A mai információs környezet oly mértékben telített és alacsony minőségű tartalmakkal van tele, hogy az emberi természetes kíváncsiság inkább árt, mint használ.

A közösségi média ökoszisztémáját szemlélve egyértelmű, hogy digitális környezetünk nem rendelkezik szabályozó erővel a „média-szennyezés” ellen. Ez azt jelenti, hogy az egyéni felelősségünk kulcsfontosságú: le kell állnunk azzal, hogy minden alacsony minőségű tartalmat magunkhoz vegyünk, legyen szó MI által generált szemétről, felháborodásra építő clickbait anyagokról vagy pénzszerzés céljából terjesztett félrevezető információkról. Ebben a környezetben az elsődleges feladatunk az, hogy ellenálljunk az evolúciós késztetésnek, ami az összes rendelkezésre álló információ befogadására ösztönöz, és helyette szelektíven szűrjük a megbízhatatlan forrásokat és a gyenge minőségű adatokat.

A megoldás a kritikus ignorálás módszere. „Ez nem teljes ignorálást jelent” - mondja Sam Wineburg, aki 2021-ben megalkotta. „Ez azt jelenti, hogy bizonyos kezdeti jelek után döntsünk az ignorálás mellett. Folyamatos éberséggel kell karbantartanunk saját sebezhetőségünket.” A kritikus ignorálás az alapján született, hogy Wineburg és kollégái kutatták, miként lehetne a profi tényellenőrök készségeit fiatalok számára is oktatni. A cél az volt, hogy mind a gyerekek, mind a felnőttek gyorsan fel tudják mérni egy állítás igazságtartalmát és forrásának megbízhatóságát. Azóta a kifejezés szélesebb jelentést kapott, és egy készségcsomagot jelöl, amelynek elemei elsőre akár ellentmondásosnak is tűnhetnek.

A kritikus ignorálás gyakorlásának első lépése, hogy felismerjük: a kritikus gondolkodás néha hátrányos lehet. Az okos emberek hajlamosak mélyen belemerülni a kevés információba, ez a kritikus gondolkodás. A világhálón azonban ez csapdává vált, mert az evolúciós ösztönünk a hírek és pletykák felkutatására sokkal több időt pazarol el, mint amennyi hasznot hoz. „Ha kritikus gondolkodást fektetünk olyan forrásokba, amelyeket eredetileg is figyelmen kívül kellett volna hagyni, a figyelem-kereskedők és rosszindulatú szereplők célba érnek: megkapják, amit akartak, a figyelmünket.” - véli Wineburg.

Második lépésként fontos tudatosítani, hogy a figyelmünk értékes erőforrás. Egy 2021-es kutatás kimutatta, hogy csupán fél óra telefonozás kimeríti a pszichológiai tartalékainkat, és csökkenti fizikai teljesítőképességünket. A 2022-es tanulmány szerint fél óra közösségi média használat edzés előtt már annyi mentális fáradtságot okoz, hogy befolyásolja a profi röplabdázók kéz-szem koordinációját. A figyelem kezelésének nehézségei annyira általánosak, hogy az okostelefon-gyártók már kifejezetten leegyszerűsített, fókuszált eszközöket kínálnak. A legegyszerűbb megoldások mégis gyakran a leghatékonyabbak: tudatosan kell korlátoznunk az online időt és az információfogyasztást, például előre meghatározott időkeret és stopperóra használatával.

A harmadik fontos pont, hogy az „eléggé igaz” hozzáállás veszélyes. A chatbotok hallucinációi, azaz amikor téves információkat generálnak, csak a jelenség egy szelete. Walter Quattrociocchi, a római Sapienza Egyetem számítástechnikai professzora szerint a generatív MI modellek úgy vannak betanítva, hogy meggyőző eredményeket hozzanak létre, de ez nem azonos azzal, hogy egy állítás valóban igaz-e. „A közösségi média már megtanította a felhasználókat arra, hogy a folyékonyság, koherencia és a társadalmi visszaigazolás legyen a hitelesség mércéje. Az MI és a közösségi média esetében a valószínűség válik elegendő feltétellé a döntéshez.” Azaz könnyen elcsábulunk, és az „elég igaz” az igazság helyettesítővé válik, miközben elhanyagoljuk az önálló ellenőrzést.

Negyedik lépésként használjuk az internetet önmaga ellen. A laterális olvasás technikája azt javasolja, hogy egy új állításnál ne merüljünk el azonnal a részletekben, hanem először nézzük meg, mit mondanak róla más források. A Chrome böngészőben például a „About this page” funkció gyorsan segít felmérni egy weboldal megbízhatóságát. MI-t is alkalmazhatunk az állítások ellenőrzésére, de érdemes fizetős, nagy teljesítményű verziókat használni, amelyek pontosabb és alaposabb eredményt adnak. Mike Caulfield, a Washington Bothell Egyetem digitális írástudás szakértője által kifejlesztett Deep Background nevű eszköz például több lépéses ellenőrzést végez az állításokon.

Bár paradoxnak tűnik MI-t használni az MI által generált zaj ellen, a történelem során mindig így tisztítottuk meg a károkat: egy folyó ipari szennyezése esetén is új technológiákra van szükség a víz minőségének ellenőrzéséhez és javításához. Bár az eszközök és módszerek még kezdeti stádiumban vannak, a lényeg nem változik: nekünk kell megőriznünk az éberséget, és a saját fejünkkel gondolkodva kell elérnünk, hogy ne hipnotizáljanak az algoritmusok.