Fake News Detector: Ethical, Psychological, and Societal Dimensions of AI-Based Misinformation Detection

El Fake News Detector es un sistema de clasificación de textos basado en aprendizaje automático que detecta desinformación utilizando procesamiento del lenguaje natural y algoritmos de aprendizaje supervisado. El preprint analiza la detección automatizada de noticias falsas en el contexto de sus dimensiones éticas, psicológicas y sociales, abordando los sesgos cognitivos humanos, los dilemas éticos en la toma de decisiones algorítmica y las consecuencias de la arbitración automatizada de la verdad. El trabajo sostiene que el despliegue responsable de sistemas de inteligencia artificial requiere garantizar equidad, interpretabilidad, transparencia y educación orientada al desarrollo de alfabetización mediática como complemento indispensable para la colaboración humano-máquina contra el desorden informativo.

Puntos clave

• Los sesgos cognitivos humanos y los dilemas éticos en la toma de decisiones algorítmica son centrales para comprender los límites técnicos de los detectores automatizados de desinformación.
• La responsabilidad en el despliegue de sistemas de IA para detectar noticias falsas depende de la implementación de principios de equidad, interpretabilidad y transparencia algorítmica.
• La educación en alfabetización mediática es un complemento esencial para que los sistemas automatizados de detección de desinformación funcionen efectivamente en contextos democráticos y sociales.

Para quién: Investigadores, estudiantes de psicología y comunicación, y profesionales de la educación mediática interesados en comprender las dimensiones éticas y psicológicas de la detección automatizada de desinformación y su impacto social.