기후 부정확한 정보의 위협: 생성적 인공지능 기술에 의한 기후 부정확한 정보의 확산

인공지능(AI)은 정보에 접근하고 분산하는 방식을 револю화했습니다. 특히 생성적 인공지능(GAI)은 성장의 기회를 제공합니다. 그러나 기후 변화 논의에서 특히 기후 부정확한 정보에 대한重大한 도전에 직면해 있습니다.

2022년 연구에 따르면 약 60개의 트위터 계정이 기후 변화에 대한 잘못된 또는 오도된 정보를 퍼뜨리기 위해 22,000개의 트윗을 게시했습니다.

기후 부정확한 정보는 기후 과학 및 환경 문제와 관련된 부정확하거나 오도된 내용을 의미합니다. 다양한 채널을 통해 퍼져나가며 기후 변화 논의를 왜곡하고 증거 기반의 의사결정을 방해합니다.

기후 변화에 대한 대처의 긴급성이 높아짐에 따라 AI에 의해 퍼지는 부정확한 정보는 집단적인 기후 행동을 달성하는 데 형식적인 장애물로 작용합니다.

기후 부정확한 정보란 무엇인가?

기후 변화와 그 영향에 대한 잘못된 또는 오도된 정보는 의심과 혼란을 퍼뜨리기 위해 퍼져나갑니다. 이 부정확한 내용의 확산은 효과적인 기후 행동과 대중의 이해를 방해합니다.

디지털 플랫폼을 통해 정보가 즉시 전달되는 시대에 기후 부정확한 정보는 퍼져나갈 수 있는 비옥한 토양을 찾았으며 일반 대중 사이에서 혼란을 일으키고 있습니다.

기후 부정확한 정보는 주로 세 가지 유형으로 나뉩니다:

• 트렌드: 기후 변화의 장기적인 패턴과 변화를 낮추는 잘못된 정보를 퍼뜨리기 위해, 종종 기후 변화의 심각성을 낮추기 위해 사용됩니다.
• 귀인: 기후 사건이나 현상을 관련이 없는 요인에 잘못 귀인하여 인간 활동이 기후 변화에 미치는 실제 영향을 흐리게 합니다.
• 영향: 기후 변화의 실제 결과를 과장하거나 낮추는 것으로, 두려움을 조성하거나 기후 행동의 필요성을 낮추기 위해 사용됩니다.

2022년, 기후 부정확한 정보를 퍼뜨리는 여러 충격적인 시도가 밝혀졌으며, 이 도전의 정도를 보여주었습니다. 이러한 시도에는 화석 연료 회사들이 정책 입안자에게 영향력을 행사하고 대중을 속이기 위한 로비 활동이 포함되었습니다.

또한 석유화학 거물들이 기후 변화 부정론자 생각 탱크를资助하여 잘못된 정보를 퍼뜨렸습니다. 또한 기업의 기후 “의심론자” 캠페인이 소셜 미디어 플랫폼에서 번창하여 트위터 광고 캠페인을 이용하여 잘못된 정보를 빠르게 퍼뜨렸습니다.

이 조작적인 캠페인은 기후 과학에 대한 대중의 신뢰를 훼손하고, 행동을 방해하며, 기후 변화에 대한 의미 있는 진전을 방해하려고 합니다.

생성적 인공지능 기술을 통해 기후 부정확한 정보가 어떻게 퍼질 수 있는가?

이미지 출처 

생성적 인공지능 기술, 특히 GANs와 트랜스포머와 같은 深層 학습 모델은 매우 현실적이고 신뢰할 수 있는 내용, 즉 텍스트, 이미지, 오디오 및 비디오를 생성할 수 있습니다. 이 인공지능 기술의 발전은 다양한 방식으로 기후 부정확한 정보의 빠른 확산을 가능하게 했습니다.

생성적 인공지능은 기후 변화에 대한 거짓 이야기를 만들 수 있습니다. 현재 52억 명의 사람들이 소셜 미디어를 사용하고 있지만, 그들은 현재 세계 문제에 대해 더 잘 알고 있습니다. 그러나 그들은 인공지능에 의해 생성된 거짓 트윗을 인간이 작성한 트윗보다 3% 더 적게 발견합니다.

생성적 인공지능이 기후 부정확한 정보를 퍼뜨리는 몇 가지 방법:

1. 접근성

생성적 인공지능 툴은 실제적인 합성 내용을 생성할 수 있으며, 공개 API와 오픈 소스 커뮤니티를 통해 점점 더 접근하기 쉽게 됩니다. 이러한 접근성은 잘못된 정보, 즉 텍스트와 사진 실제적인 가짜 이미지의 고의적인 생성을 가능하게 하여 기후 부정확한 정보의 확산에 기여합니다.

