Нечітка модель розпізнавання штучно створеного контенту соціальними класами в контексті інформаційної безпеки держави - Матей, А. А. (Науковий вісник Ужгородського університету. Серія «Математика і інформатика», 2026)
У статті розглянуто науково-методичні аспекти розроблення нечіткої моделі оцінювання рівня розпізнавання штучно створеного контенту різними соціальними класами в контексті інформаційної безпеки держави. Актуальність дослідження зумовлена стрімким поширенням генеративного штучного інтелекту, зростанням обсягів штучно створеного контенту та підвищенням ризиків його маніпулятивного впливу на суспільство. Проаналізовано сучасні наукові підходи до виявлення AI-згенерованого контенту та обґрунтовано наукову прогалину, що полягає у недостатньому врахуванні соціально-демографічних характеристик громадян, їхньої здатності до розпізнавання такого контенту та відсутності інтегральних моделей для підтримки управлінських рішень. Запропоновано нечітку модель, яка базується на формалізації кількісних і якісних характеристик соціального профілю громадян, опрацюванні їхніх відповідей щодо визначення авторства текстових новин та використанні вектора профілю соціального класу, що формується особою, яка приймає рішення. Модель реалізує процедуру ранжування респондентів за ступенем близькості до заданого соціального класу та дає змогу визначати інтегровану оцінку рівня розпізнавання штучно створеного контенту. На основі отриманого значення здійснюється лінгвістична інтерпретація рівня технічного ризику маніпулятивного впливу штучно створеного контенту на інформаційну безпеку держави. Використання функцій належності, мір близькості, вагових коефіцієнтів і згорткових процедур забезпечує гнучкість, формалізованість, відтворюваність та інтерпретованість результатів оцінювання. Практична значущість отриманих результатів полягає у можливості використання запропонованої моделі органами державного управління, структурами у сфері кібербезпеки, освітніми установами та аналітичними центрами для виявлення вразливих соціальних груп, оцінювання рівня їхньої стійкості до маніпулятивного впливу штучно створеного контенту та обґрунтування цільових превентивних заходів у сфері інформаційної безпеки держави.