Глубокие подделки (Deepfakes) и Восприятие: Почему Попытки Подорвать Доверие Не Усиливают Эффективность Предупреждений
В современном мире, где цифровые технологии развиваются стремительными темпами, одним из наиболее тревожных явлений стали синтетические дипфейк-видео. Эти реалистичные видеозаписи создают иллюзию того, что человек говорит или делает что-то, чего на самом деле никогда не происходило. Потенциальные угрозы, связанные с распространением подобных фальсификаций, привели к законодательным инициативам, требующим маркировки контента, созданного искусственным интеллектом (ИИ). Однако, как показывают первоначальные исследования, даже явные предупреждения могут оказаться недостаточными для полного устранения влияния дипфейков на восприятие зрителей.
Влияние Дипфейков на Судебные Решения и Восприятие Достоверности
В рамках двух экспериментов, в которых приняли участие в общей сложности 2500 человек, исследователи изучали воздействие дипфейк-видео, в котором свидетель выдвигает уголовное обвинение. Целью было выяснить, может ли снижение доверия к свидетелю усилить эффект конкретного предупреждения, помечающего видео как дипфейк. Были протестированы два метода снижения доверия к свидетелю:
- Иностранный акцент (в сравнении с родным): Представление свидетеля с иностранным акцентом, что может подсознательно вызывать меньшее доверие у части аудитории.
- Явное представление недостоверного персонажа: Прямое указание на то, что свидетель является ненадежным или предвзятым, контрастируя с его представлением как доверенного лица.
Результаты экспериментов показали, что воздействие дипфейк-видео значительно увеличивало суждения о виновности человека, обвиняемого в видео. Это говорит о том, что даже когда зрители знают о возможности подделки, информация, представленная в такой форме, продолжает оказывать сильное влияние на их интерпретацию событий.
Частичная Эффективность Предупреждений и Отсутствие Усиления от Снижения Доверия
Присутствие предупреждения о дипфейке лишь частично снижало этот эффект. Это означает, что, хотя предупреждения и оказывают некоторое положительное воздействие, они не способны полностью нейтрализовать убедительность дипфейков. Более того, когда к предупреждению добавлялось явное дискредитирующее свидетельство (снижение доверия), эффективность предупреждения оставалась неизменной. Это является ключевым выводом исследования: попытки подорвать доверие к источнику информации, когда это связано с дипфейком, не приводят к усилению воздействия самого предупреждения.
«Результаты демонстрируют повсеместное влияние известных дипфейков, подчеркивая необходимость комбинировать или разрабатывать новые методы для борьбы с их влиянием».
Научный Контекст и Методология Исследования
Данное исследование опирается на растущий объем научных работ, посвященных изучению феномена дипфейков и его последствий. Авторы используют термины, относящиеся к области психологии восприятия, когнитивной психологии и медиаисследований.
Дипфейки: Технология и Риски
Дипфейки (Deepfakes) – это синтетические медиа, созданные с использованием технологий глубокого обучения (deep learning), подраздела машинного обучения, который использует многослойные нейронные сети для анализа и генерации данных. Эти технологии позволяют создавать реалистичные видео-, аудио- и изображения, где лицо или голос одного человека заменяются на другое. Основные риски, связанные с дипфейками, включают:
- Распространение дезинформации: Дипфейки могут быть использованы для создания ложных новостей, политической пропаганды, дискредитации отдельных лиц или организаций.
- Влияние на общественное мнение: Фальшивые видео могут манипулировать общественным мнением, подрывать доверие к институтам и влиять на исход выборов.
- Угрозы личной безопасности: Дипфейки могут использоваться для шантажа, вымогательства или создания компрометирующего контента.
- Эрозия доверия к медиа: Широкое распространение дипфейков может привести к тому, что люди перестанут доверять любым медиаисточникам, даже подлинным.
Значение Предупреждений и Меры по Борьбе с Дипфейками
Маркировка контента, созданного с помощью ИИ, является одной из стратегий борьбы с дипфейками. Цель таких маркировок – информировать зрителей о том, что контент может быть не подлинным. Однако, как показало исследование, простое предупреждение не всегда достаточно.
Снижение доверия к источнику (credibility attacks) – это попытка уменьшить авторитет или надежность информации, основываясь на характеристиках ее источника. В данном исследовании это было представлено как через акцент, так и через прямое указание на ненадежность персонажа. Гипотеза заключалась в том, что, если зрители будут меньше доверять свидетельству, они будут более скептически относиться к самому видео, даже если оно является дипфейком, и предупреждение будет более эффективным.
Искусственный интеллект (Artificial Intelligence, AI) – это область компьютерных наук, занимающаяся созданием систем, способных выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта, такие как обучение, решение проблем, распознавание образов и принятие решений. В контексте дипфейков, ИИ используется для генерации и манипуляции медиаконтентом.
