A gépi tanulás (ML) algoritmusai gyorsan és pontosan azonosítják és jelölik meg a káros, köztük a gyűlöletkeltő tartalmakat. Az újabb és újabb adatok elemzésével az AI-modellek megtanulhatják felismerni a gyűlöletbeszédhez kapcsolódó mintákat és nyelvi árnyalatokat, lehetővé téve a sértő tartalmak kategorizálását és a hatékony reagálást is. A gyűlöletbeszéd elleni küzdelem részeként a mesterséges intelligencia képes többféle “ellenbeszédet” megfogalmazni, mégpedig úgy, hogy a megszületett válaszok koherensek és relevánsak, hatásosak és empatikusak legyenek, különböző nézőpontokat és kulturális árnyalatokat képviseljenek.
Az ellenbeszéd technikák között van például a Jigsaw és a Moonshot által 2016-ban kísérleti jelleggel elindított, majd a Moonshot által technológiai vállalatokkal, kormányokkal és alulról szerveződő szervezetekkel partnerségben nemzetközileg bevezetett ún. átirányítási módszer. A dezinformáció terjesztése ellen is hatásos Redirect Method a keresett kulcsszavak segítségével beazonosítja a szélsőséges ideológiákra és a gyűlöletbeszédre fogékony személyeket, és célzott hirdetéseket használ arra, hogy eltántorítsa őket a káros tartalommal való további foglalkozástól, hogy elősegítse az empátiát, a megértést és a szélsőséges hiedelmektől való elmozdulást.
Ezen technikát és más módszereket is bemutat az 55. MKE Vándorgyűlés KIT szakmai műhelyének egyik előadásában Hanzli Péter, a Háttér Archívum és Könyvtár vezetője és a Könyvtári LMBTQ munkacsoport tagja. A témáról felkészülésképpen: link és link .
KIT-információ