Исследование маркетингового агентства Hallam, опубликованное изданием The Guardian, выявило значительное присутствие контента, сгенерированного с помощью искусственного интеллекта, в популярных видеороликах о здоровье в социальной сети TikTok. Анализ выборки из 1198 видео показал, что признаки синтетического происхождения, включая искусственный голос, визуальные артефакты и повторяющиеся сценарии, присутствовали в 40% материалов, а по отдельным поисковым запросам эта доля достигала 84%. В ряде случаев в таких роликах распространялись неподтвержденные надежными научными данными утверждения о факторах риска развития онкологических заболеваний, а также рекомендации по использованию несуществующих или неэффективных средств, не имеющих клинического обоснования.

Представители ведущих медицинских организаций Великобритании, включая Британскую медицинскую ассоциацию и Национальную службу здравоохранения, выразили обеспокоенность потенциальным негативным влиянием подобных материалов на уровень осведомленности пациентов. Эксперты отмечают, что распространение недостоверной информации через аккаунты, имитирующие профессиональных специалистов, может приводить к формированию ошибочных представлений о методах лечения и профилактики заболеваний. Исследователи в области цифровой дезинформации подчеркивают, что автоматизированное создание контента позволяет масштабировать распространение непроверенных данных, что требует повышенного внимания со стороны регуляторов и администраторов цифровых платформ.

В ответ на публикацию исследования представители TikTok оспорили методологию оценки и подчеркнули наличие действующих механизмов по удалению вредоносной медицинской дезинформации. Компания заявила о продолжающемся сотрудничестве со Всемирной организацией здравоохранения и подтвердила удаление конкретных видеороликов, переданных журналистами, в строгом соответствии с правилами платформы, требующими обязательной маркировки синтетического контента. Тем не менее, отраслевые аналитики указывают на сохраняющиеся вызовы, связанные с переходом к автоматизированной модерации, отмечая, что текущие алгоритмы не всегда способны корректно идентифицировать сложные случаи имитации личности, что стимулирует разработку более совершенных инструментов, таких как скрытые цифровые водяные знаки.