Developing deepfake literacy among pre-service teachers: a qualitative study in the context of immigration
Questo studio qualitativo dimostra che, sebbene la formazione specifica nel rilevamento dei deepfake migliori l'uso da parte degli insegnanti tirocinanti di strategie di verifica sistematica nella valutazione di contenuti relativi all'immigrazione, essa non elimina completamente il ricorso a pregiudizi cognitivi non validati, sottolineando la necessità di rafforzare il pensiero critico nella formazione iniziale degli insegnanti.
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In un'epoca in cui un video può essere reso simile e udibile come una persona reale che dice cose che non ha mai detto, il confine tra verità e fabbricazione sta diventando pericolosamente sottile. Questo fenomeno, noto come deepfake, si basa su potenti programmi informatici che apprendono da vaste quantità di immagini e voci reali per creare media sintetici. Questi strumenti possono generare video convincenti di politici, celebrità o persone comuni che fanno o dicono quasi tutto. Sebbene questa tecnologia offra nuovi modi per creare arte ed educazione, pone anche una seria minaccia al modo in cui comprendiamo il mondo. Quando le persone non riescono a distinguere ciò che è reale, la fiducia nelle notizie, nelle istituzioni e persino l'una nell'altra inizia a crollare. Ciò è particolarmente pericoloso quando si tratta di temi sensibili come l'immigrazione, dove storie false possono infiammare le tensioni e distorcere il dibattito pubblico. La sfida per la società non è solo quella di individuare questi falsi, ma di insegnare alle persone come pensare criticamente alle informazioni che consumano ogni giorno.
Un team di ricercatori in Spagna si è posto l'obiettivo di vedere se i futuri insegnanti potessero imparare a individuare queste falsificazioni digitali, specificamente nel contesto dell'immigrazione. Hanno lavorato con 133 studenti in formazione per diventare insegnanti di scuola primaria presso l'Università di Murcia. Questi studenti non erano esperti di tecnologia; erano persone comuni che studiavano per guidare la prossima generazione. I ricercatori volevano vedere come questi studenti giudicassero la veridicità dei contenuti digitali prima e dopo aver ricevuto una formazione specifica su come rilevare i deepfake. L'obiettivo era capire quale tipo di ragionamento le persone utilizzano quando cercano di decidere se un video o un'immagine sia reale, e se insegnare loro specifiche capacità di rilevamento potesse cambiare il loro approccio.
Prima dell'inizio della formazione, agli studenti sono stati mostrati vari pezzi di contenuto digitale relativo all'immigrazione e sono stati interrogati per decidere se fossero reali o falsi. In questa fase, i loro metodi erano spesso inattendibili e basati su sensazioni istintive piuttosto che sui fatti. Molti studenti si affidavano a ciò che già credevano vero, un'scorciatoia mentale nota come pregiudizio di conferma. Se un video sull'immigrazione si adattava alle loro opinioni o stereotipi esistenti, erano propensi ad accettarlo come reale senza ulteriori controlli. Altri si fidavano di un contenuto semplicemente perché sembrava ufficiale o proveniva da una fonte che assumevano fosse autorevole, come un capo della polizia o un vecchio giornale. Alcuni giudicavano persino un video come falso solo perché il testo sembrava mal formattato o perché il linguaggio sembrava troppo emotivo, senza cercare prove effettive di manipolazione. Il loro ragionamento era spesso intuitivo, ovvero sembrava giusto a loro, ma non era fondato su un controllo sistematico dei fatti.
I ricercatori hanno poi introdotto un programma di formazione progettato per insegnare agli studenti come individuare i segni specifici della manipolazione dell'intelligenza artificiale. Questa istruzione comprendeva come cercare errori sottili che i computer spesso commettono, come il fatto che le labbra di una persona non si muovano in perfetta sincronia con la voce, schemi di ammiccamento strani o sfondi che appaiono sfocati o distorti. Gli studenti hanno anche imparato a controllare la fonte dell'informazione, cercando testate giornalistiche verificate piuttosto che account di social media non verificati, e a incrociare le affermazioni con dati affidabili. Dopo questa formazione, agli studenti sono stati mostrati gli stessi tipi di contenuto e sono stati interrogati nuovamente per giudicarli.
I risultati hanno mostrato un chiaro cambiamento nel modo in cui gli studenti affrontavano il compito. Dopo la formazione, si sono allontanati dal fare affidamento sulle loro sensazioni iniziali o sugli stereotipi e hanno iniziato a utilizzare metodi più sistematici. Erano molto più propensi a cercare glitch tecnici, come il movimento innaturale di un volto o incongruenze nell'illuminazione. Hanno anche iniziato a controllare con più cura la credibilità della fonte, chiedendosi se l'informazione provenisse da un'organizzazione giornalistica affidabile o da un post casuale sui social media. Sebbene a volte tornassero a fare affidamento sulle proprie convinzioni, la formazione ha dato loro un nuovo set di strumenti per mettere in discussione ciò che vedevano. Lo studio suggerisce che una formazione specifica può aiutare le persone a diventare più prudenti e analitiche nel valutare i contenuti digitali, aiutandole a separare il fatto dalla finzione.
Tuttavia, i ricercatori hanno notato che la formazione non ha eliminato completamente l'influenza delle convinzioni personali. Anche con nuove competenze, alcuni studenti lasciavano ancora che i loro preconcetti guidassero il loro giudizio. Ciò evidenzia che, sebbene insegnare alle persone come individuare gli errori tecnici sia utile, non è una soluzione completa. Per proteggere veramente dalla disinformazione, specialmente su temi sensibili come la migrazione, le persone devono combinare le competenze tecniche con una forte abitudine al pensiero critico. Lo studio conclude che i futuri insegnanti hanno bisogno di questo tipo di formazione affinché possano trasmettere queste abilità ai propri studenti, aiutando a costruire una società meglio equipaggiata per navigare in un mondo in cui vedere non significa più sempre credere.
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