10 шокирующих фактов о том, как Fox News подменяет правду с помощью ИИ

Вступление

В эпоху, когда каждый клик может стать «новостным событием», а алгоритмы искусственного интеллекта способны создавать убедительные видеоматериалы за считанные минуты, вопрос достоверности информации выходит на первый план. Недавний скандал вокруг Fox News, когда телеканал опубликовал статью о получателях государственной продовольственной помощи SNAP, якобы «угрожающих разграбить магазины», а затем заменил её на «историю о вирусных ИИ‑видео», ярко демонстрирует, насколько легко манипулировать сознанием аудитории, если её вкусы уже предопределены.

Эта ситуация не просто очередной провал журналистской этики – это симптом более глубокой болезни медиа‑ландшафта, где бизнес‑модель построена на подтверждении предвзятости, а проверка фактов отодвигается на второй план. Ниже – подробный разбор произошедшего, анализ комментариев Reddit‑сообщества, а также практические рекомендации, как не стать жертвой подобных трюков.

Японский хокку, отражающий суть проблемы:

Тени слов
скользят по стеклу —
правда скрыта.

Пересказ Reddit‑поста своими словами

Автор поста chrisdh79 указывает, что Fox News, построивший свою редакционную модель на подпитке аудитории её собственными предрассудками, перестал задаваться вопросом, правдивы ли истории, которыми он кормит своих читателей. В качестве примера он приводит случай, когда на прошлой неделе телеканал опубликовал материал о том, что получатели SNAP «угрожают разграбить магазины», опираясь полностью на видеоролики, сгенерированные искусственным интеллектом и не существующие в реальности.

Вместо того чтобы выпустить исправление, Fox News просто переписал статью на том же URL и с тем же временем публикации, превратив её из «угрозы со стороны получателей SNAP» в «вирусные ИИ‑видео», хотя содержание статьи оставалось бессмысленным. Такая «архитектурная» подмена делает невозможным для обычного читателя понять, что изначальная предпосылка была вымышленной.

Автор подчёркивает, что данная подмена происходит в контексте продолжающейся борьбы за SNAP‑программу, когда администрация Трампа (и её сторонники в медиа) пытаются ограничить помощь нуждающимся. Для Fox News, как и для других «лояльных» к Трампу изданий, нужен яркий, расистский сюжет, подтверждающий стереотипы о получателях помощи.

В статье также упоминается термин «nut picking» – поиск в соцсетях отдельного «безумного» человека, которого затем представляют как типичного представителя целой группы, чтобы подкрепить предвзятое мнение. ИИ добавил к этому новому «инструменту» возможность создавать полностью фальшивые видеоматериалы, которые выглядят ещё более экстремально, чем реальные высказывания.

В итоге, Fox News полностью «поглотил» фейк, а при вызове к ответственности лишь тихо отредактировал материал, оставив прежнюю дату и ссылку, тем самым скрыв факт своей ошибки от большинства читателей.

Суть проблемы, «хакерский» подход и основные тенденции

• Бизнес‑модель подтверждения предвзятости. Медиа‑компании, получающие доход от рекламных кликов, стремятся к контенту, который вызывает эмоциональный отклик, а не к нейтральной проверке фактов.
• Технологический арсенал. Современные генеративные модели (например, Stable Diffusion, DALL‑E, видеогенераторы типа Runway) позволяют создавать фотореалистичные изображения и видеоролики за считанные секунды.
• Отсутствие прозрачных механизмов верификации. Большинство редакций не имеют встроенных систем проверки ИИ‑контента, полагаясь на человеческую проверку, которая часто слишком медленна.
• Тенденция «тихой правки». Вместо публичных исправлений издания часто используют «memory‑hole» – скрытую замену текста, что делает факт ошибки незаметным.
• Рост доверия к «своим» источникам. Аудитория, уже настроенная против определённых групп, с готовностью принимает любые «доказательства», даже если они фальшивы.

Детальный разбор проблемы с разных сторон

Точка зрения журналистов

Для традиционных журналистов главная задача – проверка фактов. Однако в условиях постоянного давления со стороны рекламодателей и руководства, а также необходимости «быть первым», часто происходит компромисс. В случае с Fox News редакторы, вероятно, посчитали, что видеоконтент, даже если он не проверен, привлечёт внимание и повысит рейтинг.

Точка зрения технологов

Разработчики ИИ‑моделей обычно предупреждают о рисках их злоупотребления. Но в реальном мире инструменты распространяются открыто, а контроль за их использованием остаётся слабым. Технологический прогресс опережает законодательство, и пока нет единого стандарта «цифровой подписи» для проверяемости видеоматериалов.

Точка зрения аудитории

Большинство читателей не обладают навыками медиаграмотности, чтобы отличить реальное видео от сгенерированного. Эмоциональная реакция (гнев, страх) усиливает запоминание, а последующее исправление часто остаётся незамеченным.

Точка зрения экспертов‑комментаторов Reddit

«Они не новостной канал, а просто пропаганда» – Fit‑Significance‑436.

«Красные избиратели на SNAP могут убедить себя, что плохие яблоки в программе – это городские меньшинства» – annoyed__renter.

«Единственный возможный серебряный слой – это то, что в итоге избиратели поймут, что их любимый канал лжёт» – Proper_Caterpillar22.

«Если убедить самого низшего белого человека, что он лучше, чем лучший цветной, он не заметит, как вы высасываете у него деньги» – Lost_Citron6109 (цитата Л. Б. Джонсона).

Эти комментарии подчёркивают, что проблема воспринимается как системная, а не единичный случай.

