Tekoälyllä tarkoitetaan tyypillisesti teknologiaa, joka kykenee monimutkaisiin toimintoihin, esimerkiksi puheentunnistukseen, kuvien tunnistamiseen, kielenkääntämiseen tai erilaisten sisältöjen tuottamiseen. Erilaisten tekoälysovellutusten kehitys on viime vuosina ollut erittäin nopeaa. Kehityksen taustalla ovat tietokoneiden laskentatehon lisääntyminen ja pilvilaskennan yleistyminen, harjoitusdatan laaja saatavuus verkossa ja algoritmien kehittäminen. Tämän hetken tekoälysovellukset ovat ns. kapeaa tekoälyä. Kapea eli heikko tekoäly toimii erilaisissa rajoitetuissa tehtävissä. Sillä ei ole tietoisuutta, tahtoa eikä ymmärrystä siitä mitä se tekee.  
 
Tällä hetkellä ainoastaan tieteisfiktiossa esiintyvällä yleisellä eli vahvalla tekoälyllä olisi puolestaan laaja ymmärrys asioista ja mahdollisesti ihmisen kaltainen tietoisuus. Vahva tekoäly kykenisi ratkaisemaan laajan skaalalla erilaisia ongelmia, ja suoriutumaan mistä vain tehtävästä mistä ihminen voi suoriutua, kuten ajamaan autoa, ymmärtämään kieliä ja tekemään ruokaa. Vahvaa tekoälyä ei tähän mennessä ole vielä kehitetty ja jos tekoäly ohittaa ihmisen kyvykkyyden, voidaan puhua supertekoälystä. 

2020-luvun ensimmäisellä puoliskolla huomio on ollut ns. generatiivisessa tekoälyssä. Sillä tarkoitetaan tekoälyä, joka voi luoda tekstiä, kuvia ja muita mediasisältöjä generatiivisiin malleihin perustuen. Tekoäly oppii harjoitusdatassa olevien rakenteiden, yhteyksien ja sisällön perusteella syntetisoimaan uutta, samankaltaista dataa. Harjoitusdata voi olla mitä tahansa digitaalisessa muodossa olevaa dataa, siis esimerkiksi tekstiä, koodia, kuvia, videota ja ääntä. Generatiivisen tekoälyn suorituskyky on nykyisin jo melko hyvä, sisällön tuottaminen nopeaa ja käyttö helppoa. Tekoälysovellukset ovatkin käytännössä jo lähes kenen tahansa saatavissa. On kuitenkin tärkeää ymmärtää, että tekstiä, videota tai ääntä syntetisoivat ohjelmat ainoastaan toistavat niille annettuja käskyjä datan, ohjelmoinnin ja laskentatehon rajoissa. Kyseessä on kone, jolla ei ole käsitystä todesta tai epätodesta, saati oikeasta tai väärästä. Se ei kykene erottelemaan valheen, totuuden tai sisällöttömän höpynpölyn välillä. Esimerkiksi GhatGPT-ohjelma ei välitä siitä perustuuko sen tuotos tosiasioihin. Luotu teksti voi olla totuuspohjaltaan mitä vain eikä siihen voi luottaa. 
 
Tekoälyavusteinen informaatiovaikuttaminen onkin syntetisoidun lopputuloksen näennäisen uskottavuuden ja edullisuuden takia erityisen houkuttelevaa. Yksi esimerkki tekoälyn käytöstä ovat syvävaleet. Niillä tarkoitetaan usein videomuotoisia sisältöjä, jotka ovat täysin keinotekoisia. Esimerkiksi edesmennyt tasavallan presidentti voidaan saada sanomaan asioita, joita hän ei ole koskaan sanonut tai joita hän ei koskaan sanoisi. Olemassa olevista videoleikkeistä voidaan myös vaihtaa ihmisten kasvoja tai henkilön ääni voidaan rekonstruoida digitaalisesti. Materiaalin uskottavuutta arvioidessa onkin olennaista tarkistaa mistä lähteestä teksti, video tai ääni on peräisin. 

