{"CACHEDAT":"2026-05-27 16:25:47","TRANSLATEDAT":"2026-05-27 16:25:47","SOURCESIGNATURE":"7a9e56d2ea3f2c69597ecdc4c37790c3bd22ac955bbb62f6ceb193688b397de6","SLUG":"misinformation-manipulation-WtiyDFyWdl","MARKDOWN":"# Информационно разстройство\n\nWardle & Derakhshan (2017), в основополагащ доклад за Съвета на Европа, въвеждат *Information Disorder* като общ термин за невярна, подвеждаща или вредно споделена информация в обществената информационна среда. Те разграничават три категории по две оси: дали съдържанието е *фалшиво* или *истинско* и дали е споделено с *намерение да навреди*.\n\n| Вид | Съдържание | Знание на споделящия за невярност | Намерение за увреждане |\n|------|---------|---------------------------------|----------------|\n| **Дезинформация** | невярна или подвеждаща | не знае | не |\n| **Дизинформация** | невярна или подвеждаща | знае | да |\n| **Дезинформация** | вярна | (не е критерий) | да |\n\nТрите категории образуват взаимосвързана екология: един и същ елемент от съдържанието може да се движи между тях в зависимост от това кой го споделя и с какво намерение.\n\n### Фалшиви новини\n\nТерминът *фалшиви новини* се използва широко в обществения дебат, но е аналитично неточен. Обикновено той се отнася до невярна или подвеждаща информация, представена в стила на новинарските репортажи. Тъй като обаче терминът може да се отнася до различни видове информационно разстройство и често се използва в политически план за дискредитиране на нежелани репортажи, следва да се предпочитат по-точни термини като *дезинформация*, *дезинформация*, *фабрикувано съдържание*, *фалшив контекст* или *манипулирано съдържание*.\n\n## Дезинформация\n\nДезинформацията е невярна или подвеждаща информация, споделена от хора, които не осъзнават, че тя е невярна. Споделящият вярва, че съдържанието е точно; няма намерение да заблуждава или да вреди.\n\nДезинформацията обикновено възниква в ситуации на бързо променящи се новини (ранни съобщения с непотвърдени подробности), при предаване на твърдения, без да се проверява точността, и при повтаряне на информация от доверени източници, която се оказва погрешна. Тя може да бъде също толкова широко разпространена и последваща, колкото и дезинформацията, въпреки липсата на злонамерени намерения - споделящите я често са истински мотивирани и се ползват с доверие в мрежите си, което придава на съдържанието обхват и възприемана достоверност (Lewandowsky et al., 2017).\n\n### Фактори за податливост на дезинформация\n\n\n:::успех\n**1. Когнитивни фактори** - как се обработва информацията\n\n* **Пристрастие към потвърждение**: Хората обръщат по-голямо внимание на информация, която подкрепя това, в което вече вярват, и по-остро проверяват противоположната информация. - Nickerson (1998)\n* **Ефект на илюзорната истина**: Твърденията могат да изглеждат по-достоверни само защото хората са ги виждали и преди, дори когато са неверни. - Unkelbach et al. (2019)\n* **Преходност на обработката**: Информацията, която се чете лесно, има познати формулировки или е визуално ясна, се смята за по-достоверна от информацията, която се обработва по-трудно. - Reber & Schwarz (1999)\n* **Ниска степен на когнитивна рефлексия**: Хората, които разчитат на бързи, интуитивни преценки, вместо да спрат да проверят, са по-склонни да се поддадат на неверни твърдения. - Pennycook & Rand (2019)\n* **Възприемчивост към глупости**: Някои хора са склонни да намират неясни, но впечатляващо звучащи твърдения за значими, дори когато те са празни. - Pennycook et al. (2015)\n* **Ниска математическа/научна грамотност**: Хората може да се затрудняват да оценяват статистически данни, графики, изявления за риска или научни доказателства; само образованието не е автоматична защита. - Kahan et al. (2017)\n\n**2. Афективни/мотивационни фактори** - как емоциите и идентичността оформят преценката\n\n* **Емоционално разсъждение / разчитане на емоциите**: Хората приемат твърдения, защото ги чувстват правилни, плашещи, удовлетворяващи или морално належащи, а не защото са проверени. - Martel, Pennycook & Rand (2020)\n* **Специфични емоции** (гняв, страх, морално възмущение): Силните емоции могат да накарат хората да реагират бързо и да споделят, преди да са проверили; морално-емоционалният език е особено силен при разпространението на политическо съдържание. (Убеждението и споделянето са отделни ефекти с различни доказателства.) - Brady et al. (2017); Martel et al. (2020)\n* **Познание за защита на идентичността**: Хората обработват информацията по начин, който защитава тяхната политическа, религиозна или групова идентичност, и се противопоставят на доказателства, които биха я застрашили. (Тясно свързано с *политическата идентичност* в категория 5.) - Kahan (2013, 2017)\n* **Конспиративно мислене**: Общата склонност да се подозират скрити заговори или могъщи действащи лица зад събитията прави дезинформацията в конспиративен стил по-правдоподобна. - Douglas, Sutton & Cichocka (2017)\n\n**3. Социални фактори** - на кого и на кои групи се доверяват хората\n\n* **Достоверност на източника / доверие в подателя**: Доколко дадено твърдение е достоверно, зависи от това кой го казва - приятел, влиятелен човек, експерт, политик, новинарски канал или анонимен акаунт. - Traberg & van der Linden (2022)\n* **Социално доказателство / сигнали за популярност**: Харесванията, споделянията, мненията и коментарите могат да действат като сигнали за достоверност, въпреки че ефектът зависи от контекста. - Avram et al. (2020)\n* **Вътрешногрупова/партийна конгруентност**: Информацията от \"хора като нас\" или съобразена с позицията на дадена група се приема по-лесно. (Тясно свързано с *политическата идентичност* в категория 5.) - Sultan et al. (2024)\n* **Мрежова хомофилия / ехокамери**: Когато хората се сблъскват с информация предимно чрез мрежи от сходни други хора, определени възгледи изглеждат по-широко споделяни, отколкото са в действителност. (Вж. също D1G5.) - Cinelli et al. (2021)\n\n**4. Контекстни / ситуационни фактори** - условията, при които хората срещат информация\n\n* **Напрежение във времето**: Когато хората трябва да преценят информацията бързо, те не толкова точно различават истинските от неверните твърдения. - Sultan et al. (2022)\n* **Информационно претоварване**: Когато наведнъж постъпва твърде много информация, хората се връщат към преки пътища като заглавия, емоции, етикети на източника или популярност. - Laato и др. (2020)\n* **Разсейване/когнитивно натоварване**: Когато вниманието е привлечено другаде, хората могат да споделят, без да проверяват точността, дори ако иначе биха могли да разпознаят дезинформацията. - Pennycook et al. (2020)\n* **Кризисни ситуации/контекст на несигурност** (пандемии, война, бедствия): Спешната нужда от обяснение увеличава откритостта към неверни или преждевременни твърдения. - Roozenbeek et al. (2020)\n* **Платформено проектиране**: Храни, известия, системи за препоръки, автоматично възпроизвеждане и бързо скролиране насърчават по-скоро реактивно, отколкото рефлективно поведение. (Вж. също D1G1.) - Lorenz-Spreen et al. (2020)\n\n**5. Фактори на фона и диспозиция** - кой може да бъде повече или по-малко уязвим в определени контексти\n\n* **Възраст**: По-възрастните хора понякога различават по-добре истинските от фалшивите заглавия в проучванията, но по-често споделят дезинформация онлайн. - Guess, Nagler & Tucker (2019)\n* **Образование**: Не е автоматичен щит; мета-анализите не показват прост ефект върху различаването на дезинформация. - Sultan et al. (2024)\n* **Политическа идентичност и предварителни убеждения**: Оформят коя информация се смята за правдоподобна, заплашителна, заслужаваща доверие или заслужаваща споделяне. (Действа чрез познание за защита на идентичността в категория 2 и вътрешногрупови сигнали в категория 3 - не е чисто демографска променлива) - Sultan et al. (2024)\n* **Навици за медийна грамотност**: Хората, които сравняват източниците, четат отвъд заглавията и разпознават техниките за манипулация, разчитат по-малко на емоционални или социални преки пътища. *(Забележка: това е цел на обучението в самия SciLMi - посочена тук като документирана защитна нагласа, а не като предпоставка.)* - Guess et al. (2020)\n\n:::\n\n\n:::информация\n* Avram, M., Micallef, N., Patil, S., & Menczer, F. (2020). Излагането на метрики за социална ангажираност увеличава уязвимостта към дезинформация. *Harvard Kennedy School (HKS) Misinformation Review*, *1*(5). <https://doi.org/10.37016/mr-2020-033>\n* Brady, W. J., Wills, J. A., Jost, J. T., Tucker, J. A., & Van Bavel, J. J. (2017). Емоцията формира разпространението на морализирано съдържание в социалните мрежи. *Proceedings of the National Academy of Sciences*, *114*(28), 7313-7318. <https://doi.org/10.1073/pnas.1618923114>\n* Cinelli, M., De Francisci Morales, G., Galeazzi, A., Quattrociocchi, W., & Starnini, M. (2021). Ефектът на ехо камерата в социалните медии (The echo chamber effect on social media). *Proceedings of the National Academy of Sciences*, *118*(9), e2023301118. <https://doi.org/10.1073/pnas.2023301118>\n* Douglas, K. M., Sutton, R. M., & Cichocka, A. (2017). Психологията на теориите на конспирацията (The psychology of conspiracy theories). *Current Directions in Psychological Science*, *26*(6), 538-542. <https://doi.org/10.1177/0963721417718261>\n* Guess, A., Nagler, J., & Tucker, J. (2019). По-малко, отколкото си мислите: Преобладаване и предиктори на разпространението на фалшиви новини във Facebook. *Science Advances*, *5*(1), eaau4586. <https://doi.org/10.1126/sciadv.aau4586>\n* Jones-Jang, S. M., Mortensen, T., & Liu, J. (2021). Помага ли медийната грамотност за идентифициране на фалшиви новини? Информационната грамотност помага, но другите грамотности не помагат. *American Behavioral Scientist*, *65*(2), 371-388. <https://doi.org/10.1177/0002764219869406>\n* Kahan, D. M. (2013). Идеология, мотивирани разсъждения и когнитивна рефлексия (Ideology, motivated reasoning, and cognitive reflection). *Judgment and Decision Making*, *8*(4), 407-424.