العالِم العربي
  • الصفحة الرئيسية
  • مجالات الأبحاث
  • عن الموقع
  • تواصل معنا
  1. الرئيسية
  2. قائمة الموضوعات الرئيسية
  3. المعلومات المضللة وتأثيراتها

الأبحاث ضمن الموضوع الرئيسي: المعلومات المضللة وتأثيراتها

  • من الهلوسة إلى الحقيقة: مراجعة لتدقيق الحقائق وتقييم الواقعية في نماذج اللغة الكبيرة
    Hallucination to truth: a review of fact-checking and factuality evaluation in large language models

    تستعرض المراجعة دور نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في التحقق الآلي من الحقائق، مع تسليط الضوء على إمكانياتها لتعزيز معالجة والتحقق من المعلومات عبر الإنترنت. تحدد التحديات الحرجة، بما في ذلك توليد المعلومات المضللة من خلال الهلوسات، وقيود مجموعة البيانات، وعدم كفاية مقاييس التقييم الحالية. يقترح المؤلفون خمسة أسئلة بحثية لتوجيه التحقيقات المستقبلية، مؤكدين على ضرورة…

  • التأثير المستمر لمقاطع الفيديو العميقة التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي على الرغم من تحذيرات الشفافية
    The continued influence of AI-generated deepfake videos despite transparency warnings

    تبحث الدراسة في تأثير مقاطع الفيديو المزيفة على التصور العام، خاصة في سياق الانتهاكات الأخلاقية والاعترافات الجنائية. على الرغم من تحذير المشاركين بشكل صريح بأن الفيديوهات كانت مزيفة، تكشف النتائج من ثلاث تجارب مسجلة مسبقًا (N = 175، 275، 223) أن معظم المشاركين لا يزالون يعتمدون على محتوى الفيديوهات عند تشكيل أحكام حول ذنب الفرد…

  • تشات جي بي تي هراء
    ChatGPT is bullshit

    تنتقد هذه الفقرة المصطلحات المستخدمة لوصف مخرجات نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مثل ChatGPT، وخاصة مصطلح “الهلاوس”. يجادل المؤلفون بأن هذا المصطلح يوحي بشكل غير دقيق بأن هذه النماذج قادرة على سوء الإدراك أو الخداع المتعمد، وهو ما ليس صحيحًا. بدلاً من ذلك، يؤكدون أن LLMs مصممة لتوليد نص يبدو مناسبًا للحقيقة دون أي اهتمام حقيقي…

  • مُسيء سلوك، مُستشار جيد: استكشاف دور نماذج اللغة الكبيرة في كشف الأخبار الزائفة
    Bad Actor, Good Advisor: Exploring the Role of Large Language Models in Fake News Detection

    في هذا القسم، يستكشف المؤلفون فعالية نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في الكشف عن الأخبار المزيفة، مع تسليط الضوء على قيود نماذج اللغة الصغيرة (SLMs) في هذا السياق. يقومون بإجراء دراسة تجريبية تكشف أنه بينما يمكن لنماذج LLM المتطورة مثل GPT-3.5 تحديد الأخبار المزيفة وتقديم مبررات متعددة الزوايا، إلا أنها لا تزال أقل أداءً مقارنةً بنماذج…

  • الذكاء الاصطناعي التوليدي ضد الإنسانية: التطبيقات الخبيثة للذكاء الاصطناعي التوليدي ونماذج اللغة الكبيرة
    GenAI against humanity: nefarious applications of generative artificial intelligence and large language models

    تقدم هذه القسم نظرة عامة على الإمكانيات التحويلية للذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) ونماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في معالجة اللغة الطبيعية وتوليد المحتوى متعدد الوسائط، مع تسليط الضوء في الوقت نفسه على المخاطر الكبيرة المرتبطة بسوء استخدامها. ترسم صورة لمستقبل يمكن أن تسهل فيه التزييف العميق والهويات الاصطناعية الحملات الخبيثة والمعلومات المضللة، مما يبرز ضرورة معالجة…

  • المواقف تجاه الذكاء الاصطناعي: القياس والارتباطات بالشخصية
    Attitudes towards AI: measurement and associations with personality

    تقدم ورقة البحث فحصًا شاملاً للمواقف العامة تجاه الذكاء الاصطناعي (AI)، مع معالجة الفجوات الكبيرة في الأدبيات الحالية. يقدم المؤلفون ATTARI-12، وهو استبيان جديد مصمم لقياس المواقف تجاه الذكاء الاصطناعي ككيان موحد، مستقل عن التطبيقات المحددة. يظهر هذا المقياس موثوقية وصلاحية جيدة عبر دراستين شملتا 640 مشاركًا. في دراسة لاحقة مع 298 مشاركًا، يستكشف المؤلفون…

  • تقدم كشف الأخبار الزائفة: التعلم العميق الهجين مع FastText والذكاء الاصطناعي القابل للتفسير
    Advancing Fake News Detection: Hybrid Deep Learning With FastText and Explainable AI

    تتناول هذه الدراسة القضية الحرجة للمعلومات المضللة على وسائل التواصل الاجتماعي من خلال اقتراح إطار عمل قوي لاكتشاف الأخبار المزيفة. مع الاعتراف بالثقة التي يضعها الأفراد في الشبكات الاجتماعية، تؤكد الدراسة على الحاجة إلى طرق اكتشاف فعالة تستفيد من العناصر متعددة الوسائط. باستخدام ثلاثة مجموعات بيانات متاحة للجمهور—WELFake وFakeNewsNet وFakeNewsPrediction—دمج المؤلفون تمثيلات الكلمات FastText مع…

حقوق النشر © 2026 العالِم العربي. جميع الحقوق محفوظة. موقع العالِم العربي غير مسؤول عن محتوى المواقع الخارجية.