Практические примеры и кейсы

Помимо случая с Fox News, в 2023‑2024 годах наблюдались аналогичные инциденты:

• Фейковые интервью с политиками, созданные с помощью Deepfake‑технологий, распространялись в соцсетях, вызывая панические реакции.
• В Японии несколько новостных порталов опубликовали видеоролики о «потерянных» туристах, которые оказались сгенерированными ИИ.
• В России некоторые региональные телеканалы использовали ИИ‑голос для «переписывания» интервью, меняя смысл сказанного.

Экспертные мнения из комментариев

Сводка ключевых позиций:

1. Пропаганда vs. новости. Комментарий Fit‑Significance‑436 подчёркивает, что такие каналы уже не являются новостными источниками, а лишь инструментом пропаганды.
2. Этнические стереотипы. annoyed__renter указывает, что такие истории усиливают предвзятость к меньшинствам, особенно в контексте программ социальной помощи.
3. Долгосрочный эффект. Proper_Caterpillar22 предсказывает, что со временем аудитория начнёт осознавать ложь, но к этому может пройти слишком много времени.
4. Политический подтекст. Lost_Citron6109 приводит историческую цитату, показывая, как манипуляция стереотипами используется для отвлечения от реальных экономических проблем.

Возможные решения и рекомендации

• Внедрение обязательных проверок ИИ‑контента. Любой видеоматериал, полученный от сторонних источников, должен проходить через сервисы детекции Deepfake (например, Microsoft Video Authenticator).
• Прозрачные исправления. При обнаружении ошибки издание обязано публиковать отдельный пост‑опровержение с указанием оригинального URL и даты изменения.
• Обучение медиаграмотности. Школы и университеты должны включать в программы курсы по распознаванию фейков, включая работу с ИИ‑генераторами.
• Регулирование рекламных доходов. Платформы (Google, Facebook) могут вводить ограничения на монетизацию контента, который не прошёл проверку на достоверность.
• Технические инструменты для читателей. Разработать браузерные расширения, которые автоматически проверяют метаданные видео и указывают вероятность их генерации ИИ.

Прогноз развития

Если текущие тенденции сохранятся, к 2027‑му году количество фейковых видеоматериалов в новостных лентах может вырасти более чем вдвое. Однако рост общественного давления и развитие технологий детекции (например, нейросети, обученные на выявление артефактов генерации) могут замедлить процесс. Ожидается, что крупные медиа‑корпорации начнут внедрять автоматические системы проверки, а законодательные инициативы в США и ЕС будут требовать от изданий раскрытия источников видеоконтента.

Практический пример на Python

Ниже – простой скрипт, который помогает журналисту быстро оценить, насколько подозрительным выглядит видеоролик по метаданным (размер, длительность, наличие «генеративных» тегов). Скрипт использует библиотеку ffprobe из пакета ffmpeg и простую эвристику.

# -*- coding: utf-8 -*-
# Пример скрипта для быстрой оценки подозрительности видеофайла
# Требуется установленный ffmpeg (команда ffprobe)

import subprocess
import json
import os

def get_video_metadata(path: str) -> dict:
    """
    Получает метаданные видео с помощью ffprobe.
    
    Args:
        path: Путь к видеофайлу.
        
    Returns:
        dict: Словарь с ключевыми метаданными (размер, длительность, кодеки).
    """
    if not os.path.isfile(path):
        raise FileNotFoundError(f"Файл не найден: {path}")
    
    # Запускаем ffprobe и получаем JSON‑вывод
    cmd = [
        "ffprobe", "-v", "error",
        "-show_entries", "format=duration,size:stream=codec_name,codec_type",
        "-of", "json", path
    ]
    result = subprocess.run(cmd, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE, text=True)
    if result.returncode != 0:
        raise RuntimeError(f"ffprobe error: {result.stderr}")
    
    return json.loads(result.stdout)

def is_suspicious(metadata: dict) -> bool:
    """
    Простейшая эвристика: если размер файла слишком мал для заявленной длительности
    или используется неизвестный кодек, помечаем как подозрительный.
    
    Args:
        metadata: Метаданные, полученные из ffprobe.
        
    Returns:
        bool: True – подозрительно, False – выглядит нормально.
    """
    fmt = metadata.get("format", {})
    duration = float(fmt.get("duration", 0))
    size = int(fmt.get("size", 0))
    
    # Если длительность > 10 сек, а размер < 500 КБ – подозрительно
    if duration > 10 and size < 500 * 1024:
        return True
    
    # Проверяем кодеки
    for stream in metadata.get("streams", []):
        codec = stream.get("codec_name", "")
        if codec not in {"h264", "hevc", "vp9"}:
            # Необычный кодек может указывать на генерацию
            return True
    
    return False

# Пример использования
if __name__ == "__main__":
    video_path = "sample_video.mp4"  # Путь к проверяемому файлу
    try:
        meta = get_video_metadata(video_path)
        if is_suspicious(meta):
            print("⚠️ Видео выглядит подозрительно – требуется ручная проверка.")
        else:
            print("✅ Видео не вызывает подозрений по базовой эвристике.")
    except Exception as e:
        print(f"Ошибка при анализе: {e}")

Скрипт не заменяет профессиональную экспертизу, но позволяет быстро отсеять явно «легковесные» файлы, которые часто являются результатом генеративных ИИ‑моделей.

Заключение

Случай с Fox News – яркий пример того, как современные технологии могут стать оружием в руках пропагандистов. Когда редакционная политика ориентирована на подтверждение предвзятости, а проверка фактов отодвигается, любые фейковые материалы могут попасть в публичный поток без малейшего сопротивления. Чтобы остановить этот процесс, необходимы как технические решения (детекция Deepfake, автоматические проверки), так и культурные изменения (медиаграмотность, прозрачные исправления). Только совместные усилия журналистов, технологов, регуляторов и самой аудитории способны вернуть новостям доверие.