2. 정교함

생성적 인공지능은 더 긴, 권위 있는 글, 블로그 게시물, 뉴스 기사를 생성할 수 있으며, 종종 신뢰할 수 있는 출처의 스타일을 복제합니다. 이러한 정교함은 관객을 속이고 오도하여 인공지능에 의해 생성된 부정확한 정보와 실제 내용을 구별하기 어렵게 만듭니다.

3. 설득력

인간과 대화하는 인공지능 에이전트에 통합된 대규모 언어 모델(LLM)은 공중을 설득하기 위한 논리를 사용하여 의견을 형성할 수 있습니다. 생성적 인공지능의 개인화된 내용을 생성하는 능력은 현재의 봇 감지 도구에 의해検出되지 않습니다. 또한 GAI 봇은 부정확한 정보 확산을 증폭하고 소규모 그룹이 온라인에서 더 큰 것으로 보이게 할 수 있습니다.

따라서 효과적으로 기후 부정확한 정보의 확산에 대처하기 위해 강력한 事実 확인 메커니즘, 미디어 리터러시 프로그램, 디지털 플랫폼의 철저한 감시를 구현하는 것이 중요합니다. 정보의 무결성과 비판적 사고 능력을 강화하면 개인이 디지털 풍경을 탐색하고 기후 부정확한 정보의 증가하는 물결 속에서 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.

인공지능에 의해 퍼지는 기후 부정확한 정보를 탐지하고 대처하는 방법

인공지능 기술이 기후 부정확한 정보의 빠른 확산을 가능하게 했지만, 그것은 또한 해결책의 일부가 될 수 있습니다. 인공지능 기반 알고리즘은 인공지능에 의해 생성된 내용에 고유한 패턴을 식별하여 초기 탐지와 개입을 가능하게 합니다.

그러나 우리는 아직 강력한 인공지능 감지 시스템을 구축하는 초기 단계에 있습니다. 따라서 인간은 기후 부정확한 정보의 위험을 최소화하기 위해 다음 단계를 취할 수 있습니다:

• 경계심을 높이다: 인공지능 事実 확인 앱이 아직 발전 중인 동안, 사용자는 접하는 정보를 검증하는 데 주의해야 합니다. 소셜 미디어에서 인공지능 검색 결과를 자동으로 게시하는 대신, 신뢰할 수 있는 출처를 식별하고 평가합니다. 중요한 주제인 기후 변화에 대처할 때 출처를 확인하는 것이 중요합니다.
• 事実 확인 방법을 평가한다: 전문가들이 사용하는 수평적 읽기 기술을 수용합니다. 인공지능에 의해 생성된 내용에 인용된 출처에 대한 정보를 새로운 창에서 검색합니다. 출처와 저자의 신뢰성 및 경험을 분석합니다. 전문가의 의견에 대한 합의를 평가하기 위해 전통적인 검색 엔진을 사용하여 주제에 대한 정보를 찾습니다.
• 증거를 평가한다: 인공지능에 의해 생성된 주장에서 제시된 증거를 더深く 조사합니다. 신뢰할 수 있는 과학적 합의와 연구가 주장을 지지하거나 반증하는지 여부를 조사합니다. 인공지능 플랫폼에 대한 초기 질의는 일부 예비 데이터를 제공할 수 있지만, 신뢰할 수 있는 결과에 도달하기 위해 심도 있는 조사가 필요합니다.
• 인공지능에만 의존하지 마십시오: 인공지능 시스템이 때때로 잘못된 또는 부정확한 정보를 생성하는 경향이 있으므로, 인공지능에 의해 생성된 자료를 전통적인 검색 엔진을 사용하여 주의 깊게 교차 확인하여 지식의 정확성과 정확성을 보장하는 것이 중요합니다.
• 디지털 리터러시를 촉진한다: 미디어 리터러시도 기후 논의를 탐색하고 기후 부정확한 정보를 식별할 수 있는 개인을 강화하는 데 중요한 역할을 합니다. 비판적 사고 능력을 갖춘 대중은 잘못된 정보를 식별하고, 더 잘 교육된 사회를 조성할 수 있습니다.

윤리적 딜레마: 자유로운 발언과 부정확한 정보 통제의 균형

인공지능에 의해 퍼지는 기후 부정확한 정보와의 싸움에서, 인공지능 개발과 책임 있는 사용에서 윤리적 원칙을 지키는 것이 중요합니다. 투명성, 공정성, 책임성을 우선하면, 인공지능 기술이 공익을 섬기고 기후 변화에 대한 우리의 이해에 긍정적으로 기여할 수 있습니다.

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