« Réclamer plus de liberté d’expression en ligne » est donc indissociable, conclut un chercheur, d’une obligation de transparence imposée aux algorithmes.
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Dans son annonce du 7 janvier, Mark Zuckerberg a prétendu que le programme des tierces parties serait remplacé par un programme de « notes de la communauté » —des notes rédigées par les usagers eux-mêmes— comme il en existe un sur Twitter depuis 2021.
On a peut-être même déjà commencé à entrer dans ce goulot d’étranglement, commentait en décembre, dans la revue Nature, le chercheur Shayne Longpre.
Les psychologues et les journalistes vérificateurs de fausses nouvelles l’avaient constaté depuis longtemps : l’émotion est un facteur-clef pour déterminer si une campagne de désinformation aura ou non du succès.
Même des plateformes créées spécifiquement dans le but de les « protéger », comme YouTube Kids, ont été envahies depuis des années par des contenus « toxiques » et de la désinformation.
Lorsqu’il est question d’éléments d’information de première main, à peine 57% des sondés ont dit avoir vu passer des articles d’actualité, qu’il s’agisse directement des textes, ou encore des republications, des liens vers des sites de nouvelles, ou encore des captures d’écran.
L’impact des nouvelles « trompeuses » pourrait être passé sous le radar des chercheurs qui, ces dernières années, ont surtout analysé la désinformation sur les réseaux sociaux à partir des partages des nouvelles qui sont carrément fausses.
Les agents conversationnels ont un potentiel pour vérifier certaines informations fausses, mais sont limités par les bases de données sur lesquelles ils s’appuient, et par leurs propres tendances à « inventer » des réponses. Même les plus efficaces de ces modèles sont encore loin derrière les vérificateurs humains.
Ce n’est pas la première fois que de telles expériences sont menées avec des implants neuronaux, dans l’espoir de redonner à certains patients la capacité de communiquer: en août 2023, deux études parues simultanément dans la revue Nature faisaient état de deux expériences distinctes. C’est toutefois la première fois que des chercheurs franchissent l’étape d’une deuxième langue.
Certaines de ces informations peuvent même être utilisées dans un contexte politique. Par exemple, en combinant les informations d’une application de suivi du cycle menstruel avec celles d’un outil de géolocalisation, il serait possible de déduire qu’une femme est allée subir un avortement.