\n* Kahan, D. M., Peters, E., Dawson, E. C., & Slovic, P. (2017). Motivated numeracy and enlightened self-government (Мотивирано смятане и просветено самоуправление). *Behavioural Public Policy*, *1*(1), 54-86. <https://doi.org/10.1017/bpp.2016.2>\n* Laato, S., Islam, A. K. M. N., Islam, M. N., & Whelan, E. (2020). Какво стимулира обмена на непроверена информация и киберхондрията по време на пандемията COVID-19? *European Journal of Information Systems*, *29*(3), 288-305. <https://doi.org/10.1080/0960085X.2020.1770632>\n* Lorenz-Spreen, P., Lewandowsky, S., Sunstein, C. R., & Hertwig, R. (2020). Как поведенческите науки могат да насърчават истината, автономията и демократичния дискурс онлайн. *Nature Human Behaviour*, *4*(11), 1102-1109. <https://doi.org/10.1038/s41562-020-0889-7>\n* Martel, C., Pennycook, G., & Rand, D. G. (2020). Reliance on emotion promotes belief in fake news (Разчитането на емоции насърчава вярата във фалшиви новини). *Cognitive Research (Когнитивни изследвания): Principles and Implications*, *5*(1), 47. <https://doi.org/10.1186/s41235-020-00252-3>\n* Никърсън, Р. С. (1998 г.). Confirmation bias: Повсеместен феномен в много проявления. *Review of General Psychology*, *2*(2), 175-220. <https://doi.org/10.1037/1089-2680.2.2.175>\n* Pennycook, G., Cheyne, J. A., Barr, N., Koehler, D. J., & Fugelsang, J. A. (2015). За възприемането и откриването на псевдопрофесионални глупости (On the reception and detection of pseudo-profound bullshit). *Judgment and Decision Making*, *10*(6), 549-563.\n* Pennycook, G., McPhetres, J., Zhang, Y., Lu, J. G., & Rand, D. G. (2020). Борба с дезинформацията за COVID-19 в социалните медии: (1): Експериментални доказателства за мащабируема интервенция за повишаване на точността. *Psychological Science*, *31*(7), 770-780. <https://doi.org/10.1177/0956797620939054>\n* Pennycook, G., & Rand, D. G. (2019). Lazy, not biased (Мързелив, а не пристрастен): Възприемчивостта към партийни фалшиви новини се обяснява по-добре с липсата на разсъждения, отколкото с мотивирани разсъждения. *Cognition*, *188*, 39-50. <https://doi.org/10.1016/j.cognition.2018.06.011>\n* Reber, R., & Schwarz, N. (1999). Effects of perceptual fluency on judgments of truth (Ефекти на плавността на възприятията върху преценките за истинност). *Consciousness and Cognition*, *8*(3), 338-342. <https://doi.org/10.1006/ccog.1999.0386>\n* Roozenbeek, J., Schneider, C. R., Dryhurst, S., Kerr, J., Freeman, A. L. J., Recchia, G., van der Bles, A. M., & van der Linden, S. (2020). Възприемчивост към дезинформация относно COVID-19 по света. *Royal Society Open Science*, *7*(10), 201199. <https://doi.org/10.1098/rsos.201199>\n* Sultan, M., Tump, A. N., Geers, M., Lorenz-Spreen, P., Herzog, S. M., & Kurvers, R. H. J. M. (2022). Натискът на времето намалява способността за дискриминация на дезинформация, но не променя отклонението в отговора. *Научни доклади*, *12*(1), 22416. <https://doi.org/10.1038/s41598-022-26209-8>\n* Sultan, M., Tump, A. N., Ehmann, N., Lorenz-Spreen, P., Hertwig, R., Gollwitzer, A., & Kurvers, R. H. J. M. (2024). Податливост към онлайн дезинформация: (в превод от английски език): систематичен мета-анализ на демографски и психологически фактори. *Proceedings of the National Academy of Sciences*, *121*(47), e2409329121. <https://doi.org/10.1073/pnas.2409329121>\n* Traberg, C. S., & van der Linden, S. (2022). Птиците с едно перо се убеждават заедно: Възприеманата достоверност на източника опосредства ефекта на политическите пристрастия върху податливостта на дезинформация. *Personality and Individual Differences*, *185*, 111269. <https://doi.org/10.1016/j.paid.2021.111269>\n* Unkelbach, C., Koch, A., Silva, R. R., & Garcia-Marques, T. (2019). Истина чрез повторение: Explanations and implications (Обяснения и последици). *Current Directions in Psychological Science*, *28*(3), 247-253. <https://doi.org/10.1177/0963721419827854>\n\n:::\n\n### ☑ Логически грешки\n\n\n:::успех\n- [ ] Проверете за прибързани обобщения - Извод от твърде малко доказателства.\n- [ ] Проверка за фалшиви дилеми - Ограничаване на възможностите до две, когато съществуват повече.\n- [ ] Проверка за \"сламени аргументи\" - Неправилно представяне на позицията, за да се опровергае лесно.\n- [ ] Проверете за призиви за невежество - Твърдение за истина поради липса на опровержение.\n- [ ] Проверете за призиви към авторитети - Приемане на истината само въз основа на авторитети.\n- [ ] Проверете за \"червени точки\" - Отвличане на вниманието от основния въпрос.\n- [ ] Проверка за фалшиви причини - Смесване на корелация с причинно-следствена връзка.\n- [ ] Проверете за ad hominem - атакуване на лицето, а не на аргумента.\n- [ ] Проверете за ad populum - Аргументиране на истината с популярност.\n- [ ] Проверете за хлъзгави склонове - Твърдението, че една стъпка води до крайности.\n- [ ] Проверете за кръгова аргументация - Използване на заключението като предпоставка.\n\n:::\n\n\n:::съвет\n* <https://www.logicalfallacies.org/>\n* <https://www.logicallyfallacious.com/>\n* <https://practice-school.eu/part1/module2/logical-fallacies/>\n\n:::\n\n## Дезинформация\n\nДезинформацията е невярна или подвеждаща информация, споделяна умишлено от хора, които знаят, че е невярна, с цел да навредят, да заблудят или да манипулират. Както съзнанието на споделящия за невярност, така и вредното намерение са дефиниционни характеристики.\n\nЧесто срещаните форми включват операции за политическо влияние, търговска измама, пропаганда, изфабрикувано съдържание и манипулирани медии. Дезинформацията често се произвежда от организирани участници и се усилва чрез *Координирано неавтентично/изкуствено усилване* (по-горе).\n\n## Дезинформация\n\nЗлоупотребата с информация е *истинска* информация, споделена с намерение да навреди. Самото съдържание е вярно, но неговото публикуване, рамкиране или време е изчислено така, че да навреди на човек, група или институция. Класическият модел е умишленото преместване на лична, чувствителна или обвързана с контекста информация в публичен или вреден контекст.\n\nПримерите включват публикуване на изтекли частни съобщения с цел дискредитиране на целта, публикуване на точни, но заклеймяващи лични данни (напр. порнография за отмъщение), както и стратегическо разкриване на фактически вярна, но контекстуално вредна информация в моменти, изчислени за максимално въздействие.\n\nЗлоупотребата с информация е най-малко обсъжданата от трите категории, тъй като съдържанието ѝ не е невярно, което я поставя извън рамките на проверката на фактите. Но тя представлява значителна част от екологията на информационните нарушения (Wardle & Derakhshan, 2017).\n\n\n:::предупреждение\n**Границите са порести.**\n\nТрите категории често се припокриват или променят на практика:\n\n* Една *дезинформация*, веднъж споделена от хора, които искрено вярват в нея, се превръща в *дезинформация*, когато се разпространи по-нататък. Едно и също съдържание може да бъде отнесено към различни категории в зависимост от това кой го споделя.\n* Съдържанието може да бъде отчасти вярно и отчасти невярно. Wardle (2017 г.) изброява седем форми в рамките на информационното разстройство - включително *заблуждаващо съдържание*, *фалшив контекст* и *манипулирано съдържание* - не всяко невярно съдържание е напълно измислено.\n* Определянето на намерението отвън е емпирично трудно. Без достъп до състоянието на знанието и мотивацията на споделящия, границата между дезинформация и дезинформация често не може да бъде прокарана категорично.\n\nЕто защо рамката изисква от обучаемите да *обяснят защо границата между дезинформация и дезинформация често е трудно да се определи на практика*.\n\n:::\n\n\n:::информация\n* Wardle, C., & Derakhshan, H. (2017). *Информационно разстройство: Към интердисциплинарна рамка за научни изследвания и разработване на политики*. Доклад на Съвета на Европа DGI(2017)09. <https://rm.coe.int/information-disorder-toward-an-interdisciplinary-framework-for-researc/168076277c>\n* Wardle, C. (2017 г.). Фалшиви новини. Това е сложно. *First Draft News* (Първи проект на новини). <https://firstdraftnews.org/articles/fake-news-complicated/>\n* Lewandowsky, S., Ecker, U. K. H., & Cook, J. (2017). Отвъд дезинформацията: Разбирането и справянето с ерата на \"пост-истината\". *Journal of Applied Research in Memory and Cognition*, 6(4), 353-369. <https://doi.org/10.1016/j.jarmac.2017.07.008>\n* Vraga, E. K., & Bode, L. (2020). Определяне на дезинформацията и разбиране на нейната ограничена природа. *Political Communication*, 37(1), 136-144. <https://doi.org/10.1080/10584609.2020.1716500>\n\n:::\n\n# AI Халюцинация / Конфабулация\n\nСистематичната тенденция на генеративните системи за ИИ да създават правдоподобно звучащо съдържание, което е фактически невярно, измислено или непроверимо - включително измислени препратки, несъществуващи изследвания, погрешно приписани цитати, измислени статистики и фалшиви биографични, исторически или научни подробности.\n\nХалюцинациите се появяват, защото генеративните системи за изкуствен интелект произвеждат резултати, като предвиждат правдоподобни продължения от модели, научени по време на обучението, а не като извличат проверена информация от източник на знания. Системата се оптимизира за плавност и правдоподобност, а не за точност. Измисленото съдържание обикновено се представя със същата увереност като точното съдържание - няма вътрешен сигнал, който надеждно да разграничава двете.\n\nПонякога терминът **конфабулация** се предпочита пред **халюцинация** в изследователски контекст, тъй като конфабулацията в психологията обозначава изграждането на неверни, но искрено вярвани разкази без намерение за измама - по-близо до това, което генеративните системи всъщност правят. *Халюцинация* остава доминиращият термин в публичния и техническия дискурс и се запазва тук.\n\n**Те са структурна характеристика на основния процес на генериране, а не грешки, които могат да бъдат надеждно елиминирани чрез по-добро подсказване (Kalai & Vempala, 2024). Те се срещат във всички генеративни системи - включително ☑ RAG AI, където измислицата може да повлияе и на начина, по който се обобщават, цитират или приписват извлечените източници.\n\n**Дидактическо позициониране:** Халюцинациите могат да бъдат разположени концептуално като четвърта категория наред с *дезинформацията, дезинформацията* и *малцинформацията*. За разлика от двете, те не са създадени от човешки източник с цел умисъл или грешка, а възникват в резултат на самия процес на генериране - генерирано от системата невярно съдържание без преднамерен източник. Това тристепенно разграничение е предложено тук по-скоро като педагогически полезна рамка, отколкото като установена консенсусна терминология.