技术如何应对假科学的崛起 瑞士的一个麦田怪圈。 Jabberocky / Wikimedia Commons

如今,科学备受尊重。 不幸的是,错误信息也引起了很多竞争。 十分之七的美国人认为科学带来的好处大于危害,十分之九的美国人认为科学和技术将创造 为子孙后代提供更多机会。 科学家在理解宇宙和生物学机制方面取得了巨大进步,并且计算方面的进步使科学的所有领域受益。

另一方面,美国人被错误信息和伪科学的上升趋势所包围。 以气候变化为例。 科学家们在 几乎完全同意,人类是全球变暖的主要原因。 然而民意调查显示 三分之一的公众不同意 这个结论。

在我 30年的学习和提升科学素养的经历,我发现受过大学教育的成年人在基础科学知识方面有很大的空缺,并且令人不安 易受没有任何证据的迷信和信仰。 解决此问题的一种方法是使人们更容易在线检测伪科学。 为此,我在亚利桑那大学的实验室开发了一种基于人工智能的伪科学检测器,我们计划将其免费发布为Web浏览器扩展程序和智能手机应用程序。

美国人对假科学的偏爱

美国人容易迷信和超自然的信念。 查普曼大学的社会学家进行的年度调查发现, 超过一半的人相信精神和古代文明的存在 像亚特兰蒂斯号(Atlantis)一样,超过三分之一的人认为外星人过去曾经访问过地球或现在正在访问地球。 超过75%的人持有多种超自然信念。 调查显示,这些数字近年来有所增加。

占星术的广泛信仰是我在天文学领域的同事们讨厌的东西。 长期以来,报纸和杂志都通过占星术在流行文化中立足 但目前正在蓬勃发展。 即使是受过良好教育的人,信仰也很强烈。 我对大学生的调查显示,其中四分之三 认为占星术非常科学或“有点”科学 而且只有一半的科学专业学生认为它根本不是科学。


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锡拉丘兹大学(Syracuse University)的社会学家艾伦·马祖(Allan Mazur)致力于 非理性信念体系的本质,其文化根源及其政治影响。 从定义上说,阴谋论对可能证明它们是错误的证据或数据具有抵抗力。 有些至少有趣。 平坦地球理论的拥护者使科学发展了两千年。 在过去五年中,人们对这种奇异想法的兴趣激增受到社交媒体影响者和Reddit等网站回声室性质的刺激。 与否认气候变化一样, 许多人通过YouTube视频相信了这一信念.

但是,假科学的后果绝非易事。 在健康和气候变化方面, 错误信息可能是生死攸关的问题。 在从90月,XNUMX月和XNUMX月开始的XNUMX天内,人们喜欢,共享和评论了包含以下内容的网站上的帖子 有关COVID-19的虚假或误导性信息 是疾病控制中心和世界卫生组织提供信息的142倍。

打击假科学是当务之急。 在这个日益依赖科学和技术的世界中,公民社会只有在选民充分了解情况后才能运转。

教育工作者必须袖手旁观,并更好地向年轻人传授批判性思维。 但是,问题超出了课堂范围。 互联网是 科学信息的第一来源 适用于80%的18至24岁的人群。

一项研究发现,随机抽取的200个有关气候变化的YouTube视频样本中的大多数 否认人类有责任或声称这是阴谋。 兜售阴谋论的视频获得了最多的观看。 另一项研究发现 所有有关气候的推文中有四分之一是由机器人产生的 并且他们优先放大了气候变化否认者的信息。

技术来拯救?

机器学习和AI在以下领域的最新成功 检测虚假新闻 指出了在线检测假科学的方式。 关键是 神经网络 技术。 神经网络可以在人脑上轻松地建模。 它们由许多相互连接的计算机处理器组成,这些计算机处理器识别诸如单词和图像之类的数据中有意义的模式。 神经网络已经渗透到日常生活中,尤其是在 自然语言处理 像Amazon的Alexa和Google的语言翻译功能这样的系统。

在亚利桑那大学,我们在精心挑选的有关气候变化和生物进化的热门文章上对神经网络进行了培训,并且该神经网络在区分小麦与谷壳之间的成功率高达90%。 通过快速浏览站点,我们的神经网络可以判断其内容在科学上是合理的还是对气候不利的垃圾。 经过更多的改进和测试,我们希望拥有可以在所有科学领域中工作的神经网络。

技术如何应对假科学的崛起 亚利桑那大学正在开发的神经网络技术将以彩色代码标记科学网站的可靠性(左图)。 智能手机应用程序版本将使宣布科学文章为真或假的过程(对)进行游戏化。 克里斯·因佩, CC BY-ND

目标是一个网络浏览器扩展,它将检测用户何时查看科学内容,并推断出该内容是真实的还是假的。 如果提供的信息有误,该工具将针对该主题建议一个可靠的网站。 我和我的同事们还计划使用智能手机应用程序对界面进行游戏化,使人们可以与亲朋好友竞争以发现假科学。 这些最佳参与者的数据将用于帮助训练神经网络。

嗅探伪科学比一般嗅探伪新闻要容易,因为主观意见在合法科学中起着最小的作用,合法科学的特征在于证据,逻辑和验证。 专家可以很容易地将合法科学与意识形态所激发的阴谋理论和论点区分开来,这意味着机器学习系统也可以接受训练。

“每个人都有权发表自己的见解,但没有自己的事实。” 这些话 丹尼尔·帕特里克·莫尼汉四位总统的顾问可能是那些试图防止科学被错误信息淹没的人的口头禅。

关于作者

大学杰出天文学教授Chris Impey, 亚利桑那大学

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