合成鸿沟
计算宣传：隐藏的力量重塑我们的思维、投票和生活
将 Unite.AI 添加到您在 Google 上的首选来源
想象一下： 你醒来，检查你的社交媒体动态，发现同样的煽动性标题被数百个账户重复——每个帖子都旨在触发愤怒或警报。到了你煮好早晨咖啡的时候，这个故事已经迅速传播，掩盖了合法的新闻，并在整个互联网上引发了激烈的辩论。这不是一个假设性的未来——这是计算宣传的现实。
这些运动的影响不再局限于几个边缘的Reddit论坛。在2016年美国总统大选期间，俄罗斯相关的网络水军淹没了Facebook和Twitter，内容旨在激化社会裂痕，据报道影响了超过1.26亿美国人。同年，英国脱欧公投被众多自动化账户泵送极化化叙事所笼罩，旨在影响公众舆论。2017年，法国总统大选被最后一刻泄露的黑客文件所震撼，这些文件由可疑的协调社交媒体活动所放大。当COVID-19全球爆发时，关于治疗和预防的在线虚假信息像野火一样迅速传播，往往淹没了救命的指导。
是什么驱动了这些操纵性操作？虽然老式的垃圾邮件脚本和网络水军为现代攻击铺平了道路，但现代攻击现在利用了尖端的人工智能。从Transformer模型(可以生成类似人类的声音帖子)到实时适应不断完善其策略的能力，宣传的世界已经变得非常复杂。随着我们越来越多的生活在线，了解这些隐藏的力量——以及它们如何利用我们的社交网络——比以往任何时候都更加关键。
以下，我们将探讨计算宣传的历史根源，然后继续探索推动当今虚假信息运动的技术。通过认识到协调努力如何利用技术重塑我们的思维，我们可以迈出第一步，抵制操纵，夺回真实的公共话语。
定义计算宣传
计算宣传指的是使用自动化系统、数据分析和人工智能来操纵公众舆论或在规模上影响在线讨论。这通常涉及协调的努力——例如，机器人网络，假的社交媒体账户和算法定制的信息——来传播特定的叙事，播种误导信息或压制异议的声音。通过利用人工智能驱动的内容生成，超级定向广告和实时反馈循环，宣传背后的个人可以放大边缘思想，左右政治情绪，并侵蚀对真正公共话语的信任。
历史背景：从早期机器人网络到现代网络水军
在20世纪90年代末和21世纪初，互联网见证了第一波自动化脚本的出现——“机器人”——主要用于垃圾邮件，充斥视图次数或自动回复聊天室。随着时间的推移，这些相对简单的脚本演变成了更有目的的政治工具，因为团体发现他们可以塑造公共对话，在论坛，评论部分和早期的社交媒体平台上。
- 2000年代中期：政治机器人登场
- 2000年代末至2010年代初：网络水军的出现
- 2009-2010年：世界各地的政府相关团体开始形成网络水军，雇佣人们创建和管理无数假社交媒体账户。他们的工作是淹没在线线程与有争议或误导性的帖子。
- 俄罗斯网络水军：到2013-2014年，圣彼得堡的互联网研究机构（IRA）已经因制作针对国内和国际受众的虚假信息运动而声名狼藉。
- 2016年：全球选举干预的转折点
- 在2016年美国总统大选期间，网络水军和机器人网络占据了舞台。调查后来揭示，数百个假的Facebook页面和Twitter账户，许多被追溯到IRA，正在推动超级党派化的叙事。
- 这些策略也出现在2016年的脱欧期间，自动化账户放大了围绕“离开”和“留下”运动的两极化内容。
- 2017-2018年：高调曝光和起诉
- 2017年，机器人网络传播误导性文件和关于候选人的诽谤，针对法国总统大选。
- 2018年，美国司法部起诉了13名与IRA相关的俄罗斯人，指控他们干预了2016年大选，这标志着对网络水军采取的最公开的法律行动之一。
- 2019年及以后：全球打击和持续增长
- Twitter和Facebook开始删除与协调影响运动相关的数千个假账户，这些账户来自伊朗、俄罗斯和委内瑞拉等国家。
- 尽管受到更大的审查，复杂的操作者继续出现——现在经常得到先进的人工智能的帮助，可以生成更令人信服的内容。
这些里程碑为当今的格局奠定了基础：机器学习可以自动化整个虚假信息生命周期。早期的简单垃圾邮件机器人演变成了庞大的网络，将政治策略与尖端人工智能相结合，允许恶意行为者以前所未有的速度和微妙性在全球范围内影响公众舆论。
现代人工智能工具推动计算宣传