\n\n**Общи видове:**\n\n* измислени препратки - цитати на несъществуващи статии, книги или изследвания\n* неправилно приписани или измислени цитати\n* измислени статистически данни или цифрови твърдения\n* неточни биографични, исторически или научни данни, представени уверено\n* уверено неверни обобщения на реални източници\n\n\n:::съвет\nОтнасяйте се към всяко фактическо твърдение от генеративна система за изкуствен интелект като към непроверено, докато не бъде проверено с независим източник. Препратките и цитатите са особено лесни за проверка - потърсете дали цитираният източник съществува и дали съдържа това, което твърди ИИ.\n\n:::\n\n\n:::информация\n* Bender, E. M., Gebru, T., McMillan-Major, A., & Shmitchell, S. (2021). On the dangers of stochastic parrots (За опасностите от стохастични папагали): Могат ли езиковите модели да бъдат твърде големи?  *Сборник с доклади от конференцията на ACM за справедливост, отчетност и прозрачност (FAccT '21)*, 610-623. <https://doi.org/10.1145/3442188.3445922>\n* Ji, Z., Lee, N., Frieske, R., Yu, T., Su, D., Xu, Y., Ishii, E., Bang, Y. J., Madotto, A., & Fung, P. (2023). Изследване на халюцинацията при генериране на естествен език. *ACM Computing Surveys, 55*(12), Article 248. <https://doi.org/10.1145/3571730>\n* Kalai, A. T., & Vempala, S. S. (2024). Калибрираните езикови модели трябва да халюцинират. *Proceedings of the 56th Annual ACM Symposium on Theory of Computing (STOC 2024)*, 160-171. <https://doi.org/10.1145/3618260.3649777>\n* Smith, A. L., Greaves, F., & Panch, T. (2023). Халюцинация или конфабулация? Невроанатомията като метафора в големи езикови модели. *PLOS Digital Health, 2*(11), e0000388. <https://doi.org/10.1371/journal.pdig.0000388>\n\n:::\n\n# Неправилно представяне на съдържанието\n\n| Формат | Манипулирано | Измислено |\n|--------|-------------|------------|\n| Текст | истински цитат, изваден от контекста, подправено заглавие | измислен цитат, измислена статия, текст, генериран от изкуствен интелект |\n| Изображение | ретуширана снимка, изрязан оригинал | изображение, генерирано от изкуствен интелект, нарисувана фалшива \"снимка\" |\n| Аудио | редактиран или ускорен оригинален запис | клонинг на глас, реч, генерирана от изкуствен интелект |\n| Видео | евтин фалшификат, пренарязани клипове | напълно синтетичен deepfake видеоклип |\n| Документ | фалшива бланка по модифициран шаблон | измислено \"официално\" писмо |\n\n## Изфабрикувано съдържание\n\n**Фабрикувано съдържание** е информация - текст, изображение, аудио, видео, документ или друг формат - която е изцяло измислена, без истински изходен материал. Тя може да бъде създадена ръчно (измислени цитати, измислени новинарски статии) или синтетично от системи с изкуствен интелект (синтетични видеоклипове, гласови клонинги, изображения, генерирани от изкуствен интелект, текст, написан от изкуствен интелект).\n\n## Манипулирано съдържание\n\n**Манипулирано съдържание** е оригинална информация - текст, изображение, аудио, видео, документ или друг формат - която е променена с цел измама. Изходният материал е реален, но е променен чрез редактиране, селективно изрязване, коригиране на скоростта, реконтекстуализация, промени в кадрите, подмяна на гласа или други трансформации, които променят смисъла или видимия контекст.\n\n### Евтин фалшификат\n\nЕвтин фалшификат** е медия, която е променена с помощта на конвенционални, широко достъпни инструменти - софтуер за редактиране на изображения, софтуер за редактиране на видео или основна реконструкция на контекста - а не с помощта на генеративни методи, базирани на изкуствен интелект. Терминът е въведен от Парис и Донован (2019), за да привлече вниманието към факта, че най-съществените форми на манипулирани медии в публичния дискурс обикновено не са сложни дълбоки фалшификати, генерирани от изкуствен интелект, а прости, евтини техники, които всеки може да приложи.\n\nОбичайните евтини техники за фалшифициране включват:\n\n* манипулиране на скоростта (напр. забавеното видео на Пелоси, 2019 г.)\n* прекрояване и селективно редактиране на аудио или видео\n* реконтекстуализация (истинска медия, представена с фалшив надпис или кадриране)\n* ретуширане, изрязване или композиране на снимки\n* подменени надписи и подправени снимки на екрана\n* сплитане на аудио\n\nДали евтиният фалшификат представлява *дезинформация*, *дезинформация* или *малцинформация*, зависи от знанията и намеренията на действащото лице (→ *информационно разстройство*), а не от самата техника. Едно и също редактирано видео може да служи за сатира, художествена измислица, образование или измама.\n\nВ сравнение с *Дебилните фалшификати* евтините фалшификати изискват по-малко технически умения, но не е задължително да се откриват по-лесно - добре изпълнената реконструкция на контекста или селективният монтаж могат да бъдат изключително трудни за идентифициране без достъп до оригиналния изходен материал.\n\n\n:::информация\n* Paris, B., & Donovan, J. (2019). *Deepfakes and Cheap Fakes (Дълбоки фалшификати и евтини фалшификати): The Manipulation of Audio and Visual Evidence*. Институт за изследване на данните и обществото. <https://datasociety.net/library/deepfakes-and-cheap-fakes/>\n\n:::\n\n\n:::tip\nЕвтини инструменти за проверка на фалшиви документи:\n\n* <https://deepfake-total.com/>\n* <https://scanner.deepware.ai/>\n* <https://deepfake-detect.com/>\n* <https://www.duckduckgoose.ai/deepfakeproof>\n* <https://deepfakedetector.pro/>\n* <https://illuminarty.ai/en/>\n* <https://www.aiornot.com/>\n* <https://www.fakeimagedetector.com/about-us/>\n* <https://weverify.eu/verification-plugin/>\n\n:::\n\n### Deep Fake\n\n### Deep Fake\n\nДълбокият фалшификат** е синтетична медия, генерирана от изкуствен интелект - по-специално с помощта на техники за дълбоко обучение, като например генеративни мрежи (GAN), дифузионни модели или генератори, базирани на трансформатори. Терминът е портманто от *deep learning* (дълбоко обучение) и *fake* (фалшификат), възникнал през 2017 г. в онлайн общности, които създават видеоклипове с размяна на лица, генерирани от изкуствен интелект. Оттогава технологията се е разпространила в различни видове медии и вече е широко достъпна чрез инструменти на потребителско ниво.\n\nЧесто срещаните форми включват:\n\n* **Замяна на лица**: замяна на лицето на едно лице с друго във видеоклип\n* **Клониране на глас**: синтезиране на гласа на говорещ от малка аудио извадка\n* **Пълно синтетично видео**: Генерирани от изкуствен интелект кадри, показващи хора, събития или сцени, които никога не са се случвали\n* **Синтетична фотография**: Генерирани от ИИ неподвижни изображения на измислени хора или събития\n* **Превръщане на текст във видео и текст в аудио**: генериране на медия от писмени подсказки\n\nДали една дълбока фалшификация представлява *дезинформация*, *дезинформация* или *малцинформация*, зависи от знанията и намеренията на действащото лице (→ *информационно разстройство*), а не от самата техника. Методите за дълбока фалшификация се използват законно и във филмовата продукция, инструментите за достъпност (синтетични гласове за хора, които са загубили своите), дублажа на езици, сатирата, образованието и изкуствата.\n\nВ сравнение с *Cheap Fakes*, дълбоките фалшификати изискват повече технически възможности за убедително производство и могат да постигнат по-висок визуален или слухов реализъм. Те обаче не са доминиращата форма на медийна манипулация в публичния дискурс - Парис и Донован (2019) отбелязват, че по-простите техники на евтините фалшификати остават по-разпространени и често по-следствени. Откриването им е активна изследователска област; настоящите подходи съчетават анализ на артефакти, проверки на биологични несъответствия и проверка на произхода (напр. удостоверения за съдържание C2PA).\n\n\n:::информация\n* Paris, B., & Donovan, J. (2019). *Deepfakes and Cheap Fakes (Дълбоки фалшификати и евтини фалшификати): The Manipulation of Audio and Visual Evidence*. Институт за изследване на данните и обществото. <https://datasociety.net/library/deepfakes-and-cheap-fakes/>\n* Chesney, R., & Citron, D. K. (2019). Deep fakes (Дълбоки фалшификати): Предстоящо предизвикателство за неприкосновеността на личния живот, демокрацията и националната сигурност. *California Law Review*, 107(6), 1753-1820.\n* Vaccari, C., & Chadwick, A. (2020). Deepfakes and disinformation (Дълбоки фалшификати и дезинформация): Изследване на въздействието на синтетичните политически видеоклипове върху измамата, несигурността и доверието в новините. *Social Media + Society*, 6(1), 1-13. <https://doi.org/10.1177/2056305120903408>\n\n:::\n\n\n:::tip\nИнструменти за дълбока проверка на фалшификати:\n\n* <https://deepfake-total.com/>\n* <https://scanner.deepware.ai/>\n* <https://deepfake-detect.com/>\n* <https://www.duckduckgoose.ai/deepfakeproof>\n* <https://deepfakedetector.pro/>\n* <https://illuminarty.ai/en/>\n* <https://www.aiornot.com/>\n* <https://www.fakeimagedetector.com/about-us/>\n* <https://weverify.eu/verification-plugin/>\n\n:::\n\n\n##","HTML":"<style>.scilmi-outline-content h1,.scilmi-outline-content h2{font-weight:700}.scilmi-outline-content .badge-scilmi{background:#0d6efd;color:#fff;padding:2px 8px;border-radius:99px;}</style><h1>Информационен хаос</h1>\n<p>Уордъл и Деракшан (2017) в основополагащ доклад за Съвета на Европа въвеждат понятието <em>„информационно безредие“</em> като общ термин за фалшива, подвеждаща или споделена с цел нанасяне на вреда информация в публичното информационно пространство. Те разграничават три категории по две оси: дали съдържанието е <em>фалшиво</em> или <em>вярно</em> и дали е споделено с <em>намерение да нанесе вреда</em>.</p>\n<table><thead><tr>\n<th>Тип</th>\n<th>Съдържание</th>\n<th>Знание на споделящия за неистинността</th>\n<th>Намерение за нанасяне на вреда</th>\n</tr></thead><tbody>\n<tr>\n<td><strong>Дезинформация</strong></td>\n<td>невярна или подвеждаща</td>\n<td>не знае</td>\n<td>не</td>\n</tr>\n<tr>\n<td><strong>Дезинформация</strong></td>\n<td>невярна или подвеждаща</td>\n<td>знае</td>\n<td>да</td>\n</tr>\n<tr>\n<td><strong>Погрешна информация</strong></td>\n<td>вярна</td>\n<td>(не е критерий)</td>\n<td>да</td>\n</tr>\n</tbody></table>\n<p>Трите категории образуват взаимосвързана екосистема: едно и също съдържание може да се движи между тях в зависимост от това кой го споделя и с каква цел.