Nesiller boyunca, teknoloji genellikle olumlu sosyal değişimin kolaylaştırıcısı olarak görülmüş ve nadiren çözdüğünden daha fazla sorun yaratmıştır. Ancak son yıllarda, teknolojinin daha karanlık bir yanı olduğuna dair ortaya çıkan bir farkındalık var: İnternet aracılığıyla herkesi birbirine bağlamak, sahte haberlerin yaygın ve anında dağıtımını sağlayarak, yanlış bilgiyi demokratik toplum için varoluşsal bir tehdit olarak silah haline getirdi. Son 18 ayda, COVID-19 virüsü, pandemi ve aşılarla ilgili çarpıtmalar orman yangını gibi yayıldı, vatandaşları kutuplaştırdı ve dünya genelinde ölüm sayılarını gereksiz yere çoğalttı.
Yanlış bilgilendirme yeni bir sorun olmasa da sosyal medya ve yapay zeka (AI) tarafından oluşturulan içerik gibi teknolojiler onu yeni seviyelere yükseltti. Kötü niyetli aktörler, benzer düşünen insanlardan oluşan çevrimiçi gruplara dezenformasyonu stratejik olarak yaymak için teknolojiden yararlanıyor ve büyük kitleleri bilmeden küresel olarak yanlış bilgileri yaymaya teşvik ediyor. Bu kısır döngü, önyargıları pekiştiriyor ve toplulukları birbirinden ayırıyor. Kendi başlarına çalışan gerçek denetçiler, her gün paylaşılan yanlış içerik ve bağlantıların miktarına ayak uyduramazlar.
Neyse ki, veri analitiği ve yapay zekadaki son gelişmeler, sorunlu içerikle geniş ölçekte mücadele etmek için etkili çözümler olarak ortaya çıktı. Her bağlantıyı veya gönderiyi engellemeyi ümit edemeyen insan moderatörlerin aksine, veri bilimi teknolojileri, yalnızca yanlış bilgileri değil, aynı zamanda yanlış bilgilendirme kampanyalarının arkasındaki hesapları ve kalıpları da tespit ederek, yalan haberleri viral hale gelmeden engellemek için muazzam fırsatlar sunar. İstenmeyen aramaları ve e-postaları durdurmak için teknolojinin temel sürümleri zaten kullanılıyor. İleride, bir dizi sahte haber gelebilir, ancak uygun şekilde eğitilmiş yapay zeka, kaynaklarındaki benzer girişimleri durduracaktır.
Veri ve modellerdeki değişkenliğin yanı sıra insan yapısı veya sabitleme yanlılıkları göz önüne alındığında, bu faydalı veri bilimi araçları sorunsuz değildir: Yanlış bilgi-ezme sistemleri, yalnızca verilerin, kaynakların ve analizin bütünlüğü eksiksiz bir şekilde garanti edilirse güvenilir olacaktır. şeffaflık. Bu, veri biliminin temel temellerinin ve veri yönetiminin, tüketicilerin gerçeği kurgudan ayırmasına yardımcı olan çözümleri yönlendirmede önemli olacağı anlamına gelir.
Dijital çağda bilgilerin bütünlüğünü ve tüketiciler için nihai korumayı sağlamak için şirketler, temel kaynaklara, yani modern veri yönetişimi, entegrasyon ve mimarileri destekleyen standartlar ve kesintisiz yapılara önceden yatırım yaparak başlamalıdır. Bu temel oluşturulduğunda, bilimsel yöntemler kullanarak insan önyargısını kasıtlı olarak ortadan kaldıran çözümler geliştirebiliriz: iddia kaynaklarını doğrulama, kaynak verilerin geçerliliğini tartma, destekleyici veri yolculuğunu ve gözetimi inceleme ve kritik meslektaş incelemesi için çeşitli bir grup kullanma.
CIO’lar ve dahili veri bilimcileri, sistemlerinin temellerinin ve yapılarının sağlam olduğunu bilseler de, halkın güveni olmadan başarılı olamazlar. Bu nedenle, AI teyitçileri tarafından kullanılan yöntemlerin ve verilerin insan tarafından okunabilir ve anlaşılabilir olması için izlenebilir kaynak verileri ve ağırlıklandırma da dahil olmak üzere açık kaynak puanlama sistemleri oluşturmaları gerekir. Herhangi bir makalede, köşe yazısında, yorumda, konuşmada veya yasal kararda ileri sürülen iddiaların doğruluğunu ve geçerliliğini puanlarken nesnel güvenilirliği garanti etmenin tek yolu budur – kasıtsız olarak yanlış bilgi yayıcılarının gördüklerini yankılanmasını engelleyebilecek güvenilirlik.
Büyük, seferber edilmiş grupların etkisi ve satın alma gücü göz önüne alındığında, yanlış bilgiyi ele almanın ve azaltmanın faydaları, bireylerle sınırlı değildir. Etkili veri temelleri ve topluluk güveni oluşturmaya odaklanan modern firmalar, tüketici güvenini teşvik eden, marka veya itibar riskini etkin bir şekilde azaltırken aynı zamanda yanlış bilgilerin yayılmasını en aza indiren açık çözümler oluşturabilir veya bunlara katılabilir. Bireysel şirketler kuşkusuz kapalı sistemler yaratmaya çalışsa da, günümüzün liderleri açık platformları benimsemeli – hem de doğrulama ve tüketim.
bir doğrulama bakış açısına göre, firmaların hem özgecil hem de parasal nedenlerle yayılan küresel yanlış bilgiyle mücadele etmek için ham veri setlerinin yanı sıra doğrulama yetenekleri sağlamasını bekliyoruz. Bu doğrulama yetenekleri, şirkete bağlı iddialarla ilgili “soruları” programlı olarak yanıtlamak için açık bir modeli izleyecek ve firma için etkin bir şekilde dijital bir sözcü olarak çalışacak. Ek olarak, firmalar, üçüncü taraf birleştirilmiş gerçek kontrol sistemlerinin tüketicilere sunmasını sağlayan kimliği doğrulanmış veriler sağlamak için akış modelleri, yayınlama/abone olma modelleri ve hatta toplu veri yükleme dahil olmak üzere mevcut platformlarına ve platformlarından standart entegrasyon yetenekleri sunacaklardır. güvenilir cevaplarla
Üzerinde tüketim yandan, firmaların küresel verilere dayalı bilinçli kararlar vermek için mevcut karar sistemlerini harici küratörlü veri kaynaklarıyla entegre etmelerini bekliyoruz. Tedarik zinciri stratejilerinde, inovasyon yatırımlarında, envanter yönetiminde ve hatta seyahat ve aşı zorunluluğu kararlarında yaşanan değişimler yoluyla erken örnekler gördük. Karar vermede kullanılan bu küratörlü yerel ve küresel veriler karışımını kullanan ve ifşa eden firmalar, çalışanları, ortakları ve toplulukları ile daha fazla güven inşa edecek.
İnsan moderatörler tek başına sahte haberlerin son zamanlarda internette yayılmasını engelleyemese de, veri analitiği ile oluşturulan yapay zeka çözümleri önümüzdeki on yılda büyüyecek. Bu yapay zeka çözümleri, yardımcı araçlardan gerçek savaşta birincil savaşçılara geçiş yapacak. Nihayetinde, güvenilir veri bilimi, şirketlerin kitlesel yanlış bilgilendirme eğilimlerini tersine çevirmesine ve nesnel gerçekleri, halkı bilgilendirmede haklı, baskın rollerine geri döndürmelerine yardımcı olacak temel olacaktır.
