VeGraph は既存の方法と比較して精度を 2 - 5% 向上させます。
NAACL 2025 (計算言語学協会アメリカ大陸支部の年次会議) は、自然言語処理と計算言語学の分野における世界有数の権威ある科学フォーラムです。
5月16日午後のViettelの情報によると、インターネットとソーシャルネットワークの爆発的な普及により、ユーザー生成コンテンツの人気が高まっています。同時に、フェイクニュースや非公式ニュースの波が広まっています。こうした虚偽情報は、健康、自然災害、公共政策といったデリケートな分野において人々に混乱をもたらすだけでなく、経済的損失、組織の評判の低下、国家安全保障への脅威といった深刻な結果をもたらしています。
「かつては、こうした情報は特定の時間と範囲にしか影響を与えませんでしたが、今では人工知能（AI）システムの入力データの一部となることで、ますます危険なものになっています。チャットボットやバーチャルアシスタントなどのシステムは、ユーザーへの対応のために情報を検索・収集する過程で、自己検証能力がなければ、虚偽の情報を使用、作成、または拡散する可能性があり得ます」と、Viettelの担当者は述べた。
ファクトチェックとは、ある情報の真偽を検証するプロセスです。例えば、「NASAは火星に生命体を発見した」という記述のファクトチェックの目的は、その情報が新聞、科学データ、ナレッジベースなどの信頼できる情報源を通じて公表された事実に基づいているかどうかを確認することです。情報を自己検証するために、AIシステムは記述を理解し、関連情報を見つけ出し、客観的なデータに基づいて論理的な結論を導き出す必要があります。
VeGraph（Verify-in-the-Graph）は、Viettel AI Data Services and Artificial Intelligence Center（Viettel AI）のエンジニアチームによって研究・開発され、自然言語処理に関する3つの最も権威ある国際会議の一つであるNAACL 2025で発表された情報検証手法です。HoVerとFEVEROUSという2つの一般的な検証データセットを用いた実験結果では、VeGraphは既存の手法と比較して精度を2～5%向上させることが示されています。
ViettelのAI専門家によると、現在の情報検証方法のほとんどは、曖昧、比喩的、あるいは多層的な表現への対応が依然として困難であり、こうした表現は偽情報を「偽装」するためにしばしば用いられます。同時に、コンテンツが偽情報と判断される理由を明確に説明できないため、ユーザーが結果を信頼することが困難になっています。また、多くの手法は主に大規模言語モデル（LLM）に依存しており、公式の知識源とのクロスチェックができないため、「幻覚」とも呼ばれる誤った結論を生み出すリスクがあります。
モデル内部での推論のみを行うツールとは異なり、VeGraphは情報検証リクエストを事前に小さな条項に分割し、法的文書、政府データベース、専門文書などの信頼できる参照情報と比較します。検証プロセス全体が明確なステップに体系化されているため、ユーザーによる監視と確認が容易になり、AIアプリケーションにおいてますます重要になる精度と透明性が向上します。この機能により、組織は必要に応じてシステムを迅速に調整・改善できます。
透明で安全なデジタル環境を目指すVeGraphは、その実用性において高い評価を得ています。AIシステムへの統合により精度と信頼性を高めるだけでなく、医療、ジャーナリズム、法律、国家運営など、様々な分野の情報検証システムへの展開も可能です。これにより、最新ニュース、医薬品、ワクチン、医薬品、法規制に関する情報など、高い信頼性が求められる重要な情報を、人々が自ら検証できるようになります。
今後、VeGraph は拡張され、画像、動画、音声などの多様なデータ形式に対応し、比喩や含意などの複雑な言語形式を認識し、知識グラフを組み込んで推論機能を強化します。
今年のNAACL 2025には、過去最高の3,000件を超える論文が提出されました。一次論文の採択率は非常に高く（約22%）、最も革新的な研究が集結しました。NAACL 2025は、大規模言語モデル開発、異文化・多言語自然言語処理、新たな推論機能、そして責任あるAIにおける画期的な進歩に特に焦点を当てています。
ニュース・アンド・ピープル紙によると
出典: https://doanhnghiepvn.vn/cong-nghe/khi-ai-biet-kiem-chung-su-that-buoc-tien-moi-tu-viettel-ai-tai-naacl-2025/20250519080205067
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