</p>\n<h3>Фалшиви новини</h3>\n<p>Терминът <em>„фалшиви новини“</em> се използва широко в публичния дебат, но е аналитично неточен. Обикновено той се отнася до невярна или подвеждаща информация, представена в стила на новинарско отразяване. Тъй като обаче терминът може да се отнася до различни видове информационни смущения и често се използва в политически контекст за дискредитиране на нежелани репортажи, следва да се предпочитат по-точни термини като <em>„дезинформация</em>“, <em>„измислено съдържание</em>“, <em>„невярен контекст</em>“ или <em>„манипулирано съдържание</em>“.</p>\n<h2>Дезинформация</h2>\n<p>Дезинформацията е невярна или подвеждаща информация, споделяна от хора, които не осъзнават, че тя е невярна. Споделящият вярва, че съдържанието е точно; няма намерение да се заблуди или навреди.</p>\n<p>Дезинформацията обикновено възниква в ситуации с бързо развиващи се новини (ранни репортажи с непотвърдени подробности), при предаване на твърдения без проверка на точността и при повтаряне на информация от надеждни източници, която се оказва грешна. Тя може да бъде толкова широко разпространена и с толкова сериозни последствия, колкото и дезинформацията, въпреки липсата на злонамерено намерение — хората, които я споделят, често са искрено мотивирани и се ползват с доверие в своите мрежи, което придава на съдържанието обхват и възприемана достоверност (Lewandowsky et al., 2017).</p>\n<h3>Фактори за податливост към дезинформация</h3>\n<div class=\"scilmi-callout scilmi-callout-success\">\n<div class=\"scilmi-callout-row\" aria-label=\"Success\">\n<span class=\"scilmi-callout-icon\" aria-hidden=\"true\"><svg fill=\"currentColor\" width=\"24px\" height=\"24px\" viewBox=\"0 0 24 24\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\"><path fill-rule=\"evenodd\" clip-rule=\"evenodd\" d=\"M12 20C16.4183 20 20 16.4183 20 12C20 7.58172 16.4183 4 12 4C7.58172 4 4 7.58172 4 12C4 16.4183 7.58172 20 12 20ZM9.26825 11.3599L10.9587 13.3885L14.7 8.40006C15.0314 7.95823 15.6582 7.86869 16.1 8.20006C16.5419 8.53143 16.6314 9.15823 16.3 9.60006L11.8 15.6001C11.4128 16.1164 10.645 16.1361 10.2318 15.6402L7.7318 12.6402C7.37824 12.216 7.43556 11.5854 7.85984 11.2318C8.28412 10.8783 8.91468 10.9356 9.26825 11.3599Z\"></path></svg></span>\n<div class=\"scilmi-callout-body\"><p><strong>1. Когнитивни фактори</strong> — как се обработва информацията</p>\n<ul>\n<li><strong>Предразсъдък за потвърждение</strong>: Хората обръщат повече внимание на информацията, която подкрепя това, в което вече вярват, и разглеждат противоположната информация по-критично. — Nickerson (1998)\n</li>\n<li><strong>Ефект на илюзорната истина</strong>: твърденията могат да изглеждат по-правдоподобни просто защото хората са ги виждали и преди, дори когато са неверни. — Unkelbach et al. (2019)\n</li>\n<li><strong>Лекота на обработка</strong>: Информацията, която се чете лесно, е с позната формулировка или е визуално ясна, изглежда по-надеждна от информацията, която е по-трудна за обработка. — Ребер и Шварц (1999)\n</li>\n<li><strong>Ниска когнитивна рефлексия</strong>: Хората, които разчитат на бързи, интуитивни преценки, вместо да се замислят и да проверят, са по-склонни да се поддадат на неверни твърдения. — Pennycook &amp; Rand (2019)\n</li>\n<li><strong>Податливост към глупости</strong>: Някои хора са склонни да приемат за значими неясни, но впечатляващо звучащи твърдения, дори когато те са празни. — Pennycook et al. (2015)\n</li>\n<li><strong>Ниска математическа грамотност / научна грамотност</strong>: Хората може да имат затруднения при оценяването на статистики, графики, изявления за риска или научни доказателства; самото образование не е автоматична защита. — Kahan et al. (2017)\n<p><strong>2. Афективни / мотивационни фактори</strong> — как емоциите и идентичността формират преценката</p>\n</li>\n<li><strong>Емоционално разсъждение / разчитане на емоциите</strong>: Хората приемат твърдения, защото ги чувстват правилни, плашещи, удовлетворяващи или морално наложителни, а не защото са били проверени. — Martel, Pennycook &amp; Rand (2020)\n</li>\n<li><strong>Конкретни емоции</strong> (гняв, страх, морално възмущение): Силните емоции могат да накарат хората да реагират бързо и да споделят, преди да проверят; морално-емоционалният език е особено мощен при разпространяването на политическо съдържание. (Вярата и споделянето са различни ефекти с различна доказателствена база.) — Brady et al. (2017); Martel et al. (2020)\n</li>\n<li><strong>Когниция за защита на идентичността</strong>: Хората обработват информацията по начини, които защитават тяхната политическа, религиозна или групова идентичност, и се съпротивляват на доказателства, които биха я застрашили. (Свързано е тясно с <em>политическата идентичност</em> в категория 5.) — Kahan (2013, 2017)\n</li>\n<li><strong>Конспиративно мислене</strong>: Общата тенденция да се подозират скрити заговори или влиятелни фигури зад събитията прави дезинформацията от конспиративен тип по-правдоподобна. — Douglas, Sutton &amp; Cichocka (2017)\n<p><strong>3. Социални фактори</strong> — на кого и на кои групи хората вярват</p>\n</li>\n<li><strong>Достоверност на източника / доверие в изпращача</strong>: Колко правдоподобно звучи едно твърдение зависи от това кой изглежда, че го казва — приятел, влиятелен човек, експерт, политик, медия или анонимен акаунт. — Traberg &amp; van der Linden (2022)\n</li>\n<li><strong>Социално доказателство / признаци за популярност</strong>: Харесванията, споделянията, прегледите и коментарите могат да служат като признаци за достоверност, въпреки че ефектът зависи от контекста. — Аврам и др. (2020)\n</li>\n<li><strong>Съвпадение в рамките на групата / партийно съвпадение</strong>: Информацията от „хора като нас“ или съгласувана с позицията на дадена група се приема по-лесно. (Свързано е тясно с <em>политическата идентичност</em> в категория 5.) — Sultan et al. (2024)\n</li>\n<li><strong>Хомофилия в мрежата / ехо камери</strong>: Когато хората се сблъскват предимно с информация чрез мрежи от подобни на тях хора, определени възгледи изглеждат по-широко споделени, отколкото са в действителност. (Виж също D1G5.) — Cinelli et al. (2021)\n<p><strong>4. Контекстуални / ситуационни фактори</strong> — условията, при които хората се сблъскват с информацията</p>\n</li>\n<li><strong>Натискът на времето</strong>: Когато хората трябва да преценят информацията бързо, те разграничават истинските от неверните твърдения по-неточно. — Sultan et al. (2022)\n</li>\n<li><strong>Информационно претоварване</strong>: Когато се получава твърде много информация наведнъж, хората прибягват до съкратени варианти като заглавия, емоции, етикети на източници или популярност. — Laato et al. (2020)\n</li>\n<li><strong>Отвличане на вниманието / когнитивно натоварване</strong>: Когато вниманието е насочено другаде, хората могат да споделят информация, без да проверяват точността ѝ, дори ако в противен случай биха могли да разпознаят дезинформацията. — Pennycook et al. (2020)\n</li>\n<li><strong>Кризисни / несигурни ситуации</strong> (пандемии, войни, бедствия): Спешната нужда от обяснение увеличава отвореността към неверни или прибързани твърдения. — Roozenbeek et al. (2020)\n</li>\n<li><strong>Дизайн на платформата</strong>: Фийдове, известия, системи за препоръки, автоматично възпроизвеждане и бързо превъртане насърчават реактивно, а не рефлективно поведение. (Вижте също D1G1.) — Lorenz-Spreen et al. (2020)\n<p><strong>5. Фактори, свързани с контекста и личностните нагласи</strong> — кои хора могат да бъдат по-уязвими или по-малко уязвими в конкретни ситуации</p>\n</li>\n<li><strong>Възраст</strong>: В проучванията възрастните хора понякога по-добре разграничават истинските от фалшивите заглавия, но по-често споделят дезинформация онлайн. — Guess, Nagler &amp; Tucker (2019)\n</li>\n<li><strong>Образование</strong>: Не е автоматичен щит; метаанализите не показват ясен ефект върху разграничаването на дезинформацията. — Sultan et al. (2024)\n</li>\n<li><strong>Политическа идентичност и предварителни убеждения</strong>: Определят коя информация изглежда правдоподобна, заплашителна, надеждна или заслужаваща да бъде споделена. (Действа чрез когнитивни процеси за защита на идентичността в категория 2 и сигнали за принадлежност към групата в категория 3 — не е чисто демографска променлива.) — Sultan et al. (2024)\n</li>\n<li><strong>Навици за медийна грамотност</strong>: Хората, които сравняват източници, четат отвъд заглавията и разпознават техниките за манипулация, разчитат по-малко на емоционални или социални съкращения. <em>(Забележка: това е самата учебна цел на SciLMi — посочена тук като документирана защитна нагласа, а не като предварително условие.)</em> — Guess et al. (2020)\n</li>\n</ul></div>\n</div>\n</div>\n<div class=\"scilmi-callout scilmi-callout-info\">\n<div class=\"scilmi-callout-row\" aria-label=\"Info\">\n<span class=\"scilmi-callout-icon\" aria-hidden=\"true\"><svg fill=\"currentColor\" width=\"24px\" height=\"24px\" viewBox=\"0 0 24 24\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\"><path fill-rule=\"evenodd\" d=\"M20 12C20 7.58172 16.4183 4 12 4C7.58172 4 4 7.58172 4 12C4 16.4183 7.58172 20 12 20C16.4183 20 20 16.4183 20 12ZM11 8C11 8.55228 11.4477 9 12 9C12.5523 9 13 8.55228 13 8C13 7.44772 12.5523 7 12 7C11.4477 7 11 7.44772 11 8ZM12 10C13 10 13 11 13 11V16C13 16 13 17 12 17C11 17 11 16 11 16V11C11 11 11 11 10.5 11C10 11 10 10 10 10H12Z\"></path></svg></span>\n<div class=\"scilmi-callout-body\"><ul>\n<li>\nAvram, M., Micallef, N., Patil, S., &amp; Menczer, F. (2020). Излагането на показатели за социална ангажираност увеличава уязвимостта към дезинформация. <em>Harvard Kennedy School (HKS) Misinformation Review</em>\n, <em>1</em>\n(5). <a href=\"https&#x3a;&#x2f;&#x2f;doi.org&#x2f;10.37016&#x2f;mr-2020-033\" class=\"use-hover-preview\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https://doi.org/10.37016/mr-2020-033</a>\n</li>\n<li>\nBrady, W. J., Wills, J. A., Jost, J. T., Tucker, J. A., &amp; Van Bavel, J. J. (2017). Емоциите оформят разпространението на морализирано съдържание в социалните мрежи. <em>Proceedings of the National Academy of Sciences</em>\n, <em>114</em>\n(28), 7313–7318. <a href=\"https&#x3a;&#x2f;&#x2f;doi.org&#x2f;10.1073&#x2f;pnas.1618923114\" class=\"use-hover-preview\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https://doi.org/10.1073/pnas.1618923114</a>\n</li>\n<li>\nCinelli, M., De