Mathematics, Truth and AI: Can Algorithms Prevent the Spread of Fake News?

🧠 Μαθηματικά, Αλήθεια και Τεχνητή Νοημοσύνη: Μπορούν οι αλγόριθμοι να αποτρέψουν τα fake news;

Η διάδοση των fake news αποτελεί μια από τις μεγαλύτερες προκλήσεις της ψηφιακής εποχής. Πληροφορίες διαχέονται ταχύτατα, αντιγράφονται, παραποιούνται και τελικά επηρεάζουν αποφάσεις, από πολιτικές έως υγειονομικές. Ανακύπτει λοιπόν το κρίσιμο ερώτημα:

Μπορούν τα μαθηματικά και η τεχνητή νοημοσύνη (AI) να συμβάλουν στην πρόληψη της εξάπλωσης της παραπληροφόρησης;

🔍 Πώς λειτουργούν τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (LLMs)

Τα Large Language Models δεν «ξέρουν» την αλήθεια. Αντίθετα, μαθαίνουν στατιστικές συσχετίσεις μέσα σε τεράστιους όγκους κειμένων.

Όταν δίνουν μια απάντηση, δεν αντλούν από μια «βάση δεδομένων αληθειών», αλλά από την πιθανότητα ένα σύνολο λέξεων να ακολουθεί κάποιο άλλο.

Αυτό σημαίνει ότι:

• αν κάτι εμφανίζεται συχνά, το θεωρούν πιθανό,
• αν μια λανθασμένη πληροφορία διαδίδεται ευρέως, μπορεί να την αναπαράγουν.

Η τάση προς τη γλωσσική ευφράδεια — και όχι κατ’ ανάγκη προς την ακρίβεια — είναι η ρίζα του προβλήματος.

🎯 Προσπάθειες βελτίωσης της ακρίβειας

• Supervised Fine-Tuning (SFT): άνθρωποι δίνουν σωστά παραδείγματα.
• RLHF: οι χρήστες αξιολογούν απαντήσεις και το μοντέλο βελτιώνεται.

Αυτές οι τεχνικές κάνουν τα μοντέλα πιο χρήσιμα, αλλά όχι πάντοτε απολύτως αξιόπιστα.

📏 Βαθμονόμηση: Πόσο καλά γνωρίζουν την αβεβαιότητά τους;

Η βαθμονόμηση μετρά πόσο συμβαδίζει η δηλωμένη σιγουριά του μοντέλου με την πραγματική ακρίβεια των απαντήσεων. Τα σύγχρονα LLMs είναι καλοβαθμονομημένα, αλλά όχι τέλεια.

Το δύσκολο είναι ότι τα μοντέλα δυσκολεύονται να εκφράσουν με λόγια τις πραγματικές εσωτερικές τους πιθανότητες.

💡 Πού συναντιούνται μαθηματικά και fake news;

Τα μαθηματικά μπορούν να βοηθήσουν σε τρία επίπεδα:

1️⃣ Ανίχνευση μοτίβων παραπληροφόρησης

• ανάλυση δικτύων,
• θεωρία γράφων,
• θεωρία πιθανοτήτων.

2️⃣ Μαθηματική μοντελοποίηση αβεβαιότητας

Με στατιστική, θεωρία πληροφορίας και βαθμονόμηση.

3️⃣ Αναγνώριση ασυμφωνιών

• ανίχνευση outliers,
• λογιστική παλινδρόμηση,
• έλεγχοι συνέπειας.

🛡️ Μπορούν τελικά τα μαθηματικά να αποτρέψουν τη διάδοση των fake news;

Μερικώς — αλλά όχι μόνα τους.

Τα μαθηματικά:

• εντοπίζουν μοτίβα ψεύδους,
• μετρούν την αβεβαιότητα,
• κατασκευάζουν φίλτρα αξιοπιστίας.

Αλλά δεν μπορούν να καθορίσουν τι είναι ηθικά σωστό ή απολύτως αληθές. Εξαρτώνται από τα δεδομένα που τους δίνουμε.

🧭 Συμπέρασμα

Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να γίνει πολύτιμος σύμμαχος ενάντια στα fake news, αλλά μόνο όταν συνδυάζεται με:

• μαθηματική ανάλυση,
• διαφάνεια,
• κριτική σκέψη,
• υπεύθυνη ανθρώπινη εποπτεία.

Τα μαθηματικά δεν μπορούν να εξαλείψουν τα fake news — αλλά μας δίνουν τα εργαλεία για να τα εντοπίζουμε και να τα αντιμετωπίζουμε πιο αποτελεσματικά.

🧠 Mathematics, Truth and AI: Can Algorithms Prevent the Spread of Fake News?

The spread of fake news is one of the major challenges of the digital era. Information spreads rapidly, is copied, distorted, and eventually shapes decisions — from political choices to public health behaviour.

Can mathematics and artificial intelligence help reduce misinformation?

🔍 How Large Language Models Work

LLMs do not “know” truth. Instead, they learn statistical patterns across huge amounts of text.

They generate answers not from a database of facts, but from the probability that one sequence of words follows another.

This means:

• if something appears often, the model may treat it as likely,
• if misinformation is widespread, the model may repeat it.

🎯 Attempts to Improve Accuracy

• Supervised Fine-Tuning (SFT): humans provide correct examples,
• RLHF: humans evaluate model answers.

📏 Calibration

Calibration measures how well the model’s confidence aligns with its actual accuracy. Modern models are good, but not perfect.

💡 Mathematics Meets Fake News

1️⃣ Detecting Misinformation Patterns

Using probability theory, graph theory, and network analysis.

2️⃣ Uncertainty Modelling

Statistics and information theory help estimate model confidence.

3️⃣ Identifying Inconsistencies

With outlier detection, logistic regression, and consistency checks.

🛡️ Can Mathematics Stop Fake News?

Partially — but not alone.

🧭 Conclusion

AI is a powerful ally against misinformation when combined with mathematics, transparency, critical thinking, and responsible oversight.