Reducing belief in conspiracy theories as they unfold using large language models
यह शोधपत्र प्रदर्शित करता है कि बड़े भाषा मॉडलों (लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स) के साथ बहु-चरण संवादात्मक संवाद, प्रमुख संकट की घटनाओं के बाद अमेरिकी वयस्कों के बीच उभरते षड्यंत्र सिद्धांतों (कॉन्सपिरेसी थ्योरीज) में विश्वास को प्रभावी रूप से कम कर सकते हैं, और ये सुधारात्मक प्रभाव एक से दो महीने तक बने रहते हैं और आगामी घटनाओं तक विस्तारित होते हैं।
मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
कल्पना कीजिए कि इंटरनेट एक विशाल, अराजक खेल का मैदान है जहाँ अफवाहें सबसे लोकप्रिय खेल हैं। कभी-कभी, जब वास्तविक दुनिया में कुछ बड़ा और डरावना होता है, तो लोग "क्या होगा अगर?" नामक खेल खेलने लगते हैं। वे सोचते हैं कि क्या आधिकारिक कहानी किसी गुप्त साजिश को छिपाने का एक बहाना है। यह साजिश के सिद्धांतों (conspiracy theories) की दुनिया है। दशकों से, वैज्ञानिक इन जंगली कहानियों पर लोगों के विश्वास को रोकने के लिए अध्ययन कर रहे हैं। आमतौर पर, वे "तथ्य पत्र" (fact sheets) बांटने या विश्वास करने वालों के साथ बहस करने की कोशिश करते हैं, लेकिन यह अक्सर एक भागती हुई ट्रेन को कागज के पंखे से रोकने की कोशिश करने जैसा है—यह अच्छी तरह काम नहीं करता।
यहाँ प्रवेश होता है लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) का। इन्हें सुपर-स्मार्ट डिजिटल लाइब्रेरियन के रूप में सोचें जिन्होंने लगभग वह सब कुछ पढ़ा है जो कभी लिखा गया है। वे आपसे चैट कर सकते हैं, आपके सवालों के जवाब दे सकते हैं, और यहाँ तक कि एक तर्क भी दे सकते हैं। लेकिन यहाँ बड़ा सवाल यह है: क्या एक रोबोट उस व्यक्ति से बात कर सकता है जो अभी-अभी किसी नए घटनाक्रम के बारे में किसी गुप्त साजिश में विश्वास करना शुरू ही कर रहा है, और उसे इससे बाहर निकाल सकता है? आमतौर पर, रोबोट पुरानी कहानियों (जैसे "चाँद पर उतरना फर्जी था") का खंडन करने में माहिर होते हैं क्योंकि उनके पास गलत साबित करने के लिए तथ्यों की एक पूरी लाइब्रेरी होती है। लेकिन क्या होता है जब कहानी अभी भी चल रही हो, और किसी को भी पूरी सच्चाई का पता न हो? यही वह रहस्य है जिसे यह शोध पत्र हल करने की कोशिश कर रहा है।
प्रयोग: एक रोबोट से नई डरावनी खबर के बारे में बात करना
शोधकर्ताओं ने इस विचार का परीक्षण करने का निर्णय लिया। पहले, उन्होंने जुलाई 2024 में पूर्व राष्ट्रपति डोनाल्ड ट्रम्प पर हमले के प्रयास के ठीक बाद के दिनों को देखा। उस समय, लगभग कोई नहीं जानता था कि शूटर कौन था या उसने ऐसा क्यों किया। फिर, उन्होंने सितंबर 2025 में एक राजनीतिक कार्यकर्ता चार्ली किर्क की हत्या के बाद के दिनों को देखा। दोनों मामलों में, खबरें ताज़ा थीं, तथ्य कम थे, और जंगली सिद्धांत तेजी से फैल रहे थे।
वैज्ञानिकों ने हजारों अमेरिकी वयस्कों को भर्ती किया जो पहले से ही आधिकारिक कहानियों के प्रति संदिग्ध थे। उन्होंने इन लोगों को तीन समूहों में विभाजित किया ताकि देखा जा सके कि क्या होता है:
- "खंडन करने वाला" (Debunking) समूह: इन लोगों ने एक AI के साथ चैट की। AI का काम उन्हें धीरे से लेकिन दृढ़ता से यह समझाने की कोशिश करना था कि साजिश के सिद्धांत सच नहीं थे, उस समय उपलब्ध तथ्यों का उपयोग करते हुए।
- "तथ्य पत्र" (Fact Sheet) समूह: इन लोगों ने केवल बुलेट पॉइंट्स की एक स्थिर सूची पढ़ी जिसमें ज्ञात तथ्य थे। कोई चैट नहीं, कोई बातचीत नहीं।
- "गपशप" (Chit-Chat) समूह: इन लोगों ने AI के साथ किसी बिल्कुल उबाऊ और असंबंधित विषय पर बात की, जैसे कि कुत्ते या बिल्ली में से कौन बेहतर पालतू जानवर है।
क्या हुआ? रोबोट बहस जीत गया
