Кому ми зможемо довіряти, якщо втратимо уявлення про те, хто є мовцем?

Лада Тесфайє PhD, експертка з публічних комунікацій, підприємиця, модераторка та ведуча ділових заходів, менторка керівників та експертів

Ще недавно голос людини був одним із сигналів, за якими ми впізнавали співрозмовника.

Коли телефонувала знайома особа, ми легко впізнавали її голос і, як правило, не мали жодних сумнівів щодо того, хто перебуває на іншому кінці дроту. Якщо ж ми переглядали відео з участю політика, журналіста чи експерта, сам факт наявності запису слугував підставою вважати, що людина дійсно висловила ці слова.

Це ніколи не було абсолютною гарантією. Ми знаємо, що голос можна імітувати, відео -- змонтувати, а слова -- виривати з контексту. Проте AI суттєво знизив технічний бар'єр для створення переконливих підробок.

Тепер існує можливість синтезувати людський голос, створити візуальне зображення особи або зібрати відеоматеріал, в якому вона нібито висловлює думки, яких насправді не висловлювала.

Якою мірою люди можуть виявляти такі фальшивки?

У дослідженні, яке було опубліковано в журналі eNeuro в березні 2026 року, брали участь 30 осіб, які слухали як записи людського мовлення, так і голоси, створені за допомогою технології клонування. Які ж результати? Виявилося, що учасники не могли чітко відрізнити справжні голоси від синтетичних. Навіть 12 хвилин спеціально організованого навчання не призвели до помітного покращення їхньої здатності правильно ідентифікувати джерело записів, хоча вчені зафіксували певні зміни в нейронних реакціях.

Yang et al. (2026). Short-Term Perceptual Training Modulates Neural Responses to Deepfake Speech But Does Not Improve Behavioral Discrimination. eNeuro.

Це невелике дослідження, тому його не можна вважати доказом того, що люди загалом не здатні розпізнавати синтетичні голоси. Проте воно показує важливу особливість: суб'єктивного враження від голосу може бути недостатньо, щоб надійно визначити його походження.

У 2026 році було опубліковано більш детальне дослідження у формі препринту, яке включало 1768 учасників та 35 532 оцінювання аудіозаписів, створених за допомогою 138 систем синтезу мовлення і перетворення голосу. У порівнянні з аналогічними даними 2021 року, точність виявлення синтетичних записів залишилася практично незмінною. Проте учасники частіше помилково ідентифікували справжнє мовлення як синтетичне: рівень точності розпізнавання реальних записів знизився з 72,7% до 64,1%.

Автори назвали це skepticism shift -- зміщенням у бік скептицизму.

Мüller & Choong (2026). Eroding Trust in Real Speech: A Large-Scale Study of Human Audio Deepfake Perception. Препринт arXiv.

Оскільки дане дослідження ще не піддалося рецензуванню, його результати слід розглядати як первинні. Проте вони порушують питання, що виходять далеко за рамки технології синтезу голосу.

Які зміни відбуваються у нашій довірі, коли ми втрачаємо можливість спиратися на звичні маркери справжності?

Дипфейк представляє загрозу навіть в тому випадку, якщо його не сприймають всерйоз.

У розмовах про штучно створений контент часто акцентують увагу на загрозі обману. Вважається, що індивід може натрапити на фальшиве відео, повірити в нього та зробити невірний вибір. Однак існує й інша ймовірність. Людина може переглядати справжнє відео, але його творець заперечує його справжність, стверджуючи, що це дипфейк.

У галузі політичної комунікації існує термін "дивіденд брехуна", який відображає ситуацію, коли можливість сфальсифікувати цифрові докази дозволяє комусь відкидати справжні факти.

У 2024 році в журналі American Political Science Review було опубліковано дослідження, яке вивчало цей механізм через п'ять попередньо зареєстрованих експериментів з участю 15 287 дорослих громадян США. Учасникам демонстрували повідомлення про реальні політичні скандали, а також різноманітні реакції політиків, включаючи неправдиві заяви про те, що інформація є фейковою або створеною за допомогою технологій дипфейку.

Дослідники виявили, що такі заяви за певних умов можуть допомагати політикам зберігати підтримку. Водночас результати залежали від формату повідомлення та експериментальної ситуації. Тому було б неправильно стверджувати, що будь-яке заперечення автентичності автоматично працює на користь політика.

Schiff, Schiff & Bueno (2024). The Dividend of Deceit: Are Politicians Using Misinformation as a Shield Against Responsibility? American Political Science Review.

