Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski polski
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

Collaborative AI Counters Hate

Opis projektu

Człowiek i sztuczna inteligencja stają do walki z mową nienawiści i dezinformacją w internecie

W 2016 roku Komisja Europejska we współpracy z największymi firmami z branży IT wdrożyła kodeks postępowania, aby móc sprawnie reagować na szerzenie się mowy nienawiści w internecie. W ramach walki z tym zjawiskiem twórcy finansowanego ze środków UE projektu AI4Dignity przyjrzą się roli sztucznej inteligencji (SI). Choć wiemy, że SI potrafi wykrywać, spowalniać szerzenie się i eliminować z internetu język, którym posługują się grupy zradykalizowane, to umiejętność ta zależy od jakości, zakresu i inkluzywności zestawów danych szkoleniowych. Dodatkowym wyzwaniem jest również brak wytycznych proceduralnych i ram prawnych. Dlatego w ramach projektu badacze opracują innowacyjne rozwiązanie kolaboracyjnego oddolnego kodowania, które wykraczać będzie poza system wykrywania oparty na słowach kluczowych. Rozwiązanie AI4Dignity wykorzystywać będzie podejście klasyfikowania oparte na społeczności, polegające na identyfikowaniu witryn zajmujących się weryfikacją faktów jako kluczowych interlokutorów biorących udział w walce przeciwko internetowej mowie nienawiści i dezinformacji.

Cel

Online hate speech and disinformation have emerged as a major problem for democratic societies worldwide. Governments, companies and civil society groups have responded to this phenomenon by increasingly turning to Artificial Intelligence (AI) as a tool that can detect, decelerate and remove online extreme speech. However, such efforts confront many challenges. One of the key challenges is the quality, scope, and inclusivity of training data sets. The second challenge is the lack of procedural guidelines and frameworks that can bring cultural contextualization to these systems. Lack of cultural contextualization has resulted in false positives, over-application and systemic bias. The ongoing ERC project has identified the need for a global comparative framework in AI-assisted solutions in order to address cultural variation, since there is no catch-all algorithm that can work for different contexts. Following this, the proposed project will address major challenges facing AI assisted extreme speech moderation by developing an innovative solution of collaborative bottom-up coding. The model, “AI4Dignity”, moves beyond keyword-based detection systems by pioneering a community-based classification approach. It identifies fact-checkers as critical human interlocutors who can bring cultural contextualization to AI-assisted speech moderation in a meaningful and feasible manner. AI4Dignity will be a significant step towards setting procedural benchmarks to operationalize “the human in the loop” principle and bring inclusive training datasets for AI systems tackling urgent issues of digital hate and disinformation.

Dziedzina nauki (EuroSciVoc)

Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego. Więcej informacji: Europejski Słownik Naukowy.

Aby użyć tej funkcji, musisz się zalogować lub zarejestrować

Słowa kluczowe

Słowa kluczowe dotyczące projektu wybrane przez koordynatora projektu. Nie należy mylić ich z pojęciami z taksonomii EuroSciVoc dotyczącymi dziedzin nauki.

Program(-y)

Wieloletnie programy finansowania, które określają priorytety Unii Europejskiej w obszarach badań naukowych i innowacji.

Temat(-y)

Zaproszenia do składania wniosków dzielą się na tematy. Każdy temat określa wybrany obszar lub wybrane zagadnienie, których powinny dotyczyć wnioski składane przez wnioskodawców. Opis tematu obejmuje jego szczegółowy zakres i oczekiwane oddziaływanie finansowanego projektu.

System finansowania

Program finansowania (lub „rodzaj działania”) realizowany w ramach programu o wspólnych cechach. Określa zakres finansowania, stawkę zwrotu kosztów, szczegółowe kryteria oceny kwalifikowalności kosztów w celu ich finansowania oraz stosowanie uproszczonych form rozliczania kosztów, takich jak rozliczanie ryczałtowe.

ERC-POC - Proof of Concept Grant

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania

Zaproszenie do składania wniosków

Procedura zapraszania wnioskodawców do składania wniosków projektowych w celu uzyskania finansowania ze środków Unii Europejskiej.

(odnośnik otworzy się w nowym oknie) ERC-2020-PoC

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszenia

Instytucja przyjmująca

LUDWIG-MAXIMILIANS-UNIVERSITAET MUENCHEN
Wkład UE netto

Kwota netto dofinansowania ze środków Unii Europejskiej. Suma środków otrzymanych przez uczestnika, pomniejszona o kwotę unijnego dofinansowania przekazanego powiązanym podmiotom zewnętrznym. Uwzględnia podział unijnego dofinansowania pomiędzy bezpośrednich beneficjentów projektu i pozostałych uczestników, w tym podmioty zewnętrzne.

€ 150 000,00
Adres
GESCHWISTER SCHOLL PLATZ 1
80539 MUNCHEN
Niemcy

Zobacz na mapie

Region
Bayern Oberbayern München, Kreisfreie Stadt
Rodzaj działalności
Higher or Secondary Education Establishments
Linki
Koszt całkowity

Ogół kosztów poniesionych przez organizację w związku z uczestnictwem w projekcie. Obejmuje koszty bezpośrednie i pośrednie. Kwota stanowi część całkowitego budżetu projektu.

Brak danych

Beneficjenci (1)

Moja broszura 0 0