บรรณาธิการของ Downcodes รายงาน: บล็อกเก่าของ Apple ชื่อ TUAW ประสบกับเหตุการณ์ที่น่าตกใจหลายครั้งหลังจากได้รับชื่อโดเมน เจ้าของคนใหม่ใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อสร้างบทความจำนวนมาก และปลอมแปลงลายเซ็นของอดีตนักเขียนหลายคน รวมถึงคริสตินา วอร์เรน เพื่อพยายามหลีกเลี่ยงมัน พฤติกรรมนี้ไม่เพียงแต่หลอกลวงอดีตผู้เขียนเท่านั้น แต่ยังทำให้ผู้อ่านเข้าใจผิดอีกด้วย บทความนี้จะเจาะลึกข้อมูลเชิงลึกของเหตุการณ์นี้และการใช้งานเทคโนโลยี AI ในทางที่ผิดที่เกิดขึ้น
บล็อกเก่าของ Apple และอดีตผู้เขียนกลายเป็นเหยื่อรายล่าสุดของสแปมที่เขียนโดยปัญญาประดิษฐ์ TUAW ("The Unofficial Apple Blog") ถูก AOL ปิดตัวลงในปี 2558 แต่เมื่อปีที่แล้ว เจ้าของรายใหม่ได้เข้าซื้อโดเมนและเริ่มเผยแพร่บทความภายใต้ชื่อผู้เขียนอดีตนักเขียนที่ไม่ได้ทำงานที่นั่นมานานกว่าทศวรรษ และเจ้าของคนใหม่นี้ดูเหมือนว่าจะใช้งานเว็บไซต์สแปมปัญญาประดิษฐ์อื่น ๆ และดูเหมือนว่าจะพยายามซ่อนความจริง
Christina Warren นักข่าวเทคโนโลยีที่ร่วมงานกับ Microsoft และต่อมา GitHub ในฐานะผู้สนับสนุนนักพัฒนา ได้แชร์ภาพหน้าจอของสิ่งที่เกิดขึ้นในวันอังคาร
ในภาพเหล่านี้ คุณจะเห็นว่า Warren ดูเหมือนจะเขียนบทความใหม่ตั้งแต่เดือนกรกฎาคมของปีนี้ แม้ว่าเธอจะไม่ได้ทำงานที่ TUAW มาตั้งแต่ปี 2009 ก็ตาม
ภาพหน้าจออื่นแสดงชื่อของ Warren ที่ระบุว่าเป็นอดีตนักเขียน TUAW คนอื่น ๆ รวมถึง Brett Terpstra, Chris Rawson และ Chris Ullrich
จากข้อมูลของ 404Media ผู้เขียนรายชื่อทั้งหมดถูกแทนที่ด้วยรูปภาพที่สร้างโดย AI และหลายคนบอก 404 ว่าพวกเขาไม่เกี่ยวข้องกับไซต์ใหม่ AppleInsider ยืนยันว่าชื่อของผู้แต่ง William Gallagher นั้นถูกแนบมากับเนื้อหาจากเจ้าของคนใหม่ของ TUAW อย่างไม่เหมาะสมเช่นกัน
ไฮไลท์:
♂️ ดูเหมือนว่าเจ้าของคนใหม่ของ TUAW กำลังใช้ generative AI เพื่อเขียนลวก ๆ และสร้างผลงานของอดีตผู้เขียนขึ้นมาใหม่
?♂️ ดูเหมือนว่าเจ้าของเว็บไซต์กำลังพยายามซ่อนสิ่งที่พวกเขากำลังทำอยู่
?♂️ คริสตินา วอร์เรน และคนอื่นๆ รู้สึกโล่งใจที่ชื่อของพวกเขาไม่ปรากฏบนเว็บไซต์ TUAW ใหม่อีกต่อไป และไม่รู้สึกว่าจำเป็นต้องเกี่ยวข้องกับทนายความอีกต่อไป
เหตุการณ์นี้เตือนเราอีกครั้งว่าแม้ว่าเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์จะนำมาซึ่งความสะดวกสบาย แต่ก็สามารถนำมาใช้ในทางที่ผิดได้เช่นกัน เราจำเป็นต้องเสริมสร้างกฎระเบียบของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์เพื่อป้องกันไม่ให้ถูกนำมาใช้เพื่อหลอกลวงและทำให้สาธารณชนเข้าใจผิด หวังว่าจะมีมาตรการที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นเพื่อป้องกันไม่ให้เหตุการณ์ที่คล้ายกันเกิดขึ้นในอนาคต