随着机器学习和自然语言处理的进步，虚假信息运动已经远远超出了简单的垃圾邮件机器人。可以生成令人信服的人类文本的生成性人工智能模型已经使得操纵者能够在规模上放大误导性叙事。以下，我们将研究三种关键的人工智能驱动方法，它们塑造了当今的计算宣传，以及使这些策略如此有效的核心特征。这些策略得到了偏向传播虚假新闻而不是事实的推荐引擎的进一步放大。
1. 自然语言生成（NLG）
现代语言模型如GPT已经彻底改变了自动化内容创作。训练在大量文本数据集上，它们可以：
- 生成大量文本：从长篇文章到短篇社交帖子，这些模型可以在最少的人工监督下24小时不间断地产生内容。
- 模仿人类写作风格：通过在特定领域的数据（例如政治演讲、利基社区俚语）上进行微调，人工智能可以产生与目标受众的文化或政治背景相符的文本。
- 快速迭代消息：虚假信息传播者可以提示人工智能生成数十个甚至数百个同一主题的变体，测试哪种措辞或框架最快地传播开来。
生成性人工智能最具危险性的优势之一在于其能够适应特定受众的语气和语言，包括模仿特定类型的人物，结果包括：
- 政治旋转：人工智能可以无缝地插入党派口号或口号，使虚假信息看起来像是由草根运动支持的。
- 随意或口语声音：同样的工具可以转变为“友好邻居”的人物，悄悄地将谣言或阴谋论引入社区论坛。
- 专家权威：通过使用正式的学术语气，人工智能驱动的账户可以伪装成专家——医生、学者、分析师——以赋予虚假信息以虚假的可信度。
Transformer模型和风格模仿使得操纵者能够批量生产看似多样和真实的内容，模糊了真实声音和虚假宣传之间的界限。
2. 自动发布和调度
虽然基本的机器人可以重复发布相同的消息，但强化学习添加了一层智能：
- 算法适应：机器人不断测试不同的发布时间、哈希标签和内容长度，以确定哪些策略能带来最高的参与度。
- 隐秘策略：通过监测平台指南和用户反应，这些机器人学会避免明显的危险信号——例如过度重复或垃圾邮件链接——帮助它们保持低调，避免被发现。
- 有针对性的放大：一旦一个叙事在一个子群中获得了关注，机器人就会在多个社区中复制它，可能将边缘思想吹捧成热门话题。
与强化学习相结合，操纵者会安排帖子以保持持续存在：
- 24/7内容周期：自动化脚本确保虚假信息在不同时区的高峰时段保持可见。
- 预先信息：机器人可以在突发新闻之前用特定的观点淹没一个平台，塑造公众的初步反应，在经过验证的事实出现之前。
通过自动发布和调度，恶意运营者最大化内容的覆盖范围、时机和适应性——这些是将边缘或虚假叙事转变为热门话题的关键杠杆。
3. 实时适应
生成性人工智能和自动化机器人系统依赖于不断的数据来完善其策略：
- 即时反应分析：点赞、分享、评论和情绪数据反馈到人工智能模型中，指导它们哪些角度最能引起共鸣。
- 即时修订：表现不佳的内容会迅速修改——信息、语气或图像会调整——直到它获得所需的关注。
- 适应性叙事：如果一个故事开始失去相关性或面临强烈的反对，人工智能会转向新的观点，维持关注度，同时避免被发现。
这种反馈循环，自动内容创建和实时参与数据之间的反馈循环，形成了一个强大、自我改进和自我维持的宣传系统：
- 人工智能生成内容：使用学习的模式创建虚假信息的初始波浪。
- 平台和用户做出反应：参与度指标（点赞、分享、评论）流回给操纵者。
- 人工智能完善策略：最成功的信息被回显或扩展，而较弱的尝试被剔除或改造。
随着时间的推移，该系统变得非常高效，能够吸引特定的受众，将虚假故事推向更多人，速度更快。
推动这种隐藏影响的核心特征
即使在先进的人工智能的推动下，某些根本特征仍然是计算宣传成功的核心：
- 全天候活动
人工智能驱动的账户不间断地运作，确保特定叙事始终对用户可见。它们持续的发布节奏使虚假信息始终处于用户的视野中。 - 巨大的覆盖范围
生成性人工智能可以在数十个甚至数百个账户上生成无尽的内容。这种饱和可以制造出虚假的共识，迫使真正的用户遵从或接受误导性的观点。 - 情感触发器和巧妙的框架
Transformer模型可以分析一个社区的热点问题，并制作情感激发的钩子——愤怒、恐惧或兴奋。这些触发器促使快速分享，使虚假叙事能够超越更为谨慎或事实性的信息。
为什么它很重要
通过利用先进的自然语言生成、强化学习和实时分析，今天的操纵者可以创建大规模的虚假信息运动，这些运动几年前是不可想象的。了解生成性人工智能在放大虚假信息方面的具体作用，是认识这些隐藏操作并抵御它们的关键一步。
超越屏幕
