Projektbeschreibung
Innovative Plattform entlarvt Desinformationsinhalte
Desinformation stellt eine erhebliche Bedrohung für moderne Demokratien dar. Es sind somit neue Lösungen erforderlich, um Inhalte dieser Art erfolgreich zu entlarven. Das Ziel des EU-finanzierten Projekts AI4Debunk besteht darin, vier KI-gestützte Schnittstellen zu schaffen, die den Menschen in den Mittelpunkt stellen. Zu diesen Schnittstellen gehören ein Web-Plug-in, eine kollaborative Plattform, eine Smartphone-Anwendung und eine Schnittstelle zur erweiterten Realität, die alle über eine Debunking-Programmierschnittstelle erstellt werden. Das Projektteam wird sich auf Desinformationen über den Krieg in der Ukraine und den Klimawandel konzentrieren sowie Desinformationsinhalte auf Wissensgraphen abbilden und mit bestehenden Datenbanken vergleichen. Die Plattform mit der Bezeichnung Disinfopedia wurde entwickelt, um gefälschte Inhalte sofort zu erkennen. Die Anwendung verifiziert Inhalte im Alltag, und die Schnittstelle zur erweiterten Realität bietet Einblicke in gezielte Falschmeldungen und soziale Medien.
Ziel
"AI4Deunk aims to develop 4 human-centered AI-powered interfaces: a web plug-in, a collaborative platform, a smartphone app, and an AR interface. All these solutions will be built upon a ""debunking"" API.
To develop such an API, AI4Debunk will focus on 2 peculiar disinformation topics: the war in Ukraine and disinformation related to climate change. By deeply analysing these case studies thanks to sociological experts (targets groups, sources, way of diffusion...) we will map disinformation contents on knowledge graphs, and compare them to existing databases thanks to AI methods such as NLP. These knowledge graphs will be the skeleton of our technical work: one will be multimodal meaning that all types of modalities (written content, image, video) will be directly embedded, while the monomodal will be only about written content (the different modalities will be previously embedded into written content).
Then debunking modules will be developed, for each type of modality, based on AI and ML methods that could detect and examine questionable content, by comparing it to the context extracted from the knowledge graphs. RNN, CNN, multi-modal language interpretation, and transformers methods will be used to that extent. The goal of such modules is to give a score of fakeness, which we will call Disinofscore, for content given as input.
The API will then integrate this method and will be the bases of the 4 interfaces abovementioned. The plugin will allow people to be instantly noticed when a content they are considering is fake or true, the collaborative platform - also called Disinfopedia, will allow more proactive online users to report questionable content, that will be checked by a debunking committee chaired by a senior analyst, the app interface will allow people to check content in their everyday life, while the AR interface will allow citizens to have hindsight on the incoming generation of fake news and social media."
Wissenschaftliches Gebiet
- natural sciencescomputer and information sciencesdatabases
- natural sciencescomputer and information sciencesknowledge engineering
- engineering and technologyelectrical engineering, electronic engineering, information engineeringinformation engineeringtelecommunicationsmobile phones
- natural sciencesearth and related environmental sciencesatmospheric sciencesclimatologyclimatic changes
Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
HORIZON-CL4-2023-HUMAN-01-CNECT
Andere Projekte für diesen Aufruf anzeigenFinanzierungsplan
HORIZON-IA - HORIZON Innovation ActionsKoordinator
1586 RIGA
Lettland