Sinqapurda dərin saxtakarlıq: Niyə narahatlıq sürətlə artır?

Dərin saxtakarlıq Sinqapurda narahatlıq doğurur

Süni intellektin yaratdığı dərin saxtakarlıq (deepfake) məzmunu sürətlə artmaqdadır. Sinqapur sakinləri bu texnologiyadan doğan risklərdən ən çox narahat olanlardandır. Onların narahatlıq indeksi 7.01-dir ki, bu da Asiyada yalnız Tayvanı qabaqlayır.

AI məzmununa inam azalır

Sinqapurda AI tərəfindən yaradılan məzmunun doğruluğuna inam indeksi 5.90, məzmunun AI tərəfindən yaradılması ilə bağlı narahatlıq isə 5.61 səviyyəsindədir. Maraqlıdır ki, AI öyrənməyə başlamaqla bağlı narahatlıq daha aşağıdır – 3.81.

Fırıldaqçılıqda dərin saxtakarlığın rolu

May ayında Sinqapur polis qüvvələri dərin saxtakarlıq texnologiyasından istifadə edilən fırıldaqçılığı aşkar edib. Fırıldaqçılar AI vasitəsilə saxta Zoom görüşləri yaradaraq, o cümlədən Sinqapurun Prezidenti Şan Daman, Baş Nazir Huang Şun Tsai və bir neçə nazirin görüntülərini saxtalaşdıraraq, bir nəfərdən ən azı 4.9 milyon Sinqapur dolları (təxminən 7.9 milyon AZN) dələduzluqla alıblar. Bu hadisə dərin saxtakarlığın real təhlükəsini göstərir.

Cəmiyyətin rəqəmsal etimadı və diqqət problemi

Sinqapur Milli Universitetinin AI təhsil texnologiyaları mərkəzinin rəhbəri Liang Yongli bildirir ki, cəmiyyət yüksək rəqəmsallaşma səviyyəsinə malikdir, lakin sürətli məlumat axını insanlarda diqqətsizliyə səbəb ola bilər. Buna baxmayaraq, sakinlərin 93.9%-i hökumət və rəsmi mənbələrə, 87.2%-i etibarlı mediaya, 73%-i isə peşəkar və tədqiqatçı mənbələrə güvənir.

Sosial media və şəxsi əlaqələrdə etimad aşağıdır

Sosial media, məşhur şəxslər və dostların paylaşdıqları məlumatlara etimad çox aşağıdır – müvafiq olaraq 4.1%, 1.6% və 1.6%. Bu isə göstərir ki, insanlar daha çox rəsmi və peşəkar mənbələrə üstünlük verirlər.

İnsanların gündəlik həyatına təsiri

Dərin saxtakarlıq texnologiyasının artması ilə bağlı narahatlıq, xüsusilə məlumatların doğruluğunu şübhə altına alır. Bu, həm fərdi, həm də ictimai səviyyədə etimad böhranına səbəb olur. İnsanlar özlərini saxtakarlıqdan qorumaq üçün daha diqqətli olmalı, rəqəmsal məzmunu qiymətləndirərkən ehtiyatlı davranmalıdırlar.