Do truthfulness notifications influence perceptions of AI-generated political images? A cognitive investigation with EEG
Notice bibliographique
Résumé
Political misinformation is a growing problem for democracies, partly due to the rise of widely accessible artificial intelligence-generated content (AIGC). In response, social media platforms are increasingly considering explicit AI content labeling, though the evidence to support the effectiveness of this approach has been mixed. In this paper, we discuss two studies which shed light on antecedent cognitive processes that help explain why and how AIGC labeling impacts user evaluations in the specific context of AI-generated political images. In the first study, we conducted a neurophysiological experiment with 26 participants using EEG event-related potentials (ERPs) and self-report measures to gain deeper insights into the brain processes associated with the evaluations of artificially generated political images and AIGC labels. In the second study, we embedded some of the stimuli from the EEG study into replica YouTube recommendations and administered them to 276 participants online. The results from the two studies suggest that AI-generated political images are associated with heightened attentional and emotional processing. These responses are linked to perceptions of humanness and trustworthiness. Importantly, trustworthiness perceptions can be impacted by effective AIGC labels. We found effects traceable to the brain’s late-stage executive network activity, as reflected by patterns of the P300 and late positive potential (LPP) components. Our findings suggest that AIGC labeling can be an effective approach for addressing online misinformation when the design is carefully considered. Future research could extend these results by pairing more photorealistic stimuli with ecologically valid social-media tasks and multimodal observation techniques to refine label design and personalize interventions across demographic segments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».