Francisci Morales, G., Galeazzi, A., Quattrociocchi, W., &amp; Starnini, M. (2021). Ефектът на „ехо камерата“ в социалните медии. <em>Известия на Националната академия на науките</em>\n, <em>118</em>\n(9), e2023301118. <a href=\"https&#x3a;&#x2f;&#x2f;doi.org&#x2f;10.1073&#x2f;pnas.2023301118\" class=\"use-hover-preview\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https://doi.org/10.1073/pnas.2023301118</a>\n</li>\n<li>\nDouglas, K. M., Sutton, R. M., &amp; Cichocka, A. (2017). Психологията на конспиративните теории. <em>Актуални тенденции в психологическата наука</em>\n, <em>26</em>\n(6), 538–542. <a href=\"https&#x3a;&#x2f;&#x2f;doi.org&#x2f;10.1177&#x2f;0963721417718261\" class=\"use-hover-preview\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https://doi.org/10.1177/0963721417718261</a>\n</li>\n<li>\nGuess, A., Nagler, J., &amp; Tucker, J. (2019). По-малко, отколкото си мислите: Разпространение и предиктори на разпространението на фалшиви новини във Facebook. <em>Science Advances</em>\n, <em>5</em>\n(1), eaau4586. <a href=\"https&#x3a;&#x2f;&#x2f;doi.org&#x2f;10.1126&#x2f;sciadv.aau4586\" class=\"use-hover-preview\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https://doi.org/10.1126/sciadv.aau4586</a>\n</li>\n<li>\nДжоунс-Джанг, С. М., Мортенсен, Т. и Лиу, Дж. (2021). Помага ли медийната грамотност за разпознаването на фалшиви новини? Информационната грамотност помага, но другите видове грамотност – не. <em>American Behavioral Scientist</em>\n, <em>65</em>\n(2), 371–388. <a href=\"https&#x3a;&#x2f;&#x2f;doi.org&#x2f;10.1177&#x2f;0002764219869406\" class=\"use-hover-preview\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https://doi.org/10.1177/0002764219869406</a>\n</li>\n<li>Kahan, D. M. (2013). Идеология, мотивирано разсъждение и когнитивна рефлексия. <em>Judgment and Decision Making</em>, <em>8</em>(4), 407–424.\n</li>\n<li>\nKahan, D. M., Peters, E., Dawson, E. C., &amp; Slovic, P. (2017). Мотивирана математическа грамотност и просветено самоуправление. <em>Поведенческа публична политика</em>\n, <em>1</em>\n(1), 54–86. <a href=\"https&#x3a;&#x2f;&#x2f;doi.org&#x2f;10.1017&#x2f;bpp.2016.2\" class=\"use-hover-preview\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https://doi.org/10.1017/bpp.2016.2</a>\n</li>\n<li>\nЛаато, С., Ислям, А. К. М. Н., Ислям, М. Н., &amp; Уилан, Е. (2020). Какво стимулира споделянето на непроверена информация и киберхондрията по време на пандемията от COVID-19? <em>Европейско списание за информационни системи</em>\n, <em>29</em>\n(3), 288–305. <a href=\"https&#x3a;&#x2f;&#x2f;doi.org&#x2f;10.1080&#x2f;0960085X.2020.1770632\" class=\"use-hover-preview\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https://doi.org/10.1080/0960085X.2020.1770632</a>\n</li>\n<li>\nLorenz-Spreen, P., Lewandowsky, S., Sunstein, C. R., &amp; Hertwig, R. (2020). Как поведенческите науки могат да насърчават истината, автономията и демократичния дискурс онлайн. <em>Nature Human Behaviour</em>\n, <em>4</em>\n(11), 1102–1109. <a href=\"https&#x3a;&#x2f;&#x2f;doi.org&#x2f;10.1038&#x2f;s41562-020-0889-7\" class=\"use-hover-preview\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https://doi.org/10.1038/s41562-020-0889-7</a>\n</li>\n<li>\nМартел, К., Пеникук, Г., &amp; Ранд, Д. Г. (2020). Разчитането на емоциите насърчава вярата във фалшиви новини. <em>Cognitive Research: Principles and Implications</em>\n, <em>5</em>\n(1), 47. <a href=\"https&#x3a;&#x2f;&#x2f;doi.org&#x2f;10.1186&#x2f;s41235-020-00252-3\" class=\"use-hover-preview\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https://doi.org/10.1186/s41235-020-00252-3</a>\n</li>\n<li>\nНикерсън, Р. С. (1998). Потвърждаващо пристрастие: повсеместно явление под различни форми. <em>Преглед на общата психология</em>\n, <em>2</em>\n(2), 175–220. <a href=\"https&#x3a;&#x2f;&#x2f;doi.org&#x2f;10.1037&#x2f;1089-2680.2.2.175\" class=\"use-hover-preview\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https://doi.org/10.1037/1089-2680.2.2.175</a>\n</li>\n<li>Pennycook, G., Cheyne, J. A., Barr, N., Koehler, D. J., &amp; Fugelsang, J. A. (2015). За възприемането и разпознаването на псевдо-дълбокомислени глупости. <em>Judgment and Decision Making</em>, <em>10</em>(6), 549–563.\n</li>\n<li>\nPennycook, G., McPhetres, J., Zhang, Y., Lu, J. G., &amp; Rand, D. G. (2020). Борба с дезинформацията за COVID-19 в социалните медии: Експериментални доказателства за мащабируема интервенция за насърчаване на точността. <em>Psychological Science</em>\n, <em>31</em>\n(7), 770–780. <a href=\"https&#x3a;&#x2f;&#x2f;doi.org&#x2f;10.1177&#x2f;0956797620939054\" class=\"use-hover-preview\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https://doi.org/10.1177/0956797620939054</a>\n</li>\n<li>\nPennycook, G., &amp; Rand, D. G. (2019). Мързеливи, а не пристрастни: Податливостта към фалшиви новини с партийна насоченост се обяснява по-добре с липсата на разсъждение, отколкото с мотивирано разсъждение. <em>Cognition</em>\n, <em>188</em>\n, 39–50. <a href=\"https&#x3a;&#x2f;&#x2f;doi.org&#x2f;10.1016&#x2f;j.cognition.2018.06.011\" class=\"use-hover-preview\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https://doi.org/10.1016/j.cognition.2018.06.011</a>\n</li>\n<li>\nReber, R., &amp; Schwarz, N. (1999). Ефекти на възприемателната плавност върху преценките за истината. <em>Consciousness and Cognition</em>\n, <em>8</em>\n(3), 338–342. <a href=\"https&#x3a;&#x2f;&#x2f;doi.org&#x2f;10.1006&#x2f;ccog.1999.0386\" class=\"use-hover-preview\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https://doi.org/10.1006/ccog.1999.0386</a>\n</li>\n<li>\nRoozenbeek, J., Schneider, C. R., Dryhurst, S., Kerr, J., Freeman, A. L. J., Recchia, G., van der Bles, A. M., &amp; van der Linden, S. (2020). Податливост към дезинформация относно COVID-19 по целия свят. <em>Royal Society Open Science</em>\n, <em>7</em>\n(10), 201199. <a href=\"https&#x3a;&#x2f;&#x2f;doi.org&#x2f;10.1098&#x2f;rsos.201199\" class=\"use-hover-preview\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https://doi.org/10.1098/rsos.201199</a>\n</li>\n<li>\nSultan, M., Tump, A. N., Geers, M., Lorenz-Spreen, P., Herzog, S. M., &amp; Kurvers, R. H. J. M. (2022). Натискът на времето намалява способността за разпознаване на дезинформация, но не променя пристрастието в отговорите. <em>Scientific Reports</em>\n, <em>12</em>\n(1), 22416. <a href=\"https&#x3a;&#x2f;&#x2f;doi.org&#x2f;10.1038&#x2f;s41598-022-26209-8\" class=\"use-hover-preview\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https://doi.org/10.1038/s41598-022-26209-8</a>\n</li>\n<li>\nSultan, M., Tump, A. N., Ehmann, N., Lorenz-Spreen, P., Hertwig, R., Gollwitzer, A., &amp; Kurvers, R. H. J. M. (2024). Податливост към дезинформация в интернет: Систематичен метаанализ на демографски и психологически фактори. <em>Proceedings of the National Academy of Sciences</em>\n, <em>121</em>\n(47), e2409329121. <a href=\"https&#x3a;&#x2f;&#x2f;doi.org&#x2f;10.1073&#x2f;pnas.2409329121\" class=\"use-hover-preview\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https://doi.org/10.1073/pnas.2409329121</a>\n</li>\n<li>\nTraberg, C. S., &amp; van der Linden, S. (2022). Птиците от едно гнездо се убеждават заедно: Възприеманата достоверност на източника посредничи ефекта на политическата пристрастност върху податливостта към дезинформация. <em>Личност и индивидуални различия</em>\n, <em>185</em>\n, 111269. <a href=\"https&#x3a;&#x2f;&#x2f;doi.org&#x2f;10.1016&#x2f;j.paid.2021.111269\" class=\"use-hover-preview\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https://doi.org/10.1016/j.paid.2021.111269</a>\n</li>\n<li>\nUnkelbach, C., Koch, A., Silva, R. R., &amp; Garcia-Marques, T. (2019). Истината чрез повторение: обяснения и последствия. <em>Актуални тенденции в психологическата наука</em>\n, <em>28</em>\n(3), 247–253. <a href=\"https&#x3a;&#x2f;&#x2f;doi.org&#x2f;10.1177&#x2f;0963721419827854\" class=\"use-hover-preview\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https://doi.org/10.1177/0963721419827854</a>\n</li>\n</ul></div>\n</div>\n</div>\n<h3>☑ Логически грешки</h3>\n<div class=\"scilmi-callout scilmi-callout-success\">\n<div class=\"scilmi-callout-row\" aria-label=\"Success\">\n<span class=\"scilmi-callout-icon\" aria-hidden=\"true\"><svg fill=\"currentColor\" width=\"24px\" height=\"24px\" viewBox=\"0 0 24 24\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\"><path fill-rule=\"evenodd\" clip-rule=\"evenodd\" d=\"M12 20C16.4183 20 20 16.4183 20 12C20 7.58172 16.4183 4 12 4C7.58172 4 4 7.58172 4 12C4 16.4183 7.58172 20 12 20ZM9.26825 11.3599L10.9587 13.3885L14.7 8.40006C15.0314 7.95823 15.6582 7.86869 16.1 8.20006C16.5419 8.53143 16.6314 9.15823 16.3 9.60006L11.8 15.6001C11.4128 16.1164 10.645 16.1361 10.2318 15.6402L7.7318 12.6402C7.37824 12.216 7.43556 11.5854 7.85984 11.2318C8.28412 10.8783 8.91468 10.9356 9.26825 11.3599Z\"></path></svg></span>\n<div class=\"scilmi-callout-body\"><ul>\n<li class=\"scilmi-task-item\"><input type=\"checkbox\" disabled><span>Проверете за прибързани обобщения – заключения, основани на твърде малко доказателства.</span>\n</li>\n<li class=\"scilmi-task-item\"><input type=\"checkbox\" disabled><span>Проверете за фалшиви дилеми – Ограничаване на опциите до две, когато има повече.</span>\n</li>\n<li class=\"scilmi-task-item\"><input type=\"checkbox\" disabled><span>Проверете за аргументи от типа „сламен човек“ – изкривяване на позиция, за да бъде опровергана лесно.</span>\n</li>\n<li class=\"scilmi-task-item\"><input type=\"checkbox\" disabled><span>Проверете за апели към невежеството – твърдение за истина поради липса на опровержение.</span>\n</li>\n<li class=\"scilmi-task-item\"><input type=\"checkbox\" disabled><span>Проверете за апели към авторитета – приемане на нещо за истина само въз основа на авторитета.</span>\n</li>\n<li class=\"scilmi-task-item\"><input type=\"checkbox\" disabled><span>Проверете за отклоняване на вниманието – отвличане на вниманието от основния въпрос.</span>\n</li>\n<li class=\"scilmi-task-item\"><input type=\"checkbox\" disabled><span>Проверете за фалшиви причини – объркване на корелацията с причинно-следствената връзка.</span>\n</li>\n<li class=\"scilmi-task-item\"><input type=\"checkbox\" disabled><span>Проверете за „ад хоминем“ – атакуване на личността, а не на аргумента.