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新戰線:加拿大 AI 進入全球虛假訊息(Disinformation)軍備競賽

在快速演變的數位資訊戰格局中,真相的爭奪戰已從人類直覺轉向演算法的精確對決。列治拿大學(University of Regina)的研究人員在 CIPHER 工具中部署了增強的人工智慧功能,標誌著該領域的一個重要里程碑。這項發展代表了**數位主權(Digital Sovereignty)**的關鍵時刻,加拿大專家正利用 AI 來對抗針對民主機構的虛假敘事(False narratives)氾濫。

隨著真實對話與人造異議之間的界限變得模糊,將 AI 整合到 CIPHER 平台,為長期以來讓人工事實查核員應接不暇的問題提供了可擴展的解決方案。透過自動化偵測被外國行為者武器化的「真實核心(Kernel of Truth)」,該系統正在為網絡安全領域的 AI 驅動檢測(AI-powered detection) 定義新標準。

升級防禦:CIPHER 的 AI 整合

CIPHER 工具最初於三年前推出,旨在追蹤與分析虛假訊息趨勢。然而,現代宣傳活動產生的龐大數據量使得人工監測力有逮。由副教授 Brian McQuinn 領導的 列治拿大學(University of Regina) 團隊發現,有效對抗 AI 生成或經演算法放大的謊言的唯一方法就是「以火攻火」。

升級後的系統現在利用先進的機器學習演算法來掃描外國媒體網站和社交平台。與基礎的關鍵字監控不同,CIPHER 的 AI 旨在理解語境,標記符合特定國家贊助干預模式的可疑主張。一旦 AI 識別出潛在威脅,它會將內容排隊交由人工分析師評估。這種「人機協同(Human-in-the-loop)」架構確保了政治對話的細微差別不會因自動化審核而丟失,同時顯著提高了澄清組織的處理量。

Marcus Kolga虛假訊息觀察(DisinfoWatch) 的創辦人,該組織目前正在使用此工具,他的評論強調了這一技術飛躍的必要性。Kolga 強調,僅依靠人力已不再「足以」填補真相與謊言病毒式傳播之間的鴻溝。

繪製威脅矩陣:俄羅斯、中國及其他地區

CIPHER 的部署正值地緣政治對手不斷完善其數位策略的關鍵時刻。雖然該工具最初的演算法主要針對 俄羅斯宣傳(Russian propaganda) 進行訓練,但其架構正在擴展,以解碼來自其他主要地緣政治參與者的複雜敘事。

為了理解這項挑戰的範疇,有必要將 CIPHER 旨在攔截的不同虛假訊息向量進行分類。下表概述了研究人員確定的虛假訊息主要來源及其各自的戰略目標。

全球虛假訊息向量與戰略目標

來源地 主要策略敘事 目前經由 CIPHER 的檢測狀態
俄羅斯 社會分裂;聲稱西方經濟/社會衰退;烏克蘭戰爭辯解 完全啟用;目前 AI 訓練的主要數據集
中國 西方政治崩潰的敘事;宣揚威權穩定 開發中;即將進行的語言解碼重點
美國 特定平台的極化;透過演算法壓制加拿大內容 被確定為日益增加的來源;由於平台主導地位使檢測複雜化

McQuinn 教授注意到威脅格局的戰略轉移。雖然俄羅斯歷來是利用廣泛的分裂策略針對加拿大的「主要威脅」,但系統現在正準備分析 中文虛假訊息(Chinese-language disinformation)。這一擴展解決了西方網絡安全中的一個關鍵盲點,即語言障礙往往會延遲對外國干預活動的檢測,直到這些活動已經在移民社區根深蒂固。

「真實核心」悖論

現代虛假訊息中最複雜的挑戰之一是事實事件的武器化。純粹的捏造很容易被揭穿;然而,有效的宣傳往往會圍繞一個可驗證的事實包裹謊言。McQuinn 強調這種「真實核心(Kernel of Truth)」悖論是 AI 分析優於傳統方法的關鍵領域。

CIPHER 最近分析的一個案例研究涉及一家俄羅斯媒體的報導,該報導聲稱加拿大的艾伯塔省(Alberta)正趨向獨立。AI 檢測到,雖然該報導引用了真實事件——具體而言是分離主義者舉行會議並與美國官員交談——但其結論在事實上是錯誤的,因為目前沒有任何正式的政治程序為獨立創造路徑。

這種微妙的操縱旨在煽動混亂並驗證邊緣運動。透過分析「事件」(會議)與「敘事」(即將獨立)之間的差異,AI 驅動檢測演算法可以將內容標記為具有誤導性,而不會忽視底層的事實發生。這種細微差別對於維持公眾信任至關重要,因為它避免了審查的表象,同時準確地標註了扭曲。

美國的演算法影響

研究人員工作中的一個意外發現是美國扮演的角色日益增加,這不一定是作為虛假訊息的國家行為者,而是作為促進虛假訊息的演算法引擎。McQuinn 指出,加拿大大部分的社交媒體對話都發生在美國擁有的平台上。

管理這些平台的演算法通常優先考慮參與度而非準確性,導致加拿大新聞和經過驗證的內容被「降級和壓制」。這種演算法偏見創造了一個真空,外國的 虛假訊息活動 正急於填補。透過放大來自美國的極化內容,這些平台在無意中協助了外國行為者實現其「撕裂社會」的目標。CIPHER 掃描並分類這些流入資訊的能力,對於區分有機的外國言論與協調一致的非真實行為至關重要。

AI 軍備競賽:政策與技術

專家們的共識很明確:我們目前正處於一場 AI 軍備競賽(AI arms race) 之中。隨著生成式 AI 使得製作令人信服的假新聞、深偽技術(Deepfakes)和合成文本的成本更低、速度更快,像 CIPHER 這樣工具的防禦能力必須以相同或更快的速度進化。

加拿大高等研究院(Canadian Institute for Advanced Research, CIFAR) 與聯邦及省級資金共同支持該項目,將這項技術視為國家安全的基石。然而,單靠技術並非萬靈丹。Marcus Kolga 主張加強對數位媒體平台的立法和監管,以防止謊言在不受控制的情況下傳播。

對於個人用戶,建議仍植根於人類行為。McQuinn 建議最有效的即時防禦是「認知暫停(Cognitive pause)」。研究表明,在分享內容之前僅花十秒鐘進行反思,就能顯著減少虛假訊息的傳播。

結論

列治拿大學對 CIPHER 工具的增強,標誌著「AI 向善(AI for Good)」生態系統的成熟。透過將人工智慧的處理能力與人工分析師的判斷力相結合,加拿大正在為 數位主權 建立一個穩健的框架。隨著系統擴展到涵蓋 中文虛假訊息 並導航美國平台複雜的演算法暗流,它讓人們窺見了新聞驗證的未來:一種由 AI 擔任守門人的混合模式,確保真相在自動化欺騙的時代得以生存。

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