Цей механізм має суттєве значення для суспільства, оскільки проблема не обмежується лише вірою в неправдиву інформацію. Вона також виникає, коли люди втрачають здатність оцінювати, яким доказам можна довіряти. В таких умовах справжні документи можуть бути оскаржені, а фальшиві – використані для атак на суперників. Обидва ці сценарії ускладнюють процес перевірки фактів.

Ще один цікавий приклад можна знайти в дослідженні, опублікованому в Scientific Reports у серпні 2026 року. У рамках двох експериментів, що охоплювали 2500 учасників, вчені вивчали, як дипфейк-відео, на якому свідок висував кримінальне обвинувачення, впливає на думки глядачів. Хоча попередження про те, що відео є синтетичним, частково зменшувало його вплив, це не свідчить про те, що такі попередження є абсолютно неефективними. Результати стосуються конкретних умов експерименту, а не всіх варіантів синтетичних медіа. Однак дослідження підкреслює, що простого маркування може бути недостатньо для нейтралізації ефекту переконливого відео.

Spearing and colleagues (2026) found that credibility assaults fail to increase the effectiveness of deepfake alerts. Published in Scientific Reports.

Отже, проблема складніша за пошук фейків. Нам потрібно розуміти, як перевіряти інформацію, коли її візуальна чи звукова переконливість більше не гарантує автентичності.

Походження контенту є суттєвим аспектом, проте не є гарантією його достовірності.

Якщо ми не завжди можемо визначити походження запису на слух або на око, логічно посилювати перевірку його історії. Хто створив файл? Яким інструментом? Чи редагували його? Звідки він потрапив до редакції або соціальної мережі? Чи можна перевірити його походження?

Цей принцип лежить в основі стандарту C2PA (Coalition for Content Provenance and Authenticity). Він дозволяє документувати дані про створення і редагування цифрового контенту, а також забезпечує криптографічну перевірку цілісності цих записів.

C2PA Technical Specification Version 2.4, slated for release in 2026.

Проте варто чітко розмежувати два аспекти: джерело контенту та достовірність його інформації. Навіть за умови, що технічні засоби підтверджують, що файл залишався незмінним після певного моменту створення, це не гарантує, що подія зображена так, як її сприймають. Первинний запис може зафіксувати лише окремі фрагменти події. Навіть якщо відео є справжнім, його можуть супроводжувати недостовірні коментарі. Документ може бути оригінальним, однак його зміст може бути трактований неправильно.

C2PA сам по собі не розглядає механізм походження як загальний засіб для перевірки достовірності контенту. Відтак, технології походження можуть відігравати важливу роль у створенні інфраструктури довіри, проте вони не зможуть замінити журналістську перевірку фактів, порівняння джерел і контекстуальний аналіз.

Можна засвідчити походження цифрового файлу, не перевіряючи достовірність інформації, яку він, по суті, намагається підтвердити. Це розмежування набуватиме все більшого значення для журналістів, фахівців у сфері комунікацій, політиків, експертів і всіх, хто приймає рішення, спираючись на цифрові дані.

На що ж тоді базуватиметься довіра?

Довіра ніколи не базується тільки на одному індикаторі. Ми аналізуємо зміст інформації, репутацію джерела, його кваліфікацію, контекст та те, як це узгоджується з нашим існуючим знанням. Однак різні сигнали мають різний рівень надійності. Знайомий голос може виявитися штучним, верифікований акаунт може розповсюджувати дезінформацію, а висока посада не завжди свідчить про експертність у конкретній сфері.

Дослідження, опубліковане в Scientific Reports у 2024 році, перевіряло, як інформація про достовірність джерела та соціальні норми впливають на оцінювання інформації в симуляції соціальної мережі. В експерименті з 415 учасниками соціально-нормативне втручання допомагало зменшувати віру в неправдиві твердження та покращувало розрізнення правдивої й неправдивої інформації.

Це дослідження не стверджує, що репутація завжди є більш надійною, ніж голос чи відео. Воно демонструє, що сприйняття інформації може варіюватися в залежності від контексту, умов взаємодії та даних, які мають користувачі.

Prike, Butler, and Ecker (2024) explore how information about source credibility and prevailing social norms enhance the ability to distinguish truth from falsehood, thereby decreasing interactions with misinformation on the internet. Published in Scientific Reports.

З цього місця я б виділила чотири основні критерії, на які слід звернути особливу увагу.

1. Репутація джерела.

Не кількість підписників і не впевненість, з якою людина говорить. Важливіше, як вона працює з фактами: чи посилається на джерела, чи відокремлює факти від припущень, чи виправляє помилки й чи визнає межі власної компетентності.

Репутація сама по собі не є запорукою правдивості конкретного повідомлення. Проте досвід у забезпеченні точності та виправленні помилок дозволяє оцінювати джерело більш об'єктивно, ніж лише спираючись на одне вражаюче твердження.