这些协调努力的影响并不局限于在线平台。随着时间的推移，这些操纵影响了核心价值观和决策。例如，在关键的公共卫生时刻，谣言和半真半假的信息可能会掩盖经过验证的指南，鼓励冒险行为。在政治背景下，关于候选人或政策的扭曲故事可能会淹没平衡的辩论，推动整个人口朝着符合隐藏利益而不是公众利益的结果发展。
邻居群体可能会发现，他们对当地问题的理解受到精心策划的神话的影响。由于参与者将这些空间视为友好和熟悉的，他们很少怀疑渗透。到有人质疑异常模式时，信念可能已经围绕着误导性的印象而形成。
协调操纵的警告信号
- 统一信息的突然激增
- 相同或几乎相同的帖子：重复相同的短语或标签的帖子潮表明自动化脚本或协调团体正在推动单一叙事。
- 活动的激增：可疑的时机激增——通常在非高峰时段——可能表明机器人同时管理多个账户。
- 缺乏可信来源的重复声明
- 无引用或链接：当多个用户分享一个声明而不引用任何可靠的来源时，这可能是传播虚假信息的策略。
- 可疑来源：当引用的新闻或文章链接到可疑来源时，这些来源通常具有类似于合法新闻来源的名称。这种方法利用了可能不熟悉合法新闻品牌的受众，例如一个名为“abcnews.com.co”（无连接）的网站，曾经伪装成主流的ABC News，使用类似的标志和布局，但与合法的广播公司没有任何关联。
- 循环引用：一些帖子只链接到同一网络内的其他可疑网站，创建了一个自我强化的“回音室”的虚假信息。
- 情感钩子和耸人听闻的语言
- 震撼价值内容：愤怒、警告或耸人听闻的图像用于绕过批判性思维，触发即时反应。
- 我们与他们的叙事：将某些群体框定为敌人或威胁的帖子旨在使社区两极分化和激进化，而不是鼓励深思熟虑的辩论。
通过发现这些线索——统一信息的激增、重复的无来源声明和情感化内容——个人可以更好地区分真正的讨论和协调的宣传。
为什么虚假信息传播得如此容易
人类天性倾向于引人入胜的故事。当面临一个深思熟虑的、平衡的解释或一个耸人听闻的叙事时，许多人会选择后者。这种本能虽然可以理解，但为操纵创造了机会。通过提供耸人听闻的内容，操纵者确保了快速传播和反复接触。最终，熟悉度取代了验证，甚至最薄弱的故事也开始感觉真实。
随着这些故事主导信息流，人们对可靠来源的信任开始侵蚀。相比基于证据和逻辑的对话，交流变成了两极分化的喊话比赛。这种分裂耗尽了社区集体推理、寻找共同点或解决共同问题的能力。
高风险：计算宣传的最大危险
计算宣传不仅仅是一个在线的麻烦——它是一种系统性威胁，能够重塑整个社会和决策过程。以下是这些隐藏的操纵所带来的最关键风险：
- 影响选举和破坏民主
当机器人和人工智能生成的个人淹没社交媒体时，它们会扭曲公众的看法并助长超级党派主义。通过放大楔子问题和淹没合法的辩论，它们可以倾斜选举的天平或阻止选民投票。在极端情况下，公民开始质疑选举结果的合法性，侵蚀民主制度的基础。 - 破坏社会凝聚力
由先进的人工智能模型创建的两极分化内容利用情感和文化的裂痕。当邻居和朋友只看到为他们量身定制的分裂性信息时，社区会沿着虚假的分歧线裂开。这一“分而治之”的策略将能量从有意义的对话中转移开来，使得人们难以就共同的问题达成共识。 - 侵蚀对可靠来源的信任
当合成的声音伪装成真正的人时，真实报道和宣传之间的界限变得模糊。人们变得对所有信息都持怀疑态度，这削弱了合法专家、事实核查员和依赖信任才能运作的公共机构的影响力。 - 操纵政策和公众舆论
除了选举之外，计算宣传还可以推动或埋葬特定的政策，塑造经济情绪，甚至煽动公众对健康措施的恐惧。政治议程被协调的虚假信息所混淆，真正的政策辩论让位于隐藏影响者之间的拔河战。 - 加剧全球危机
在动荡时期——无论是大流行、地缘政治冲突还是经济衰退——快速部署的人工智能驱动的运动可以利用恐惧。通过传播阴谋论或虚假解决方案，它们会破坏协调的反应，并增加危机中的生命和经济损失。它们经常导致政治候选人通过利用误导公众而当选。
号召行动
计算宣传的危险性呼吁我们重新致力于媒体素养、批判性思维和对人工智能如何影响公众舆论的更清晰理解。只有通过确保公众充分了解事实，我们的最关键决策——比如选择我们的领导人——才能真正属于我们自己。
n 计算宣传的危险呼吁我们重新致力于媒体素养、批判性思维和对人工智能如何影响公众舆论的更清晰理解。只有通过确保公众充分了解事实，我们最关键的决定——比如选择我们的领导人——才能真正属于我们自己。
