Media Manipulation and Bias Detection
Auto-Improving with AI and User Feedback
HonestyMeter - AI powered bias detection
CLICK ANY SECTION TO GIVE FEEDBACK, IMPROVE THE REPORT, SHAPE A FAIRER WORLD!
AI as a tool that must be human‑supervised and strategically controlled
Caution! Due to inherent human biases, it may seem that reports on articles aligning with our views are crafted by opponents. Conversely, reports about articles that contradict our beliefs might seem to be authored by allies. However, such perceptions are likely to be incorrect. These impressions can be caused by the fact that in both scenarios, articles are subjected to critical evaluation. This report is the product of an AI model that is significantly less biased than human analyses and has been explicitly instructed to strictly maintain 100% neutrality.
Nevertheless, HonestyMeter is in the experimental stage and is continuously improving through user feedback. If the report seems inaccurate, we encourage you to submit feedback , helping us enhance the accuracy and reliability of HonestyMeter and contributing to media transparency.
Drawing broad conclusions about a phenomenon or group based on limited or unspecified evidence.
„მარკეტერებისა და მარტექსპეციალისტების ბოლო სტატიებსა და კვლევებს თუ გადავხედავთ, ბევრი თანხმდება იმაზე, რომ ხელოვნური ინტელექტი თანამედროვე მარკეტინგში ერთ-ერთ ყველაზე არასწორად გაგებულ ინსტრუმენტად იქცა.“ Here the article generalizes that AI has become “one of the most misunderstood tools” in modern marketing, based on an unspecified set of articles and studies and without concrete data or citations.
Add specificity and evidence: „ზოგიერთი მარკეტერი და მარტექსპეციალისტი ამტკიცებს, რომ ხელოვნური ინტელექტი თანამედროვე მარკეტინგში ხშირად არასწორად ესმით…“ და მიუთითეთ კონკრეტული კვლევები ან წყაროები.
Soften the generalization: „შეიძლება ითქვას, რომ ბევრ შემთხვევაში ხელოვნური ინტელექტი ერთ-ერთ ყველაზე არასწორად გაგებულ ინსტრუმენტად იქცა…“
Clarify scope: მიუთითეთ, რომელ სეგმენტზე ან რეგიონზეა საუბარი (მაგ. „დიდ ბრენდებში“, „ციფრულ სააგენტოებში“ და ა.შ.), რათა არ გავრცელდეს მტკიცება მთელ ინდუსტრიაზე.
Using value‑laden or evaluative wording that implicitly praises one group or approach and devalues another.
„ჭკვიანი და ეფექტური ბრენდები AI-ს მარკეტერების ჩასანაცვლებლად არ იყენებენ.“ This phrase implicitly labels brands that do not follow this approach as less “smart and effective”, which is a value judgment rather than a neutral description.
Neutral rephrasing: „ბრენდები, რომლებიც AI-ს სტრატეგიულად იყენებენ, როგორც დამხმარე ინსტრუმენტს და არა მარკეტერების სრულ ჩანაცვლებად, უფრო ხშირად აღწევენ უკეთეს შედეგებს.“
Remove evaluative adjectives: შეცვალეთ „ჭკვიანი და ეფექტური ბრენდები“ უფრო ნეიტრალური ფორმულირებით, მაგალითად: „ბრენდები, რომლებიც ყურადღებით ეკიდებიან AI-ის დანერგვას…“
If value judgment is kept, support it with data: დაამატეთ კვლევის ან ქეის-სტადის ბმული, რომელიც აჩვენებს, რომ ასეთი მიდგომა რეალურად უკავშირდება უკეთეს შედეგებს.
Presenting a complex issue in a way that ignores important nuances or exceptions.
„მთავარია, გახსოვდეთ: ხელოვნური ინტელექტი არ ცვლის სტრატეგიასა და შემოქმედებითობას, ის უბრალოდ აჩქარებს შესრულებას და გვეხმარება მასშტაბის გაზრდაში.“ This sentence frames AI’s role as “simply” accelerating execution and scaling, which downplays more complex and varied impacts AI can have on strategy and creativity (both positive and negative).
Acknowledge nuance: „ძირითადად, ხელოვნური ინტელექტი აჩქარებს შესრულებას და გვეხმარება მასშტაბის გაზრდაში, თუმცა გარკვეულ შემთხვევებში ის შეიძლება გავლენას ახდენდეს სტრატეგიულ და შემოქმედებით პროცესებზეც.“
Clarify scope: „ამ სტატიაში ჩვენ ვამახვილებთ ყურადღებას იმაზე, თუ როგორ შეიძლება AI-მ დააჩქაროს შესრულება და მასშტაბირება, ხოლო სტრატეგია და შემოქმედებითობა ადამიანების ხელში დარჩეს.“
Mention limitations and risks: დაამატეთ ერთი-ორი წინადადება იმაზე, რომ არასწორი გამოყენებისას AI შეიძლება ზეგავლენას ახდენდეს სტრატეგიულ არჩევანზე ან კრეატიულ ხარისხზე.
Claims presented as fact without supporting evidence, data, or clear sourcing.
1) „ბოლო წლებში მსხვილმა სააგენტოებმა, პლატფორმებმა, მედიაკომპანიებმა და ad-tech მოთამაშეებმა წარმოადგინეს AI-ზე დაფუძნებული სისტემები, რომლებიც რეკლამის პროცესის მაქსიმალურ ავტომატიზაციას ისახავს მიზნად… თუმცა ხშირად ბრენდებს ართმევს გამჭვირვალობას…“ 2) „ასეთი შეცდომები მაშინ ხდება, როცა AI ადამიანის აზროვნების შემცვლელად განიხილება და არა მის მხარდამჭერ სისტემად.“ ორივე შემთხვევაში მიზეზ-შედეგობრივი კავშირები და ზოგადი მტკიცებები მოყვანილია წყაროების ან მონაცემების გარეშე.
Add references or examples: მიუთითეთ კონკრეტული პლატფორმები, ქეის-სტადები ან კვლევები, რომლებიც აჩვენებს გამჭვირვალობის პრობლემებს და შეცდომების ზრდას.
Qualify the statements: გამოიყენეთ ფორმულირებები, როგორიცაა „ხშირად აღინიშნება, რომ…“, „არსებობს რისკი, რომ…“, „ზოგიერთ შემთხვევაში…“ იმის ნაცვლად, რომ მტკიცება აბსოლუტურად ჟღერდეს.
Separate observation from causation: მაგალითად, „ასეთი შეცდომები ხშირად თანხვედრაშია იმ შემთხვევებთან, როცა AI განიხილება ადამიანის აზროვნების შემცვლელად…“ და არა „ამიტომ ხდება“.
- This is an EXPERIMENTAL DEMO version that is not intended to be used for any other purpose than to showcase the technology's potential. We are in the process of developing more sophisticated algorithms to significantly enhance the reliability and consistency of evaluations. Nevertheless, even in its current state, HonestyMeter frequently offers valuable insights that are challenging for humans to detect.