2. Послідовність слів і дій.

Які висловлювання робила людина раніше? Як вона поводилася у схожих обставинах? Чи наводила нові аргументи для виправдання зміни своєї думки? Чи визнавала свої помилки? Це не означає, що особа повинна залишатися вірною своїм попереднім поглядам. Навпаки, здатність адаптувати свої переконання у відповідь на нові дані може свідчити про інтелектуальну доброчесність. Важливо, щоб можна було прослідкувати логіку цих змін.

3. Автономне підтвердження.

Якщо твердження має серйозні наслідки, одного запису може бути недостатньо. Потрібні інші свідчення: документи, дані, свідки, записи з незалежних джерел.

Особливо важливо перевіряти, чи справді ці джерела незалежні. Десять сайтів, які передрукували одне повідомлення, не є десятьма незалежними підтвердженнями.

4. Готовність відповідати за сказане.

Чи здатна людина обґрунтувати свої висловлювання? Чи готова вона відповідати на запитання? Чи має намір уточнити або виправити свої слова, якщо з'являться нові факти? Відповідальність самостійно не є гарантією істини. Людина може щиро помилятися, тоді як маніпулятор може впевнено відповідати на запити. Проте можливість перевіряти інформацію та вимагати пояснень формує основу для обґрунтованої довіри.

Автентичність доведеться оцінювати за поведінкою, а не за манерою мовлення

Ми зазвичай асоціюємо автентичність з природною інтонацією, спонтанними висловлюваннями, мімікою, паузами та мовленнєвими недоліками. Однак, навіть якщо штучний голос або відео відтворюють ці характеристики, це не є достатнім свідченням того, що ми маємо справу з реальною людиною.

Тут доцільно розглянути два окремих питання.

По-перше, чи дійсно ця особа є автором цього повідомлення чи висловила ці слова?

Друге: чи заслуговує зміст повідомлення на довіру?

Це два окремі завдання. Перше з них вимагає підтвердження авторства та джерела інформації. Друге ж полягає у перевірці фактів, доводів, контексту та надійності використовуваних джерел.

Можливо засвідчити авторство, проте виявити неправду. Хоча остаточна відповідь щодо джерела запису може бути відсутня, його зміст можна перевірити за допомогою незалежних доказів.

Для публічних комунікацій це означає зміну критеріїв оцінювання. Переконливий голос, добре написана промова й бездоганна презентація дедалі менше говорять про те, хто насправді стоїть за повідомленням. Натомість більшого значення набувають здатність пояснити свою позицію, показати підстави для неї, відповісти на заперечення та виправити помилку.

Це піднімає питання, яке я вже розглядала у своїй попередній статті про штучний інтелект і людську мову. Якщо технології здатні імітувати форму, необхідно глибше аналізувати, що насправді ховається за цим.

Нам необхідні не безмежна недовіра, а чіткі критерії.

Існує ймовірність, що внаслідок появи синтетичних голосів і відео люди можуть почати ставити під сумнів усе навколо. Однак загальний скептицизм не вирішує цю проблему: він може призвести до того, що справжні докази будуть відкинуті нарівні з фальшивими, так само як це відбувалося раніше.

Дослідження, згадане раніше, виявляє цікаву тенденцію. Згідно з його результатами, все більше людей помилково сприймають натуральну мову за синтетичну. Оскільки ця робота ще є препринтом, її висновки потребують додаткової перевірки. Проте це відкриття підкреслює важливість відрізняти скептицизм від фактичних даних.

Основна задача полягає не в тому, щоб втратити довіру до голосів, облич або відеоматеріалів. Замість цього, важливо навчитися оцінювати рівень довіри відповідно до якості представлених доказів. У випадку звичайної бесіди можуть бути достатніми базові критерії. Однак, коли мова йде про фінансові транзакції, політичні обвинувачення чи важливі рішення, необхідно дотримуватися значно вищих стандартів перевірки.

Мабуть, ключовий аспект змін полягає в тому, що довіра все меншою мірою базуватиметься на враженні автентичності повідомлення, а дедалі більше — на фактах, які ми можемо підтвердити у його оточенні.

Голос можна скопіювати. Відео можна згенерувати. Текст можна написати від імені іншої людини.

Але за повідомленням залишаються питання, на які неможливо відповісти лише аналізом інтонації: звідки взялася інформація, які докази її підтверджують, як джерело поводило себе раніше і чи готове воно виправляти помилки.

У світі, де можливе правдоподібне наслідування людської поведінки, простого впізнавання вже недостатньо, щоб викликати довіру.

Ми повинні будемо оцінювати не лише особу, яка висловлюється, а й підстави, на яких базуються її висловлювання.