O AI4Debunk

Metodologija i rezultati

Naše tehnologije

S obzirom na multimodalnu prirodu vijesti danas i važnost konteksta za razumijevanje značenja, AI4Debunk iskorištava moć najsuvremenijih monomodnih i multimodalnih tehnologija strojnog učenja, kao i grafikona znanja za izdvajanje relevantnih informacija iz podataka i otkrivanje obrazaca dezinformiranja i trendova. Predlažemo i mehanizam „ljudski u petlji” (HITL) kako bi se poboljšala kvaliteta podataka i potaknulo veće povjerenje u taj proces.

Jezični modeli i veliki jezični modeli

Vizijski modeli i modeli velikih vizija

Obrada govora

Multimodalno strojno učenje

Mehanizmi „ljudski u petlji”

Grafikoni znanja

Naša metodologija

Metodologija AI4Debunk koristi se suradnjom ljudi i umjetne inteligencije za učinkovitu borbu protiv dezinformacija, i to analizom sadržaja, provjerom činjenica i analizom mreža, te za poticanje povjerenja između korisnika i izvora informacija na internetu. Taj holistički pristup uključuje:

Dijagram multimodalnog znanja: integriranje različitih vrsta podataka, kao što su tekst, slike, videozapisi i audiozapisi, kako bi se pružio sveobuhvatan pregled teme i otkrile nedosljednosti među izvorima.

Grafikon monomodalnog znanja: služe kao rezervno rješenje kojim se multimodalni podaci pretvaraju u tekst (upotrebom detekcije objekta, opisa slike, detekcije radnje u videozapisima ili zvukovima itd.).

Monomodni moduli za otkrivanje lažnih vijesti: razlikovanje autentičnog i manipuliranog sadržaja (umjetno izmijenjenog ili sintetički stvorenog) za tekstualne, slikovne, video i audio podatke.

Multimodalni moduli za otkrivanje lažnih vijesti: integriranje rezultata monomodnih detektora lažnih vijesti i kontekstualnih informacija iz grafikona znanja kako bi se vijesti klasificirale kao stvarne ili lažne na temelju uzoraka podataka u tekstu, slikama, videozapisima i zvuku.

AI4Debunk posvećen je poboljšanju modela koji se temelje na umjetnoj inteligenciji kako bi se pružila objašnjenja i povjerenje u njihovo otkrivanje lažnih vijesti. Time će se istaknuti:

  • koji su aspekti vijesti najrelevantniji za otkrivanje lažnih vijesti;

  • koji modaliteti (tekst, slika, audio ili video) imaju veći utjecaj na konačnu odluku.

AI4Debunk provest će dvije studije slučaja kako bi potvrdio svoj holistički pristup borbi protiv dezinformacija:

  1. Ruska propaganda povezana s ratom u Ukrajini
  2. Manipulirani sadržaj o klimatskim promjenama

Te će studije slučaja obuhvaćati utvrđivanje ciljnih skupina, izvora dezinformacija i metoda širenja te će dovesti do oblikovanja tehničkih zahtjeva i funkcionalnih potreba za sučelja mreže AI4Debunk.

Primarni je cilj razumjeti procese dezinformiranja, oblikovati ih i modelirati te potom razviti alate za analizu i protudjelovanje.

Obje studije slučaja bit će prikazane na grafikonima znanja. Takvi grafikoni pružit će kontekstualne uvide za daljnje otkrivanje lažnih vijesti. Redovita ažuriranja olakšat će se prikupljanjem povratnih informacija građana i integracijom novih odabranih podataka.

U okviru svoje metodologije AI4Debunk provest će opću sociološku procjenu razvijenih alata i njihova učinka na dvije studije slučaja:

  • Izvješća i dubinska analiza mehanizama otpornosti;
  • Suradnja s dionicima putem anketa, sastanaka lokalnih skupina i rasprava fokusnih skupina;
  • Rodna ravnopravnost i postupke angažmana za operacionalizaciju politika, programa i intervencija u mehanizmima dezinformiranja.

AI4Debunk predan je promicanju medijske pismenosti i stvorit će didaktičke resurse za potporu osposobljavanju u učionici za otkrivanje lažnih vijesti, čime će se mlađim generacijama pružiti vještine za kritičku procjenu i filtriranje informacija bez zavaravanja. Ta sredstva su:

  • stripovi
    Razvijene na temelju projektnog istraživanja lažnih vijesti, stripovi služe kao zanimljiv alat za podizanje svijesti i pružanje smjernica o tome kako otkriti dezinformacije na internetu. Uz njih će biti priloženi upitnici za procjenu ishoda učenja.
  • Igre
    Dizajnirane i testirane u suradnji s nastavnicima, igre učenicima nude interaktivno iskustvo, ilustrirajući posljedice lažnih vijesti i pružajući praktične uvide.

Oba će se materijala u početku distribuirati srednjim školama u Nizozemskoj i Belgiji, s planovima za širu dostupnost u srednjim školama diljem Europe.

NAŠI INTERFACES

Nadovezujući se na prethodno navedenu metodologiju, AI4Debunk će razviti API za razotkrivanje i paket sučelja kako bi pomogao korisnicima u procjeni točnosti internetskog sadržaja.

API

Otvoreni kod. Integrira algoritme umjetne inteligencije i ML-a kako bi se izračunala ocjena vjerojatnosti dezinformiranja (dezinformiranje) i označio sumnjivi sadržaj.

Nakon što primi sadržaj kao ulaz, API će odmah vratiti svoju deinfoscore. U slučaju manipuliranog sadržaja, utvrdit će se i regije u kojima je signal izvornog sadržaja mogao biti promijenjen. Osim toga, pružit će činjenične/kontekstualne informacije kojima se potkrepljuje ocjena sadržaja.

Web

plug-in

Dizajniran za web preglednike i platforme društvenih medija. Pružat će brze obavijesti korisnicima, pružajući uvid u pouzdanost i vjerodostojnost sadržaja koji trenutačno pregledavaju.

Disinfopedia

Platforma za suradnju izgrađena u formatu Wikipedije. Korisnici će moći izravno prijaviti sumnjiv sadržaj koji će zatim provjeriti ljudski stručnjaci (viši analitičari koji rade za medijske partnere) i potencijalno ukloniti iz optjecaja. 

Aplikacija

Razvijen za pametne telefone i tablete. Provjeravat će točnost internetskog sadržaja, uključujući novinske članke, objave na društvenim mrežama, recenzije proizvoda i slike. Korisnici će moći unositi informacije (URL-ove, tekst ili slike), a aplikacija će utvrditi razinu rizika od lažnosti.

AR/VR

sučelje

Integrirana u mobilnu aplikaciju i kompatibilna s AR naočalama / slušalicama, pametnim telefonima, tabletima ili nosivom tehnologijom. Korisnicima će se pružiti uzbudljivije i zanimljivije iskustvo te će se otkriti jesu li uneseni podaci iz virtualnih i fizičkih svjetova (npr.: pisani tekst, govorni jezik, slike/videozapisi i informacije u stvarnom vremenu) istinite su ili lažne. 

Let's Recap

Ovo je kako su svi dijelovi dolaze zajedno…