Використання методів штучного інтелекту для автоматичного пошуку маніпулятивної інформації

DOI: 10.31673/2412-9070.2026.318102

Анотація

Предметом цього дослідження є розробка автоматизованої структури для виявлення та класифікації маніпулятивної інформації в цифрових екосистемах з використанням гібридних архітектур машинного навчання та пояснювального штучного інтелекту (ПШІ). В епоху, що характеризується поширенням обчислювальної пропаганди та дезінформації, створеної генеративним ШІ, традиційних реактивних методів виявлення стає все менш достатньо. У цій статті представлено багатошарову архітектуру — Cognitive-Linguistic Manipulation Analysis Framework (CLMAF), — розроблену для ідентифікації непрозорих спроб впливу шля-хом інтеграції лінгвістичної прагматики, стилометричного профілювання та крос-модальної перевірки узгодженості. Основною метою є підвищення інтерпретованості моделей виявлення, що сприяє довірі користувачів і забезпечує проактивну модерацію шкідливого контенту. Методологія використовує ансамбль моделей на основі трансформерів (зокрема, тонко налаштовані архітектури BERT і Роберта), інтегрованих з графовими нейронними мережами (GNN) для аналізу як семантичного змісту, так і структурних патернів поширення потенційних маніпуляцій. Наукова новизна полягає в синтезі орієнтованої на користувача мультимодальної архітектури, яка виходить за межі бінарної класифікації достовірності до нюансованої ідентифікації технік психологічного маніпулювання. Отримані результати свідчать про те, що інтеграція ПШІ не лише покращує прозорість рішень ШІ, а й підвищує загальну стійкість системи до адверсаріальних атак. Запропонована структура ефективно долає розрив між високоефективними нейронними мережами типу «чорна скринька» та необхідністю підзвітності в сфері інформаційної безпеки. Майбутні напрямки досліджень включають емпіричну валідацію архітектури CLMAF проти еволюціонуючих генеративних загроз та вдосконалення крос-лінгвістичних маркерів маніпуляцій. Робота містить детальний опис математичного моделювання ймовірності верифікації та механізмів пошуку на основі схожості векторних представлень, що формує цілісну основу для систем захисту інформації нового покоління.

Ключові слова: маніпулятивна інформація, штучний інтелект, машинне навчання, пояснювальний ШІ (ПШІ), комп'ютерна лінгвістика, цифрова дезінформація, моделі-трансформери, архітектура нейронної мережі, інженерія програмного забезпечення, обробка інформації.