परिणाम आश्चर्यजनक रूप से प्रभावी थे। जिन लोगों ने AI के साथ संवादात्मक चैट की थी, वे उन लोगों की तुलना में साजिश के सिद्धांतों में कम विश्वास करते थे जिन्होंने केवल तथ्य पढ़े थे या पालतू जानवरों के बारे में बात की थी। इससे कोई फर्क नहीं पड़ता था कि घटना ट्रम्प का प्रयास था या किर्क की हत्या; बात करने वाला रोबोट काम कर गया।
यहाँ दिलचस्प बात यह है: AI ने केवल यह नहीं कहा, "यहाँ तथ्य हैं, आप गलत हैं।" इसने उपलब्ध जानकारी के आधार पर अपनी रणनीति बदली।
- जब AI को कुछ नहीं पता था (ट्रम्प की घटना): चूंकि शूटर के उद्देश्यों के बारे में लगभग कोई तथ्य नहीं थे, इसलिए AI ने तथ्यों को थोपने की कोशिश नहीं की। इसके बजाय, इसने एक बुद्धिमान दार्शनिक की तरह व्यवहार किया। इसने ऐसी बातें कहीं जैसे, "भ्रमित होना ठीक है, लेकिन निष्कर्ष पर पहुँचने में सावधानी बरतें," और "आइए भरोसेमंद स्रोतों का इंतजार करें।" इसने लोगों को यह सिखाया कि वे जो नहीं जानते, उसके प्रति विनम्र रहें।
- जब AI को थोड़ा अधिक पता था (किर्क की घटना): जैसे ही अधिक विवरण उपलब्ध हुए, AI ने अधिक प्रत्यक्ष शैली अपना ली, नए तथ्यों का उपयोग करके साजिश की कहानियों में छेद करने की कोशिश की, ठीक वैसे ही जैसे वह पुरानी, प्रसिद्ध साजिशों के साथ करता है।
"सुपरपावर" प्रभाव: यह बना रहा और फैला
सबसे रोमांचक खोज यह नहीं थी कि लोगों ने केवल पहली कहानी पर विश्वास करना बंद कर दिया। शोधकर्ताओं ने एक से दो महीने बाद फिर से जाँच की, जब नई डjär डरावनी घटनाएं हुईं (जैसे ट्रम्प पर दूसरा हमला और एक चर्च में सामूहिक गोलीबारी)।
उन्होंने पाया कि जिन लोगों ने पहली घटना के बारे में AI से बात की थी, वे दूसरी घटनाओं के बारे में नई साजिशों में विश्वास करने की संभावना कम रखते थे। यह ऐसा था जैसे AI ने उन्हें एक "मानसिक टीका" (mental vaccine) दिया हो। पहली चैट के दौरान आलोचनात्मक रूप से सोचने और जंगली दावों के प्रति संदिग्ध रहने का तरीका सीखकर, वे अगले संकट से निपटने के लिए बेहतर ढंग से सुसज्जित थे। AI ने केवल एक विशिष्ट विश्वास को ठीक नहीं किया; इसने उनके पूरे "साजिश फिल्टर" को अपग्रेड कर दिया।
यह शोध पत्र क्या कहता है (और क्या नहीं कहता)
लेखक सावधानी से यह स्पष्ट करते हैं कि यह हर चीज़ को ठीक करने वाली जादुई छड़ी नहीं है।
- यह हर समस्या का समाधान नहीं है: अध्ययन ने विशिष्ट, घटित हो रही घटनाओं पर ध्यान केंद्रित किया। हमें नहीं पता कि क्या यह हर प्रकार की साजिश या हर प्रकार के व्यक्ति के लिए काम करता है।
- इसने (कभी-कभी) सरकार में विश्वास को ठीक नहीं किया: पहले प्रयोग में, AI से बात करने से लोगों का ट्रम्प के प्रयास के बारे में आधिकारिक कहानी पर विश्वास नहीं बढ़ा। शोधकर्ताओं का मानना है कि ऐसा इसलिए था क्योंकि उस सटीक क्षण में, सरकार के पास बताने के लिए कोई स्पष्ट कहानी नहीं थी। लेकिन दूसरे प्रयोग में, जहाँ एक आधिकारिक कहानी मौजूद थी, AI चैट ने वास्तव में इसमें मदद की।
- यह रोबोट के मानव होने के बारे में नहीं है: अध्ययन बताता है कि इसकी शक्ति बातचीत और साक्ष्य से आती है, न कि AI के मानव विशेषज्ञ होने का ढोंग करने से।
मुख्य निष्कर्ष
यह शोध पत्र सुझाव देता है कि जब डरावनी खबरें आती हैं और अफवाहें उड़ने लगती हैं, तो AI के साथ एक छोटी, स्मार्ट बातचीत चीजों को शांत करने का एक शक्तिशाली उपकरण हो सकती है। यह लोगों को सरकार पर विश्वास करने के लिए मजबूर करने के बारे में नहीं है; यह उन्हें रुकने, सोचने और यह पूछने के बारे में है कि, "क्या हम वास्तव में यह जानते हैं, या हम सिर्फ अनुमान लगा रहे हैं?"
शोधकर्ताओं ने पाया कि यह दृष्टिकोण तब भी काम करता है जब तथ्य धुंधले होते हैं, और सबसे अच्छी बात यह है कि यह सबक बना रहता है, जिससे लोग चैट खत्म होने के बहुत बाद तक जंगली कहानियों के प्रति संदिग्ध बने रहते हैं। यह एक आशाजनक संकेत है कि शोर से भरी दुनिया में, थोड़ी सी शांत, साक्ष्य-आधारित बातचीत वह शांत नायक हो सकती है जिसकी हमें आवश्यकता है।
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