Причины Неэффективности Снижения Доверия в Данном Контексте
Почему же попытки подорвать доверие не привели к улучшению ситуации? Существует несколько возможных объяснений:
- Сила визуального впечатления: Визуальная информация часто имеет более сильное эмоциональное и когнитивное воздействие, чем текстовые предупреждения или информация о ненадежности источника. Человек, видящий обвинение, может подсознательно принять его за правду, несмотря на предупреждения.
- «Эффект инкамбинации» (Illusion of Truth Effect): Повторное воздействие информации, даже ложной, может повышать ее воспринимаемую достоверность. Если человек уже видел или слышал что-то, он склонен считать это правдой.
- Когнитивная нагрузка: Зрителям может быть сложно одновременно обрабатывать информацию из дипфейк-видео, предупреждение о его подлинности и информацию о ненадежности свидетеля. В результате, более сильное воздействие оказывает сам контент.
- Низкая чувствительность к дискредитации: В некоторых случаях люди могут быть менее чувствительны к информации, дискредитирующей источник, особенно если сам контент кажется им убедительным.
Ключевые Выводы и Дальнейшие Исследования
Основной вывод исследования заключается в том, что повсеместное влияние дипфейков является серьезной проблемой, требующей новых подходов. Простое информирование о том, что видео является подделкой, и даже попытки дискредитировать его источник, не всегда способны компенсировать убедительность сгенерированного контента.
Это подчеркивает необходимость в:
- Разработке более совершенных методов обнаружения дипфейков, которые могли бы предоставлять более надежные и мгновенные уведомления.
- Исследовании новых стратегий вмешательства, которые могли бы усилить критическое мышление зрителей и их способность распознавать манипулятивный контент.
- Повышении медиаграмотности населения, обучая людей критическому анализу информации и распознаванию признаков манипуляции.
«Мы должны искать способы, которые не просто информируют, но и активно формируют скептическое отношение к потенциально ложной информации, особенно когда она представлена в столь убедительной форме», – отмечают авторы исследования.
Финансирование и Авторство
Исследование получило финансирование от Австралийского исследовательского совета (Australian Research Council, ARC) по гранту DP240101230. Симон Кларк (Simon Clark) и Стефан Левановски (Stephan Lewandowsky) получили финансовую поддержку от Европейского исследовательского совета (European Research Council, ERC) по гранту Advanced Grant № 101020961 PRODEMINFO и от Европейской комиссии (Horizon 2020) по гранту 101094752 SoMe4Dem. Участие Симона Кларка в проекте Horizon Europe Project SoMe4Dem поддержано грантом UKRI № 10049415 (University of Bristol).
Авторы и Аффилиации:
- Школа психологических наук, Университет Западной Австралии, Перт, Австралия: Эмили Р. Спиринг (Emily R. Spearing), Кейтлин Норгард (Kaitlin Norgard) и Улльрих К. Х. Эккер (Ullrich K. H. Ecker).
- Школа психологических наук, Бристольский университет, Бристоль, Англия: Симон Кларк (Simon Clark) и Стефан Левановски (Stephan Lewandowsky).
- Департамент психологии, Потсдамский университет, Потсдам, Германия: Стефан Левановски (Stephan Lewandowsky).
- Институт государственной политики, Университет Западной Австралии, Перт, Австралия: Улльрих К. Х. Эккер (Ullrich K. H. Ecker).
Корреспондирующий автор: Эмили Р. Спиринг.
Декларации об этике
Конфликт интересов
Авторы заявляют об отсутствии конфликтов интересов.
Дополнительная информация
Примечание издателя: Springer Nature остается нейтральной в отношении юрисдикционных претензий в опубликованных картах и институциональных аффилиациях.
Дополнительные материалы
Ниже приведена ссылка на электронные дополнительные материалы.
- Дополнительный материал 1 (скачать DOCX)
Права и разрешения
Открытый доступ: Данная статья лицензирована в соответствии с международной лицензией Creative Commons Attribution 4.0 (CC BY 4.0). Эта лицензия позволяет использовать, распространять, адаптировать, публиковать и воспроизводить контент в любом формате и на любом носителе, при условии указания авторства и источника, предоставления ссылки на лицензию Creative Commons и указания, были ли внесены изменения. Изображения или другие материалы третьих лиц, включенные в статью, также подпадают под действие лицензии Creative Commons, если иное не указано в подписи к материалу. Если материал не включен в лицензию Creative Commons, и ваше предполагаемое использование не разрешено законодательством или превышает допустимое использование, вам потребуется получить разрешение непосредственно от владельца авторских прав. Чтобы просмотреть копию данной лицензии, посетите http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.
Цитирование статьи
Spearing, E.R., Norgard, K., Clark, S. et al. Credibility attacks do not enhance the impact of deepfake warnings. Sci Rep (2026). https://doi.org/10.1038/s4159802664243y
DOI: https://doi.org/10.1038/s4159802664243y
Дата получения: 09 апреля 2026 г.
Дата принятия: 23 июля 2026 г.
Дата публикации: 05 августа 2026 г.
Поделиться статьей: Любой, с кем вы поделитесь следующей ссылкой, сможет прочитать этот контент: [ссылка не предоставлена]
Предоставлено iniciativas Springer Nature SharedIt.