</span>\n</li>\n<li class=\"scilmi-task-item\"><input type=\"checkbox\" disabled><span>Проверете за аргументи ad populum – доказване на истината въз основа на популярността.</span>\n</li>\n<li class=\"scilmi-task-item\"><input type=\"checkbox\" disabled><span>Проверете за „хлъзгави склонове“ – твърдение, че една стъпка води до крайности.</span>\n</li>\n<li class=\"scilmi-task-item\"><input type=\"checkbox\" disabled><span>Проверете за кръгово разсъждение – използване на заключението като предпоставка.</span>\n</li>\n</ul></div>\n</div>\n</div>\n<div class=\"scilmi-callout scilmi-callout-tip\">\n<div class=\"scilmi-callout-row\" aria-label=\"Tip\">\n<span class=\"scilmi-callout-icon\" aria-hidden=\"true\"><svg fill=\"currentColor\" width=\"24px\" height=\"24px\" viewBox=\"0 0 24 24\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\"><path d=\"M12,16.1500001 L8.79729751,17.8337604 L8.79729751,17.8337604 C8.30845292,18.0907612 7.70382577,17.9028147 7.44682496,17.4139701 C7.34448589,17.2193097 7.30917121,16.9963416 7.34634806,16.779584 L7.95800981,13.2133223 L5.36696906,10.6876818 L5.36696906,10.6876818 C4.97148548,10.3021806 4.96339318,9.66906733 5.34889439,9.27358375 C5.50240299,9.11610012 5.70354541,9.01361294 5.92118244,8.98198843 L9.50191268,8.46167787 L11.1032639,5.21698585 L11.1032639,5.21698585 C11.3476862,4.72173219 11.9473121,4.51839319 12.4425657,4.76281548 C12.6397783,4.86014572 12.7994058,5.01977324 12.8967361,5.21698585 L14.4980873,8.46167787 L18.0788176,8.98198843 L18.0788176,8.98198843 C18.6253624,9.06140605 19.0040439,9.5688489 18.9246263,10.1153938 C18.8930018,10.3330308 18.7905146,10.5341732 18.6330309,10.6876818 L16.0419902,13.2133223 L16.6536519,16.779584 L16.6536519,16.779584 C16.747013,17.3239204 16.3814251,17.8408763 15.8370887,17.9342373 C15.620331,17.9714142 15.397363,17.9360995 15.2027025,17.8337604 L12,16.1500001 Z\"></path></svg></span>\n<div class=\"scilmi-callout-body\"><ul>\n<li><a class=\"notranslate\" translate=\"no\" href=\"https&#x3a;&#x2f;&#x2f;www.logicalfallacies.org&#x2f;\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https://www.logicalfallacies.org/</a>\n</li>\n<li><a class=\"notranslate\" translate=\"no\" href=\"https&#x3a;&#x2f;&#x2f;www.logicallyfallacious.com&#x2f;\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https://www.logicallyfallacious.com/</a>\n</li>\n<li><a class=\"notranslate\" translate=\"no\" href=\"https&#x3a;&#x2f;&#x2f;practice-school.eu&#x2f;part1&#x2f;module2&#x2f;logical-fallacies&#x2f;\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https://practice-school.eu/part1/module2/logical-fallacies/</a>\n</li>\n</ul></div>\n</div>\n</div>\n<h2>Дезинформация</h2>\n<p>Дезинформацията е невярна или подвеждаща информация, споделяна умишлено от хора, които знаят, че е невярна, с намерение да навредят, да заблудят или да манипулират. Както осъзнаването на невярността от страна на споделящия, така и злонамереното намерение са определящи характеристики.</p>\n<p>Често срещани форми са операции за политическо влияние, търговска измама, пропаганда, изфабрикувано съдържание и манипулирани медии. Дезинформацията често се произвежда от организирани участници и се усилва чрез <em>координирано неавтентично/изкуствено усилване</em> (по-горе).</p>\n<h2>Злонамерена информация</h2>\n<p>Неправилната информация е <em>вярна</em> информация, споделена с намерение да навреди. Самият съдържание е точно, но публикуването, представянето или моментът на публикуване са изчислени така, че да навредят на дадено лице, група или институция. Класическият модел е умишленото прехвърляне на лична, чувствителна или обвързана с контекст информация в публичен или вреден контекст.</p>\n<p>Примери за това са публикуването на изтекла частна кореспонденция с цел дискредитиране на дадена цел, разкриването на точни, но стигматизиращи лични данни (напр. порно за отмъщение) и стратегическото разкриване на фактически правилна, но контекстуално увреждаща информация в моменти, избрани за постигане на максимален ефект.</p>\n<p>Дезинформацията е най-малко обсъжданата от трите категории, тъй като съдържанието не е невярно, което я поставя извън рамките на проверката на фактите. Но тя съставлява значителна част от екологията на информационния хаос (Wardle &amp; Derakhshan, 2017).</p>\n<div class=\"scilmi-callout scilmi-callout-warning\">\n<div class=\"scilmi-callout-row\" aria-label=\"Warning\">\n<span class=\"scilmi-callout-icon\" aria-hidden=\"true\"><svg fill=\"currentColor\" width=\"24px\" height=\"24px\" viewBox=\"0 0 24 24\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\"><path fill-rule=\"evenodd\" clip-rule=\"evenodd\" d=\"M12 20C7.58172 20 4 16.4183 4 12C4 7.58172 7.58172 4 12 4C16.4183 4 20 7.58172 20 12C20 16.4183 16.4183 20 12 20ZM12 15C12.5523 15 13 15.4477 13 16C13 16.5523 12.5523 17 12 17C11.4477 17 11 16.5523 11 16C11 15.4477 11.4477 15 12 15ZM12 14C13 14 13 13 13 13L13 10.5L13 8C13 8 13 7 12 7C11 7 11 8 11 8L11 13C11 13 11 14 12 14Z\"></path></svg></span>\n<div class=\"scilmi-callout-body\"><p><strong>Границите са пропускливи.</strong> Трите категории често се припокриват или се променят на практика:</p>\n<ul>\n<li>Една <em>дезинформация</em>, веднъж споделена от хора, които искрено вярват в нея, се превръща в <em>дезинформация,</em> докато се разпространява по-нататък. Едно и също съдържание може да попада в различни категории в зависимост от това кой го споделя.\n</li>\n<li>Съдържанието може да бъде отчасти вярно и отчасти невярно. Уордъл (2017) изброява седем форми на информационния хаос — включително <em>подвеждащо съдържание</em>, <em>невярен контекст</em> и <em>манипулирано съдържание</em> — не всяко невярно съдържание е изцяло измислено.\n</li>\n<li>Определянето на намерението отвън е емпирично трудно. Без достъп до знанията и мотивацията на споделящия, границата между дезинформация и невярна информация често не може да бъде определена еднозначно.\n<p>Ето защо рамката изисква от учащите да <em>обяснят защо границата между дезинформация и невярна информация често е трудна за определяне на практика</em>.</p>\n</li>\n</ul></div>\n</div>\n</div>\n<div class=\"scilmi-callout scilmi-callout-info\">\n<div class=\"scilmi-callout-row\" aria-label=\"Info\">\n<span class=\"scilmi-callout-icon\" aria-hidden=\"true\"><svg fill=\"currentColor\" width=\"24px\" height=\"24px\" viewBox=\"0 0 24 24\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\"><path fill-rule=\"evenodd\" d=\"M20 12C20 7.58172 16.4183 4 12 4C7.58172 4 4 7.58172 4 12C4 16.4183 7.58172 20 12 20C16.4183 20 20 16.4183 20 12ZM11 8C11 8.55228 11.4477 9 12 9C12.5523 9 13 8.55228 13 8C13 7.44772 12.5523 7 12 7C11.4477 7 11 7.44772 11 8ZM12 10C13 10 13 11 13 11V16C13 16 13 17 12 17C11 17 11 16 11 16V11C11 11 11 11 10.5 11C10 11 10 10 10 10H12Z\"></path></svg></span>\n<div class=\"scilmi-callout-body\"><ul>\n<li>\nУордъл, К., &amp; Деракшан, Х. (2017). <em>Информационно безредие: Към интердисциплинарна рамка за изследвания и изготвяне на политики</em>\n. Доклад на Съвета на Европа DGI(2017)09.<a class=\"notranslate\" translate=\"no\" href=\"https&#x3a;&#x2f;&#x2f;rm.coe.int&#x2f;information-disorder-toward-an-interdisciplinary-framework-for-researc&#x2f;168076277c\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https://rm.coe.int/information-disorder-toward-an-interdisciplinary-framework-for-researc/168076277c</a>\n</li>\n<li>\nWardle, C. (2017). Фалшиви новини. Това е сложно. <em>First Draft News</em>\n.<a class=\"notranslate\" translate=\"no\" href=\"https&#x3a;&#x2f;&#x2f;firstdraftnews.org&#x2f;articles&#x2f;fake-news-complicated&#x2f;\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https://firstdraftnews.org/articles/fake-news-complicated/</a>\n</li>\n<li>\nLewandowsky, S., Ecker, U. K. H., &amp; Cook, J. (2017). Отвъд дезинформацията: Разбиране и справяне с ерата на „пост-истината“. <em>Списание за приложни изследвания в областта на паметта и когнитивните функции</em>\n, 6(4), 353–369. <a href=\"https&#x3a;&#x2f;&#x2f;doi.org&#x2f;10.1016&#x2f;j.jarmac.2017.07.008\" class=\"use-hover-preview\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https://doi.org/10.1016/j.jarmac.2017.07.008</a>\n</li>\n<li>\nВрага, Е. К., &amp; Боде, Л. (2020). Дефиниране на дезинформацията и разбиране на нейната ограничена природа. <em>Политическа комуникация</em>\n, 37(1), 136–144. <a href=\"https&#x3a;&#x2f;&#x2f;doi.org&#x2f;10.1080&#x2f;10584609.2020.1716500\" class=\"use-hover-preview\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https://doi.org/10.1080/10584609.2020.1716500</a>\n</li>\n</ul></div>\n</div>\n</div>\n<h1>Халюцинации / конфабулации на ИИ</h1>\n<p>Систематичната тенденция на генеративните системи за изкуствен интелект да произвеждат съдържание, което звучи правдоподобно, но е фактически неточно, измислено или непроверимо — включително измислени препратки, несъществуващи проучвания, неправилно приписани цитати, измислени статистически данни и неверни биографични, исторически или научни подробности.</p>\n<p>Халюцинациите възникват, защото генеративните AI системи генерират резултати, като предсказват правдоподобни продължения на модели, научени по време на обучението, а не чрез извличане на проверена информация от източник на знания. Системата се оптимизира за плавност и правдоподобност, а не за точност. Измисленото съдържание обикновено се представя с същата увереност като точното съдържание — няма вътрешен сигнал, който надеждно да разграничава двете.</p>\n<p>Терминът <strong>„конфабулация“</strong> понякога се предпочита пред <strong>„халюцинация“</strong> в изследователски контекст, тъй като в психологията конфабулацията означава конструирането на неверни, но искрено вярвани разкази без намерение за измама — което е по-близо до това, което всъщност правят генеративните системи. <em>„Халюцинация“</em> остава доминиращият термин в публичния и техническия дискурс и се запазва тук.</p>\n<p><strong>Халюцинациите не са случайни грешки.</strong> Те са структурна характеристика на основния процес на генериране, а не грешки, които могат да бъдат надеждно елиминирани чрез по-добро подсказване (Kalai &amp; Vempala, 2024). Те се срещат във всички генеративни системи — включително ☑ RAG AI, където измислицата може също да повлияе на начина, по който извлечените източници се обобщават, цитират или приписват.