Twitter travaille sur une nouvelle façon de marquer toutes les instances d’une image avec une note de la communauté

Compte tenu du flot attendu d’images réalistes générées par l’IA qui nous arrivent, cela a beaucoup de sens.

Twitter travaille actuellement sur un nouvel élément de ses indicateurs d’informations contextuelles Community Notes qui permettrait aux utilisateurs d’inclure des notes sur les visuels attachés aux tweets, et qui, une fois appliqué, serait plus loin ajouté à toutes les versions d’une image partagée dans l’application.

Comme vous pouvez le voir dans cet exemple, partagé par le chercheur d’application Nima Owjibientôt, les contributeurs de Community Notes pourront ajouter des notes spécifiques sur les images jointes, avec une case à cocher qu’ils pourront sélectionner pour appliquer cette même note à toutes les autres instances de la même image dans l’application.

Ce qui pourrait être particulièrement pratique pour des cas comme celui-ci :

Cette image du pape François dans un manteau d’aspect très moderne semble réelle, mais ce n’est pas le cas – elle a été créée dans la dernière version de MidJourney, une application d’IA générative. Il y a également eu des images générées par l’IA de l’arrestation de l’ancien président Trump, et divers autres visuels irréels de célébrités partagés via tweet, qui semblent assez convaincants. Mais ils ne le sont pas – et avoir un marqueur contextuel immédiat sur chacun, comme une note de la communauté, pourrait aider à annuler la désinformation et les inquiétudes potentielles, avant qu’elles ne deviennent un problème.

Les notes de la communauté sont devenues un élément clé de la campagne « Twitter 2.0 » d’Elon Musk, Musk espérant que la vérification des faits par la foule puisse fournir un moyen alternatif de laisser les gens décider de ce qui devrait et ne devrait pas être autorisé dans l’application.

Cela pourrait alléger le fardeau de la modération sur la gestion de Twitter, tout en utilisant les millions d’utilisateurs de la plate-forme pour détecter et dissiper les contrevérités, en diluant l’impact sur toute l’application.

Bien que les faits de crowdsourcing comportent certains risques, certains notent déjà que les notes de la communauté sont parfois utilisées pour faire taire les opinions dissidentes, en vérifiant sélectivement certains éléments des tweets, soulevant ainsi des questions sur l’ensemble du message.

Il y aura probablement des opinions divergentes sur une telle application, mais les notes de la communauté pourraient être militarisées contre des points de vue opposés – bien que Twitter s’efforce d’intégrer des garanties supplémentaires et des processus d’approbation pour résoudre ce problème.

Bien que je maintienne qu’il serait préférable d’inclure uniquement les votes positifs et négatifs sur les tweets.

Si vous souhaitez permettre aux utilisateurs de partager leurs opinions sur ce qui devrait et ne devrait pas être vu, donner à chaque utilisateur un moyen simple de le faire serait plus indicatif, tandis que les notes de la communauté ne peuvent être appliquées que rétrospectivement de toute façon, de la même manière que les votes positifs et négatifs. comme facteur de classement, donc c’est assez similaire dans ce contexte.

La préoccupation serait que les armées de bots pourraient militariser les votes négatifs – mais cela peut également fournir un autre moyen de collecter les entrées des utilisateurs à plus grande échelle.

Elon en ferait probablement une exclusivité Twitter Blue de toute façon, donc cela n’aidera probablement pas, mais on craint que la portée limitée des contributeurs de Community Notes ne diminue sa valeur, dans un sens largement indicatif.

Mais l’équipe Community Notes améliore le processus, et cela pourrait être un ajout précieux – et la capacité de marquer rapidement toutes les instances d’une image, comme indiqué, deviendra plus importante à l’avenir.