Mong manh ranh giới thật-giả
Khi cuộc chiến tại Trung Đông chưa có dấu hiệu hạ nhiệt, một cuộc chiến khác đang âm thầm lan rộng - cuộc chiến ngăn chặn thông tin giả về cuộc xung đột. Tin giả tràn lan đã phơi bày những lỗ hổng quản lý thông tin trên mạng xã hội, đe dọa làm xói mòn niềm tin của công chúng.

Ảnh minh họa.
Truy cập các mạng xã hội phổ biến như Facebook, TikTok, X trong những ngày gần đây, có thể dễ dàng bắt gặp những hình ảnh, video liên quan cuộc xung đột đang diễn ra tại Trung Đông.
Tuy nhiên, không phải thông tin nào cũng đáng tin cậy. Đó có thể là những thước phim mô tả rất sống động cảnh hàng loạt thành phố của Israel bị tàn phá nghiêm trọng, các Đại sứ quán Mỹ tại Trung Đông bốc cháy hay những vụ tấn công gây thiệt hại lớn tại vùng Vịnh…
Song, nhiều video lại là giả, được làm ra từ trí tuệ nhân tạo (AI). Những thông tin chưa được kiểm chứng nhanh chóng lan truyền, thu hút hàng triệu lượt xem, khiến người dùng mạng xã hội khó phân biệt thật-giả.
Giới chuyên gia cho biết, làn sóng tin giả do AI tạo ra về cuộc xung đột tại Trung Đông lớn và tinh vi hơn nhiều so với những cuộc chiến trước đây, phản ánh sự thay đổi sâu rộng trong cách thông tin di chuyển qua hệ sinh thái kỹ thuật số hiện nay.
Nếu như trước đây, thông tin sai lệch chỉ đơn thuần là chú thích sai hình ảnh hoặc sử dụng hình ảnh cũ để minh họa cho các sự kiện đang diễn ra, thì nay tin giả xuất hiện với diện mạo hoàn toàn khác, có tính thuyết phục cao và khó kiểm chứng hơn nhiều.
Người dùng mạng xã hội vì thế có thể bị lạc vào những “mê cung” thông tin, nơi ranh giới thật-giả bị lu mờ. Những thay đổi đó trước hết đến từ việc nhiều đối tượng lợi dụng sự phát triển vượt bậc của AI để giả mạo, xuyên tạc thông tin.
Với khả năng cắt ghép hoặc tạo hình ảnh, âm thanh và video giống thật, AI trở thành công cụ khiến nội dung giả mạo trở nên dễ được sản xuất và cũng dễ đánh lừa người xem.
Mạng xã hội cũng tạo nên một thế giới phẳng, nơi những hình ảnh và video có thể dễ dàng tiếp cận hàng triệu người xem tại các quốc gia chỉ trong khoảng thời gian rất ngắn.
Sự lan truyền nhanh chóng đó khiến mạng xã hội trở thành mảnh đất màu mỡ để các đối tượng lợi dụng, lan truyền nội dung giả mạo. Cơ chế trả tiền cho tài khoản có lượng tương tác cao trên mạng xã hội có thể vô tình tạo động lực tài chính để lan truyền những nội dung giật gân hoặc sai lệch liên quan đến xung đột.
Tuy nhiên, trong nhiều trường hợp, nội dung do AI tạo ra không đơn thuần là sản phẩm nhằm tăng lượng tương tác và thu lợi nhuận, mà được sử dụng với mục đích gây nhiễu loạn thông tin và bất ổn xã hội.
Chủ tịch Hội Nhà báo Các Tiểu vương quốc Arab thống nhất (UAE) Fadila Al Muaini nhận định, sự nguy hiểm của tin giả nằm ở chỗ chúng lan truyền nhanh hơn tốc độ đính chính.
Vì vậy, khi xung đột xảy ra, tin giả có thể trở thành vũ khí với sức tàn phá lớn. Chỉ một vài hình ảnh hay đoạn phim giả cũng có thể nhanh chóng lan rộng, gây hoang mang dư luận, gieo rắc nghi ngờ về sự ổn định của đất nước.
Trong nỗ lực bảo vệ thông tin xác thực về tình hình xung đột, nhiều nước vùng Vịnh như UAE, Qatar, Bahrain, Kuwait tuyên bố bắt giữ những người lan truyền thông tin sai lệch, xuyên tạc về tình hình an ninh trong nước và kích động dư luận liên quan cuộc xung đột tại Trung Đông.
Mạng xã hội X cũng thông báo sẽ tạm ngừng chia sẻ doanh thu đối với tài khoản đăng tải nội dung liên quan xung đột vũ trang do AI tạo ra mà không dán nhãn cảnh báo rõ ràng.
Mặc dù vậy, một số mạng xã hội khác vẫn tỏ ra lúng túng, thiếu biện pháp ngăn chặn hiệu quả, khiến nhiều nội dung giả tiếp tục xuất hiện dày đặc.
Với sự phát triển vượt bậc của AI, không gian mạng đã vô tình trở thành một mặt trận không tiếng súng, nơi ranh giới giữa thật và giả ngày càng mong manh.
Nhiều quốc gia đang gấp rút củng cố tuyến phòng thủ trước làn sóng tin giả, trang bị cho người dân kiến thức để không bị dẫn dắt trước những luồng thông tin sai lệch.
Đây là yếu tố cần thiết để các nước duy trì ổn định xã hội, đồng thời tạo nền tảng phát triển bền vững và an toàn cho công nghệ AI.
Nguồn Nhân Dân: https://nhandan.vn/mong-manh-ranh-gioi-that-gia-post950438.html