</p>\n<p><strong>Дидактично позициониране:</strong> Халюцинациите могат да бъдат концептуално разположени като четвърта категория, наред с <em>дезинформацията, невярната информация</em> и <em>злонамерената информация</em>. За разлика от двете, те не се произвеждат от човешки източник с намерение или грешка, а възникват от самия процес на генериране – генерирано от системата фалшиво съдържание без умишлен източник. Това тристранно разграничение се предлага тук като педагогически полезна рамка, а не като установена терминология по консенсус.</p>\n<p><strong>Често срещани видове:</strong></p>\n<ul>\n<li>измислени препратки — цитати от статии, книги или проучвания, които не съществуват\n</li>\n<li>погрешно приписани или измислени цитати\n</li>\n<li>измислени статистически данни или цифрови твърдения\n</li>\n<li>неточни биографични, исторически или научни подробности, представени с увереност\n</li>\n<li>уверени, но неточни обобщения на реални източници\n</li>\n</ul>\n<div class=\"scilmi-callout scilmi-callout-tip\">\n<div class=\"scilmi-callout-row\" aria-label=\"Tip\">\n<span class=\"scilmi-callout-icon\" aria-hidden=\"true\"><svg fill=\"currentColor\" width=\"24px\" height=\"24px\" viewBox=\"0 0 24 24\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\"><path d=\"M12,16.1500001 L8.79729751,17.8337604 L8.79729751,17.8337604 C8.30845292,18.0907612 7.70382577,17.9028147 7.44682496,17.4139701 C7.34448589,17.2193097 7.30917121,16.9963416 7.34634806,16.779584 L7.95800981,13.2133223 L5.36696906,10.6876818 L5.36696906,10.6876818 C4.97148548,10.3021806 4.96339318,9.66906733 5.34889439,9.27358375 C5.50240299,9.11610012 5.70354541,9.01361294 5.92118244,8.98198843 L9.50191268,8.46167787 L11.1032639,5.21698585 L11.1032639,5.21698585 C11.3476862,4.72173219 11.9473121,4.51839319 12.4425657,4.76281548 C12.6397783,4.86014572 12.7994058,5.01977324 12.8967361,5.21698585 L14.4980873,8.46167787 L18.0788176,8.98198843 L18.0788176,8.98198843 C18.6253624,9.06140605 19.0040439,9.5688489 18.9246263,10.1153938 C18.8930018,10.3330308 18.7905146,10.5341732 18.6330309,10.6876818 L16.0419902,13.2133223 L16.6536519,16.779584 L16.6536519,16.779584 C16.747013,17.3239204 16.3814251,17.8408763 15.8370887,17.9342373 C15.620331,17.9714142 15.397363,17.9360995 15.2027025,17.8337604 L12,16.1500001 Z\"></path></svg></span>\n<div class=\"scilmi-callout-body\"><p>Третирайте всяко фактическо твърдение от генеративна AI система като непотвърдено, докато не бъде проверено спрямо независим източник. Референциите и цитатите са особено лесни за проверка — проверете дали цитираният източник съществува и съдържа това, което AI твърди.</p></div>\n</div>\n</div>\n<div class=\"scilmi-callout scilmi-callout-info\">\n<div class=\"scilmi-callout-row\" aria-label=\"Info\">\n<span class=\"scilmi-callout-icon\" aria-hidden=\"true\"><svg fill=\"currentColor\" width=\"24px\" height=\"24px\" viewBox=\"0 0 24 24\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\"><path fill-rule=\"evenodd\" d=\"M20 12C20 7.58172 16.4183 4 12 4C7.58172 4 4 7.58172 4 12C4 16.4183 7.58172 20 12 20C16.4183 20 20 16.4183 20 12ZM11 8C11 8.55228 11.4477 9 12 9C12.5523 9 13 8.55228 13 8C13 7.44772 12.5523 7 12 7C11.4477 7 11 7.44772 11 8ZM12 10C13 10 13 11 13 11V16C13 16 13 17 12 17C11 17 11 16 11 16V11C11 11 11 11 10.5 11C10 11 10 10 10 10H12Z\"></path></svg></span>\n<div class=\"scilmi-callout-body\"><ul>\n<li>\nBender, E. M., Gebru, T., McMillan-Major, A., &amp; Shmitchell, S. (2021). За опасностите от стохастичните папагали: Могат ли езиковите модели да бъдат прекалено големи?  <em>Протоколи от конференцията на ACM за 2021 г. относно справедливост, отчетност и прозрачност (FAccT &#x27;21)</em>\n, 610–623. <a href=\"https&#x3a;&#x2f;&#x2f;doi.org&#x2f;10.1145&#x2f;3442188.3445922\" class=\"use-hover-preview\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https://doi.org/10.1145/3442188.3445922</a>\n</li>\n<li>\nJi, Z., Lee, N., Frieske, R., Yu, T., Su, D., Xu, Y., Ishii, E., Bang, Y. J., Madotto, A., &amp; Fung, P. (2023). Проучване на халюцинациите при генерирането на естествен език. <em>ACM Computing Surveys, 55</em>\n(12), статия 248. <a href=\"https&#x3a;&#x2f;&#x2f;doi.org&#x2f;10.1145&#x2f;3571730\" class=\"use-hover-preview\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https://doi.org/10.1145/3571730</a>\n</li>\n<li>\nKalai, A. T., &amp; Vempala, S. S. (2024). Калибрираните езикови модели трябва да халюцинират. <em>Протоколи от 56-ия годишен симпозиум на ACM по теория на изчисленията (STOC 2024)</em>\n, 160–171. <a href=\"https&#x3a;&#x2f;&#x2f;doi.org&#x2f;10.1145&#x2f;3618260.3649777\" class=\"use-hover-preview\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https://doi.org/10.1145/3618260.3649777</a>\n</li>\n<li>\nСмит, А. Л., Грийвс, Ф., &amp; Панч, Т. (2023). Халюцинация или конфабулация? Невроанатомията като метафора в големите езикови модели. <em>PLOS Digital Health, 2</em>\n(11), e0000388. <a href=\"https&#x3a;&#x2f;&#x2f;doi.org&#x2f;10.1371&#x2f;journal.pdig.0000388\" class=\"use-hover-preview\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https://doi.org/10.1371/journal.pdig.0000388</a>\n</li>\n</ul></div>\n</div>\n</div>\n<h1>Неправилно представяне на съдържанието</h1>\n<table><thead><tr>\n<th>Формат</th>\n<th>Манипулирано</th>\n<th>Измислено</th>\n</tr></thead><tbody>\n<tr>\n<td>Текст</td>\n<td>автентичен цитат, изваден от контекста, подправено заглавие</td>\n<td>измислена цитата, измислена статия, текст, генериран от ИИ</td>\n</tr>\n<tr>\n<td>Изображение</td>\n<td>ретуширана снимка, изрязано оригинално изображение</td>\n<td>изображение, генерирано от ИИ, нарисувана фалшива „фотография“</td>\n</tr>\n<tr>\n<td>Аудио</td>\n<td>редактиран или ускорен оригинален запис</td>\n<td>клониран глас, реч, генерирана от ИИ</td>\n</tr>\n<tr>\n<td>Видео</td>\n<td>евтини фалшиви, премонтирани клипове</td>\n<td>изцяло синтетично дийпфейк видео</td>\n</tr>\n<tr>\n<td>Документ</td>\n<td>фалшива бланка на променен шаблон</td>\n<td>измислено „официално“ писмо</td>\n</tr>\n</tbody></table>\n<h2>Измислено съдържание</h2>\n<p><strong>Измисленото съдържание</strong> е информация — текст, изображение, аудио, видео, документ или друг формат — която е изцяло измислена, без истински източник. Тя може да бъде създадена ръчно (измислени цитати, измислени новинарски статии) или генерирана синтетично от системи за изкуствен интелект (синтетични видеоклипове, гласови клонинги, изображения, създадени от изкуствен интелект, текст, написан от изкуствен интелект).</p>\n<h2>Манипулирано съдържание</h2>\n<p><strong>Манипулираното съдържание</strong> е истинска информация — текст, изображение, аудио, видео, документ или друг формат — която е била променена с цел заблуда. Изходният материал е реален, но е модифициран чрез редактиране, селективно изрязване, промяна на скоростта, преконтекстуализация, промени в кадрирането, подмяна на гласа или други трансформации, които променят значението или видимия контекст.</p>\n<h3>Евтина фалшификация</h3>\n<p><strong>Евтината фалшификация</strong> е медия, която е била променена с помощта на конвенционални, широко достъпни инструменти — софтуер за редактиране на изображения, софтуер за редактиране на видео или основна реконтекстуализация — а не чрез генеративни методи, базирани на изкуствен интелект. Терминът е въведен от Paris и Donovan (2019), за да привлече вниманието към факта, че най-значимите форми на манипулирани медии в публичния дискурс обикновено не са сложни, генерирани от изкуствен интелект дийпфейкове, а прости, евтини техники, които всеки може да приложи.</p>\n<p>Общи техники за евтини фалшификати включват:</p>\n<ul>\n<li>манипулиране на скоростта (напр. забавеното видео на Пелоси, 2019 г.)\n</li>\n<li>премонтиране и селективно редактиране на аудио или видео\n</li>\n<li>реконтекстуализация (реални медии, представени с фалшив надпис или рамка)\n</li>\n<li>ретуширане, изрязване или комбиниране на снимки\n</li>\n<li>разменени надписи и подправени екранни снимки\n</li>\n<li>свързване на аудио\n</li>\n</ul>\n<p>Дали евтината фалшификация представлява <em>дезинформация</em>, <em>невярна информация</em> или <em>злонамерена информация</em> зависи от знанията и намеренията на извършителя (→ <em>Информационен хаос</em>), а не от самата техника. Едно и също редактирано видео може да служи за сатира, фикция, образование или заблуда.</p>\n<p>В сравнение с <em>„дълбоките фалшификати“</em>, евтините фалшификати изискват по-малко технически умения, но не са непременно по-лесни за откриване — добре изпълнената реконтекстуализация или селективното редактиране могат да бъдат изключително трудни за идентифициране без достъп до оригиналния източник.</p>\n<div class=\"scilmi-callout scilmi-callout-info\">\n<div class=\"scilmi-callout-row\" aria-label=\"Info\">\n<span class=\"scilmi-callout-icon\" aria-hidden=\"true\"><svg fill=\"currentColor\" width=\"24px\" height=\"24px\" viewBox=\"0 0 24 24\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\"><path fill-rule=\"evenodd\" d=\"M20 12C20 7.58172 16.4183 4 12 4C7.58172 4 4 7.58172 4 12C4 16.4183 7.58172 20 12 20C16.4183 20 20 16.4183 20 12ZM11 8C11 8.55228 11.4477 9 12 9C12.5523 9 13 8.55228 13 8C13 7.44772 12.5523 7 12 7C11.4477 7 11 7.44772 11 8ZM12 10C13 10 13 11 13 11V16C13 16 13 17 12 17C11 17 11 16 11 16V11C11 11 11 11 10.5 11C10 11 10 10 10 10H12Z\"></path></svg></span>\n<div class=\"scilmi-callout-body\"><ul>\n<li>\nParis, B., &amp; Donovan, J. (2019). <em>Deepfakes and Cheap Fakes: The Manipulation of Audio and Visual Evidence</em>\n. Data &amp; Society Research Institute.