Europa Press presenta un projecte per combatre les 'fake news'

L’agència Europa Press, amb l’ajuda d’Aygloo, empresa especialitzada en el desenvolupament de solucions d’Intel·ligència Artificial, i GIATEC, ha presentat un nou projecte d'I+D per combatre l’augment de les 'fake news' a través d’un conjunt d’eines de detecció ràpida de notícies falses en el discurs públic. El projecte, que compta amb el suport del Centro para el Desarrollo Tecnológico Industrial (CDTI), inclou l’aplicació de tècniques avançades d’intel·ligència artificial capaces d’analitzar el text d’una notícia i avisar el redactor o bé que aquesta notícia ja ha estat verificada per un altre organisme independent o bé, quan sigui necessari, que és sospitosa de ser falsa i ha de ser verificada.

Es tracta d’un sistema d’alerta primerenca que podria utilitzar-se com a primer 'test’ davant d’un text difós en xarxes socials, fòrums o altres àmbits d’Internet. Les falòrnies i la desinformació representen "una amenaça global per a la llibertat i per a la democràcia" que s’ha agreujat degut a les xarxes socials i que "en els últims anys s’ha accelerat tant el flux d’informació com el de desinformació", segons el Ministeri d’Afers Estrangers, la Unió Europea i Cooperació, com s’ha demostrat amb la pandèmia del COVID.

Com a empresa tecnològica, AyGLOO dona suport a l’equip d’Europa Press amb el seu coneixement especialitzat en el desenvolupament dels models d’IA aplicant models avançats d’última generació d’enteniment de llenguatge natural (NLP), Deep Learning i IA Explicable.

El Smart Fake News Detection (FND), com s’anomena l’eina, estarà caracteritzat per encadenar quatre tècniques diferents d’intel·ligència artificial sobre el text de la notícia objecte d’anàlisi com el: NLP (Processament de Llenguatge Natural), STS (Similaridad Semántica de textos), NLI (Inferència de Llenguatge Natural), Detecció d’Anomalies, i XAI (Inteligencia Artificial Explicable). El resultat de l’eina serà finalment presentat en un quadre de comandaments de validació, classificació i explicació. Per detectar si una notifica és falsa o no, cada text informatiu passarà per una seqüència de processos d’intel·ligència artificial amb aprenentatge profund que tracten el text en una cascada de passos (categorització i etiquetatge, vectorització semàntica / embedding, recerca de similituds, inferència, classificació) que finalment determinaran la seua veracitat.

Entre els reptes per als propers mesos, el desenvolupament d’un motor d’inferència, mòdul de Natural Language Inference (NLI), per rebre i processar els textos similars de notícies trobats, continuar amb el mòdul d’explicabilitat i la recerca de col·laboració amb altres organismes i empreses interessats en la lluita contra les 'fake news'.