Kunstig intelligens-teknologi bidrar til å verifisere informasjon

I den digitale verden trenger brukere verktøy som støtter informasjonsautentisering.

I den digitale verden trenger brukere verktøy som støtter informasjonsautentisering.

I den digitale tidsalderen har sosiale nettverk og nettplattformer blitt den viktigste kanalen for informasjonstilgang for titalls millioner mennesker hver dag. Men sammen med bekvemmelighet er falske nyheter og falske nyheter som sprer seg i en svimlende hastighet en bekymringsfull realitet. I denne sammenhengen blir behovet for å verifisere informasjon gjennom sammenligning og verifisering av nøyaktigheten av det vi leser, hører og deler nødvendig.

Stilt overfor denne situasjonen har Viettel Data and Artificial Intelligence Service Center forsket på og utviklet ClaimPKG – en effektiv metode for informasjonsverifisering som kan anvendes i praksis. Denne forskningen har overgått mer enn 5200 studier over hele verden og blitt introdusert direkte på ACL 2025. Dette er en av verdens ledende konferanser om naturlig språkbehandling (NLP), med en akseptgrad for presentasjoner på bare 37 %. Arrangementet samler ledende teknologieksperter fra store navn som Google, Meta, Huawei, IBM, Amazon, Oracle...

ClaimPKG kombinerer en kunnskapsgraf (Knowledge Graph) og en stor språkmodell (LLM), noe som øker nøyaktigheten med 9 % til 12 % sammenlignet med nåværende metoder når den testes på FactKG (et referansedatasett som er høyt verdsatt av teknologimiljøet innen informasjonsverifisering). Dette testresultatet viser det sterke anvendelsespotensialet til ClaimPKG for å forbedre påliteligheten til fremtidige AI-systemer for informasjonsverifisering.

Tidligere, på NAACL 2025-konferansen, vakte Viettel Data and Artificial Intelligence Service Center også oppmerksomhet med VeGraph – en metode for informasjonsverifisering basert på tekstlige kunnskapsplattformer som artikler, juridiske dokumenter osv. VeGraph registrerte en forbedring på 2–5 % i nøyaktighet sammenlignet med andre metoder, men i mange tilfeller, spesielt hvis tekstdataene mangler en tydelig struktur, kan verifiseringsprosessen være tidkrevende og vanskelig å sikre konsistens.

For å forbedre nøyaktighet og konsistens fortsetter Viettel Data and Artificial Intelligence Service Center å søke en annen retning. ClaimPKG er utviklet med en strukturert kunnskapsbasert tilnærming, ved bruk av en tydelig formatert kunnskapsgraf i henhold til «subjekt-relasjon-objekt»-modellen.

Informasjonen som skal verifiseres vil bli delt opp og transformert til en «pseudo-subgraf», deretter henter systemet relatert kunnskap i kunnskapsgrafen, og lar deretter LLM utlede og trekke den endelige konklusjonen. Denne prosessen bidrar til å øke nøyaktigheten, konsistensen og påliteligheten til verifiseringen, samtidig som den reduserer beregningsbyrden for LLM.

De tekniske fordelene med ClaimPKG er også grunnlaget for å utvide praktiske anvendelser. Innen journalistikk og kommunikasjon kan teknologi hjelpe journalister og redaktører med å oppdage falske nyheter og sammenligne nyhetskilder raskt og med grunnlag.

Innen medisinsk og juridisk felt kan denne teknologien fungere som en «verifiseringsassistent», som hjelper til med å slå opp og autentisere spesialisert kunnskap. I tillegg har ClaimPKG også potensialet til å integreres i chatboter eller virtuelle assistenter, noe som hjelper systemet med å gi mer pålitelige svar og unngå tvetydige vurderinger.

ACL 2025-konferansen (Årsmøtet til Association for Computational Linguistics), som finner sted fra 27. juli til 1. august i Wien, Østerrike, er et av verdens mest prestisjefylte og innflytelsesrike arrangementer innen NLP. Med tusenvis av internasjonale forskere, ingeniører og eksperter samlet, er konferansen et sted å dele de nyeste fremskrittene innen NLP, fra maskinlæring av språk, maskinoversettelse, tekstoppsummering, automatisk spørsmålsbesvarelse til etiske spørsmål og rettferdighet i språklig AI.

Årets hovedtema for konferansen er «Generalisering av NLP-modeller», med vekt på utvikling av modeller som er i stand til å tilpasse seg og forstå nye data, språk eller domener.

Kommentar (0)