<a class=\"notranslate\" translate=\"no\" href=\"https&#x3a;&#x2f;&#x2f;datasociety.net&#x2f;library&#x2f;deepfakes-and-cheap-fakes&#x2f;\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https://datasociety.net/library/deepfakes-and-cheap-fakes/</a>\n</li>\n</ul></div>\n</div>\n</div>\n<div class=\"scilmi-callout scilmi-callout-tip\">\n<div class=\"scilmi-callout-row\" aria-label=\"Tip\">\n<span class=\"scilmi-callout-icon\" aria-hidden=\"true\"><svg fill=\"currentColor\" width=\"24px\" height=\"24px\" viewBox=\"0 0 24 24\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\"><path d=\"M12,16.1500001 L8.79729751,17.8337604 L8.79729751,17.8337604 C8.30845292,18.0907612 7.70382577,17.9028147 7.44682496,17.4139701 C7.34448589,17.2193097 7.30917121,16.9963416 7.34634806,16.779584 L7.95800981,13.2133223 L5.36696906,10.6876818 L5.36696906,10.6876818 C4.97148548,10.3021806 4.96339318,9.66906733 5.34889439,9.27358375 C5.50240299,9.11610012 5.70354541,9.01361294 5.92118244,8.98198843 L9.50191268,8.46167787 L11.1032639,5.21698585 L11.1032639,5.21698585 C11.3476862,4.72173219 11.9473121,4.51839319 12.4425657,4.76281548 C12.6397783,4.86014572 12.7994058,5.01977324 12.8967361,5.21698585 L14.4980873,8.46167787 L18.0788176,8.98198843 L18.0788176,8.98198843 C18.6253624,9.06140605 19.0040439,9.5688489 18.9246263,10.1153938 C18.8930018,10.3330308 18.7905146,10.5341732 18.6330309,10.6876818 L16.0419902,13.2133223 L16.6536519,16.779584 L16.6536519,16.779584 C16.747013,17.3239204 16.3814251,17.8408763 15.8370887,17.9342373 C15.620331,17.9714142 15.397363,17.9360995 15.2027025,17.8337604 L12,16.1500001 Z\"></path></svg></span>\n<div class=\"scilmi-callout-body\"><p>Инструменти за проверка на евтини фалшификати:</p>\n<ul>\n<li><a class=\"notranslate\" translate=\"no\" href=\"https&#x3a;&#x2f;&#x2f;deepfake-total.com&#x2f;\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https://deepfake-total.com/</a>\n</li>\n<li><a class=\"notranslate\" translate=\"no\" href=\"https&#x3a;&#x2f;&#x2f;scanner.deepware.ai&#x2f;\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https://scanner.deepware.ai/</a>\n</li>\n<li><a class=\"notranslate\" translate=\"no\" href=\"https&#x3a;&#x2f;&#x2f;deepfake-detect.com&#x2f;\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https://deepfake-detect.com/</a>\n</li>\n<li><a class=\"notranslate\" translate=\"no\" href=\"https&#x3a;&#x2f;&#x2f;www.duckduckgoose.ai&#x2f;deepfakeproof\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https://www.duckduckgoose.ai/deepfakeproof</a>\n</li>\n<li><a class=\"notranslate\" translate=\"no\" href=\"https&#x3a;&#x2f;&#x2f;deepfakedetector.pro&#x2f;\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https://deepfakedetector.pro/</a>\n</li>\n<li><a class=\"notranslate\" translate=\"no\" href=\"https&#x3a;&#x2f;&#x2f;illuminarty.ai&#x2f;en&#x2f;\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https://illuminarty.ai/en/</a>\n</li>\n<li><a class=\"notranslate\" translate=\"no\" href=\"https&#x3a;&#x2f;&#x2f;www.aiornot.com&#x2f;\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https://www.aiornot.com/</a>\n</li>\n<li><a class=\"notranslate\" translate=\"no\" href=\"https&#x3a;&#x2f;&#x2f;www.fakeimagedetector.com&#x2f;about-us&#x2f;\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https://www.fakeimagedetector.com/about-us/</a>\n</li>\n<li><a class=\"notranslate\" translate=\"no\" href=\"https&#x3a;&#x2f;&#x2f;weverify.eu&#x2f;verification-plugin&#x2f;\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https://weverify.eu/verification-plugin/</a>\n</li>\n</ul></div>\n</div>\n</div>\n<h3>Дийпфейк</h3>\n<h3>Deep Fake</h3>\n<p>Дийпфейкът е синтетична медия, генерирана от изкуствен интелект — по-специално чрез използване на техники за дълбоко обучение, като генеративни съпернически мрежи (GAN), дифузионни модели или генератори на базата на трансформатори. Терминът е съчетание от <em>„deep learning“</em> (<em>дълбоко обучение)</em> и <em>„fake“</em> (<em>фалшив</em>) и възниква през 2017 г. в онлайн общности, произвеждащи видеоклипове с размяна на лица, генерирани от ИИ. Оттогава технологията се разпространи в различни видове медии и сега е широко достъпна чрез инструменти на потребителско ниво.</p>\n<p>Често срещани форми включват:</p>\n<ul>\n<li><strong>Замяна на лица</strong>: замяна на лицето на един човек с това на друг във видео\n</li>\n<li><strong>Клониране на глас</strong>: синтезиране на гласа на говорещия от малка аудио проба\n</li>\n<li><strong>Напълно синтетично видео</strong>: генерирани от ИИ кадри, показващи хора, събития или сцени, които никога не са се случвали\n</li>\n<li><strong>Синтетична фотография</strong>: генерирани от ИИ неподвижни изображения на измислени хора или събития\n</li>\n<li><strong>Текст към видео и текст към аудио</strong>: генериране на медийни файлове от писмени подсказки\n</li>\n</ul>\n<p>Дали даден „дълбок фалшификат“ представлява <em>невярна информация</em>, <em>дезинформация</em> или <em>злонамерена информация</em> зависи от знанията и намеренията на участника (→ <em>Информационен хаос</em>), а не от самата техника. Методите за създаване на „дълбоки фалшификати“ се използват законно и в кинопродукцията, инструментите за достъпност (синтетични гласове за хора, които са загубили своя), дублирането на езици, сатирата, образованието и изкуствата.</p>\n<p>В сравнение с <em>евтините фалшификати</em>, дълбоките фалшификати изискват повече технически капацитет, за да бъдат убедителни, и могат да постигнат по-висок визуален или аудио реализъм. Те обаче не са доминиращата форма на медийна манипулация в публичния дискурс — Париж и Донован (2019) отбелязват, че по-простите техники за евтини фалшификати остават по-разпространени и често имат по-сериозни последствия. Откриването им е активна област на изследване; настоящите подходи съчетават анализ на артефакти, проверки за биологична несъвместимост и проверка на произхода (например удостоверения за съдържание C2PA).</p>\n<div class=\"scilmi-callout scilmi-callout-info\">\n<div class=\"scilmi-callout-row\" aria-label=\"Info\">\n<span class=\"scilmi-callout-icon\" aria-hidden=\"true\"><svg fill=\"currentColor\" width=\"24px\" height=\"24px\" viewBox=\"0 0 24 24\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\"><path fill-rule=\"evenodd\" d=\"M20 12C20 7.58172 16.4183 4 12 4C7.58172 4 4 7.58172 4 12C4 16.4183 7.58172 20 12 20C16.4183 20 20 16.4183 20 12ZM11 8C11 8.55228 11.4477 9 12 9C12.5523 9 13 8.55228 13 8C13 7.44772 12.5523 7 12 7C11.4477 7 11 7.44772 11 8ZM12 10C13 10 13 11 13 11V16C13 16 13 17 12 17C11 17 11 16 11 16V11C11 11 11 11 10.5 11C10 11 10 10 10 10H12Z\"></path></svg></span>\n<div class=\"scilmi-callout-body\"><ul>\n<li>\nParis, B., &amp; Donovan, J. (2019). <em>Deepfakes and Cheap Fakes: The Manipulation of Audio and Visual Evidence</em>\n. Data &amp; Society Research Institute.<a class=\"notranslate\" translate=\"no\" href=\"https&#x3a;&#x2f;&#x2f;datasociety.net&#x2f;library&#x2f;deepfakes-and-cheap-fakes&#x2f;\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https://datasociety.net/library/deepfakes-and-cheap-fakes/</a>\n</li>\n<li>Chesney, R., &amp; Citron, D. K. (2019). Deep fakes: A looming challenge for privacy, democracy, and national security. <em>California Law Review</em>, 107(6), 1753–1820.\n</li>\n<li>\nВакари, К. и Чадуик, А. (2020). Дийпфейкове и дезинформация: Проучване на въздействието на синтетичните политически видеоклипове върху заблудата, несигурността и доверието в новините. <em>Social Media + Society</em>\n, 6(1), 1–13. <a href=\"https&#x3a;&#x2f;&#x2f;doi.org&#x2f;10.1177&#x2f;2056305120903408\" class=\"use-hover-preview\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">https://doi.org/10.1177/2056305120903408</a>\n</li>\n</ul></div>\n</div>\n</div>\n<div class=\"scilmi-callout scilmi-callout-tip\">\n<div class=\"scilmi-callout-row\" aria-label=\"Tip\">\n<span class=\"scilmi-callout-icon\" aria-hidden=\"true\"><svg fill=\"currentColor\" width=\"24px\" height=\"24px\" viewBox=\"0 0 24 24\" xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\"><path d=\"M12,16.1500001 L8.79729751,17.8337604 L8.79729751,17.8337604 C8.30845292,18.0907612 7.70382577,17.9028147 7.44682496,17.4139701 C7.34448589,17.2193097 7.30917121,16.9963416 7.34634806,16.779584 L7.95800981,13.2133223 L5.36696906,10.6876818 L5.36696906,10.6876818 C4.97148548,10.3021806 4.96339318,9.66906733 5.34889439,9.27358375 C5.50240299,9.11610012 5.70354541,9.01361294 5.92118244,8.98198843 L9.50191268,8.46167787 L11.1032639,5.21698585 L11.1032639,5.21698585 C11.3476862,4.72173219 11.9473121,4.51839319 12.4425657,4.76281548 C12.6397783,4.86014572 12.7994058,5.01977324 12.8967361,5.21698585 L14.4980873,8.46167787 L18.0788176,8.98198843 L18.0788176,8.98198843 C18.6253624,9.06140605 19.0040439,9.5688489 18.9246263,10.1153938 C18.8930018,10.3330308 18.7905146,10.5341732 18.6330309,10.6876818 L16.0419902,13.2133223 L16.6536519,16.779584 L16.6536519,16.779584 C16.747013,17.3239204 16.3814251,17.8408763 15.8370887,17.9342373 C15.620331,17.9714142 15.397363,17.9360995 15.2027025,17.8337604 L12,16.1500001 Z\"></path></svg></span>\n<div class=\"scilmi-callout-body\"><p>Инструменти за проверка на дийпфейкове:</p>\n<ul>\n<li><a class=\"notranslate\" translate=\"no\" href=\"https&#x3a;&#x2f;&#x2f;deepfake-total.com&#x2f;\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https://deepfake-total.com/</a>\n</li>\n<li><a class=\"notranslate\" translate=\"no\" href=\"https&#x3a;&#x2f;&#x2f;scanner.deepware.ai&#x2f;\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https://scanner.deepware.ai/</a>\n</li>\n<li><a class=\"notranslate\" translate=\"no\" href=\"https&#x3a;&#x2f;&#x2f;deepfake-detect.com&#x2f;\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https://deepfake-detect.com/</a>\n</li>\n<li><a class=\"notranslate\" translate=\"no\" href=\"https&#x3a;&#x2f;&#x2f;www.duckduckgoose.ai&#x2f;deepfakeproof\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https://www.duckduckgoose.ai/deepfakeproof</a>\n</li>\n<li><a class=\"notranslate\" translate=\"no\" href=\"https&#x3a;&#x2f;&#x2f;deepfakedetector.pro&#x2f;\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https://deepfakedetector.pro/</a>\n</li>\n<li><a class=\"notranslate\" translate=\"no\" href=\"https&#x3a;&#x2f;&#x2f;illuminarty.ai&#x2f;en&#x2f;\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https://illuminarty.ai/en/</a>\n</li>\n<li><a class=\"notranslate\" translate=\"no\" href=\"https&#x3a;&#x2f;&#x2f;www.aiornot.com&#x2f;\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https://www.aiornot.com/</a>\n</li>\n<li><a class=\"notranslate\" translate=\"no\" href=\"https&#x3a;&#x2f;&#x2f;www.fakeimagedetector.com&#x2f;about-us&#x2f;\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https://www.fakeimagedetector.com/about-us/</a>\n</li>\n<li><a class=\"notranslate\" translate=\"no\" href=\"https&#x3a;&#x2f;&#x2f;weverify.eu&#x2f;verification-plugin&#x2f;\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https://weverify.eu/verification-plugin/</a>\n</li>\n</ul></div>\n</div>\n</div>","UPDATEDAT":"2026-05-11T20:49:09.513Z","LANG":"bg","ID":"3a2e66d9-94a9-482d-a20b-3c977e896fa3","TITLE":"Дезинформация и манипулация","SOURCELANG":"en"}