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Beats Biblionetz - Texte

AI model GPT-3 (dis)informs us better than humans

Giovanni Spitale, Nikola Biller-Andorno, Federico Germani
Erstpublikation in: Sci. Adv., 9 (26), eadh1850.
Publikationsdatum:
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iconZusammenfassungen

Artificial intelligence (AI) is changing the way we create and evaluate information, and this is happening during an infodemic, which has been having marked effects on global health. Here, we evaluate whether recruited individuals can distinguish disinformation from accurate information, structured in the form of tweets, and determine whether a tweet is organic or synthetic, i.e., whether it has been written by a Twitter user or by the AI model GPT-3. The results of our preregistered study, including 697 participants, show that GPT-3 is a double-edge sword: In comparison with humans, it can produce accurate information that is easier to understand, but it can also produce more compelling disinformation. We also show that humans cannot distinguish between tweets generated by GPT-3 and written by real Twitter users. Starting from our results, we reflect on the dangers of AI for disinformation and on how information campaigns can be improved to benefit global health.
Von Giovanni Spitale, Nikola Biller-Andorno, Federico Germani im Text AI model GPT-3 (dis)informs us better than humans (2023)

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Personen
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Sandhini Agarwal , Dario Amodei , Amanda Askell , Christopher Berner , Tom B. Brown , Mark Chen , Benjamin Chess , Rewon Child , Jack Clark , Kewal Dhariwal , Prafulla Dhariwal , David Dunning , Scott Gray , Tom Henighan , Ariel Herbert-Voss , Christopher Hesse , Jared Kaplan , Gretchen Krueger , Justin Kruger , Mateusz Litwin , Khalid Mahmood , Benjamin Mann , Sam McCandlish , Arvind Neelakantan , Alec Radford , Aditya Ramesh , Nick Ryder , Girish Sastry , Pranav Shyam , Eric Sigler , Melanie Subbiah , Ilya Sutskever , Clemens Winter , Jeffrey Wu , Daniel M. Ziegler

Begriffe
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Bildungeducation (Bildung) , Chat-GPT , Corona-Pandemie , Desinformationdisinformation , Fake-News , Generative Machine-Learning-Systeme (GMLS)computer-generated text , Generative Pretrained Transformer 3 (GPT-3) , Klimawandel , Künstliche Intelligenz (KI / AI)artificial intelligence , Twitter
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Bücher
Jahr  Umschlag Titel Abrufe IBOBKBLB
2020 local web  Language Models are Few-Shot Learners (Tom B. Brown, Benjamin Mann, Nick Ryder, Melanie Subbiah, Jared Kaplan, Kewal Dhariwal, Prafulla Dhariwal, Arvind Neelakantan, Pranav Shyam, Girish Sastry, Amanda Askell, Sandhini Agarwal, Ariel Herbert-Voss, Gretchen Krueger, Tom Henighan, Rewon Child, Aditya Ramesh, Daniel M. Ziegler, Jeffrey Wu, Clemens Winter, Christopher Hesse, Mark Chen, Eric Sigler, Mateusz Litwin, Scott Gray, Benjamin Chess, Jack Clark, Christopher Berner, Sam McCandlish, Alec Radford, Ilya Sutskever, Dario Amodei) 6, 8, 7, 6, 3, 2, 8, 2, 8, 5, 6, 4 40 5 4 147
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Texte
Jahr  Umschlag Titel Abrufe IBOBKBLB
1999 local web  Unskilled and Unaware of It (Justin Kruger, David Dunning) 10, 9, 9, 37, 124, 142, 118, 58, 67, 81, 4, 6 23 8 6 2008
2016 local web  Do People Overestimate their Information Literacy Skills? (Khalid Mahmood) 4, 4, 8, 7, 4, 1, 2, 2, 4, 1, 3, 1 2 4 1 86

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  • Alles überall auf einmal - Wie Künstliche Intelligenz unsere Welt verändert und was wir dabei gewinnen können (Miriam Meckel, Léa Steinacker) (2024) local 
  • Nexus - Eine kurze Geschichte der Informationsnetzwerke von der Steinzeit bis zur künstlichen Intelligenz (Yuval Noah Harari) (2024) local icon
    • 9. Demokratien – Können wir noch ein Gespräch führen?

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Beat hat Dieser wissenschaftliche Zeitschriftenartikel während seiner Zeit am Institut für Medien und Schule (IMS) ins Biblionetz aufgenommen. Beat besitzt kein physisches, aber ein digitales Exemplar. Eine digitale Version ist auf dem Internet verfügbar (s.o.). Es gibt bisher nur wenige Objekte im Biblionetz, die dieses Werk zitieren.

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