Mikrokohdentaminen

Informaatiovaikuttaminen voidaan kohdistaa: 

• koko yhteiskuntaan
• tietylle kohdeyleisölle
• mikrokohdentaa, jopa yksittäisille henkilöille 

Kun negatiivinen ja disruptiivinen vaikuttaminen kohdistuu koko yhteiskuntaan, on tavoitteena tyypillisesti yhteiskunnan polarisoiminen, siis olemassa olevien jakolinjojen syventäminen ja uusien jakolinjojen luominen. Myös instituutioita kohtaan tunnetun luottamuksen heikentäminen on tällaisen vaikuttamisen keskeinen tavoite – siis esimerkiksi se, että kansalaiset menettäisivät ainakin osittain uskonsa viranomaisten toimintakykyyn vaikkapa suhteessa laajamittaiseen maahantuloon tai vastaavaan ilmiöön. 
 
Tiettyyn kohdeyleisöön liittyvässä sosiodemografisessa kohdentamisessa kyse on kohdejoukon valitsemisesta erilaisiin väestössä ilmeneviin muuttujiin perustuen. Tällaisia muuttujia ovat esimerkiksi ikä, koulutus- ja tulotaso sekä asuinpaikka. Myös erityiset kiinnostuksenkohteet, vaikkapa luonnonsuojelu tai maanpuolustus saattavat toimia kohdentamisen perusteena. Kun kohdeyleisö on rajatumpi, myös viestintää ja vaikuttamista mukautetaan yleensä vastaavasti: maaseudulla asuvalle metsästäjälle puhutaan eri tavoin kuin kaupungissa asuvalle vegaanille. 

Kun vaikuttamista kohdennetaan tarkimmalla mahdollisella tavalla, puhutaan mikrokohdentamisesta. Se on terminä käytössä ennen kaikkea poliittisessa vaikuttamisessa, mutta samoja menetelmiä käytetään myös markkinoinnissa ja mainonnassa. Mikrokohdentaminen perustuu tiedonlouhintaan, jonka avulla toteutetaan kohdeyleisön hyvin hienojakoinen segmentointi – periaatteessa segmentti saattaa olla jopa vain yhden yksilön kokoinen. Mikrokohdentaminen perustuu tyypillisesti psykografioihin, joissa yksilöitä kuvaillaan erilaisten psykologisten muuttujien avulla: kuvailun kohteena ovat persoonallisuus, arvot, mielipiteet, asenteet, mielenkiinnon kohteet ja elämäntyylit. Mikrokohdentamisessa kullekin segmentille kohdistetaan äärimmäisen tarkasti räätälöityä vaikuttamista ja viestintää, joissa vedotaan juuri niihin tekijöihin, joiden perusteella kyseessä oleva yksilö kuuluu valittuun segmenttiin.

Erityisesti Tiktok käyttää hyväkseen äärimmäisen korkeatasoista mikrokohdentamista. Jokaisen käyttäjän saama sisältö on juuri hänen fyysisiin, psykologisiin, sosiaalisiin, kulttuurisiin, seksuaalisiin, poliittisiin, uskonnollisiin ja lukemattomiin muihin toiveisiin, pelkoihin ja haluihin räätälöity. Tuotettu sisältö pohjautuu äärimmäisen monimutkaisiin ja tarkasti varjeltuihin ihmisen, yhteisöjen ja laitteiden toimintaa jatkuvasti analysoiviin algoritmeihin. 
 
Algoritmin tehokkuuden takaamiseen tarvittavan datan Tiktok kerää sovelluksen käyttäjien toiminnasta, sijainnista ja laitteistosta: muun muassa siitä mitä käyttäjä sovelluksessa katsoo ja miten kauan, miten hän reagoi ja mitä hän hakee. Tiktokin äärimmäisen tarkan profiloinnin tukena on myös esimerkiksi käyttäjien puhelimien yhteistietolistan hyödyntäminen, puhelimen sijaintitiedot sekä kolmansilta osapuolilta ostetut tiedot. Alustatalouksissa tämä on arkipäiväistä, mutta Tiktokin algoritmin tehokkuus on poikkeuksellista. Tiktokilla on yli miljardi käyttäjää vuonna 2024, joten joka kahdeksas ihminen maapallolta on profiloitu hämmästyttävän tarkasti Tiktokin omistaman ByteDance-digijätin toimesta.