais.”

No entanto, continua a priorizar o financiamento de pesquisas em IA para combater esse risco crescente de “desinformação e informação errada prejudiciais”!

Como Mike Benz tem esclarecido Em seus trabalhos e entrevistas recentes (apoiados por evidências detalhadas), quase todo o financiamento para universidades ou institutos de pesquisa em todo o mundo que realizam esse tipo de trabalho, juntamente com os "verificadores de fatos" que o utilizam, vem do Departamento de Estado dos EUA, da OTAN e do Ministério das Relações Exteriores britânico, que, após a votação do Brexit e a eleição de Trump em 2016, estavam determinados a conter a ascensão do "populismo" em todos os lugares. É esse objetivo que impulsionou a corrida insana da IA ​​para censurar a internet. Veja este vídeo em que Mike Benz nos conta um evento que ocorreu em 2019:

Foi organizado pelo Atlantic Council, uma organização de fachada da OTAN, para treinar jornalistas de organizações tradicionais em todo o mundo sobre como "combater a desinformação". Observe como eles deixam claro que "desinformação" inclui, para eles, "desinformação", que definem como informação verdadeira, mas que pode prejudicar sua própria narrativa. Eles explicam como silenciar essa "desinformação", especialmente das postagens do (então) presidente Trump nas redes sociais antes das eleições de 2020. Apesar das alegações de que isso não aconteceu (e, de fato, quaisquer alegações desse tipo foram classificadas como desinformação), os jornalistas envolvidos posteriormente gabou-se publicamente que eles não apenas fizeram isso, mas também impediram a reeleição de Trump em 2020.

Atualização: Dois artigos altamente relevantes de colegas:

• (Por que) a desinformação é um problema? Associação para a Ciência Psicológica, 23 de outubro de 2022
• Donald Trump é a razão pela qual deixei o Facebook depois de mais de 10 anos, Jessica Rose, 30 de agosto de 2024

Sobre o autor

Normando Fenton Professor Emérito de Gestão de Informações de Risco na Queen Mary University de Londres. Ele também é Diretor da Agena, empresa especializada em gestão de riscos para sistemas críticos. É matemático por formação, cujo foco atual é a tomada de decisões críticas e, em particular, a quantificação da incerteza por meio de modelos causais e probabilísticos que combinam dados e conhecimento (redes bayesianas). A abordagem pode ser resumida como "smart data em vez de big data".

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Embora antes fosse um hobby que culminou na escrita de artigos para a Wikipédia (até que as coisas deram uma guinada drástica e inegável em 2020) e alguns livros para consumo privado, desde março de 2020 me tornei pesquisador e escritor em tempo integral em reação à dominação global que se tornou evidente com a chegada da covid-19. Durante a maior parte da minha vida, tentei conscientizar a população sobre o fato de que um pequeno grupo de pessoas planejava dominar o mundo em benefício próprio. Não havia como eu ficar sentado em silêncio e simplesmente deixá-los fazer isso depois que fizessem seu movimento final.

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