Многоликий детектив: как искусственный интеллект разоблачает фейки

от

Автор: Денис Аветисян

Новая система, основанная на принципах многоагентности и анализе различных типов данных, позволяет с высокой точностью выявлять ложную информацию и объяснять свои решения.

☕️

Читаем отчёты, пьём кофе, ждём дивиденды. Если тебе надоел хайп и ты ищешь скучную, но стабильную гавань — добро пожаловать.

Бесплатный Телеграм канал
Предложенная схема AMPEND-LS обеспечивает комплексный подход к задаче, объединяя в себе адаптивные методы и логистическую составляющую для достижения оптимальных результатов.
Предложенная схема AMPEND-LS обеспечивает комплексный подход к задаче, объединяя в себе адаптивные методы и логистическую составляющую для достижения оптимальных результатов.

Представлен AMPEND-LS — объяснимый фреймворк для обнаружения фейковых новостей, использующий большие языковые модели и мультимодальные данные с акцентом на обоснование выводов и надежность.

Распространение дезинформации в сети ставит под угрозу доверие к информации и общественную безопасность, требуя разработки надежных автоматизированных систем выявления фейковых новостей. В данной работе, посвященной разработке ‘Agentic Multi-Persona Framework for Evidence-Aware Fake News Detection’, предложен фреймворк AMPEND-LS, использующий синергию больших и малых языковых моделей для анализа мультимодальных данных и выявления фейков на основе доказательств. Эксперименты на нескольких бенчмарках демонстрируют, что AMPEND-LS превосходит существующие методы по точности, устойчивости и прозрачности рассуждений. Сможет ли предложенный подход стать основой для создания адаптивных и объяснимых систем, обеспечивающих целостность онлайн-информации?

Искажение реальности: вызовы многомерной дезинформации

Распространение ложной информации, которое ранее ограничивалось текстовыми материалами, сегодня приобрело новые масштабы благодаря изображениям и видеороликам, представляя серьезную угрозу для объективного общественного диалога. Современные технологии позволяют создавать реалистичные, но полностью вымышленные визуальные материалы, способные манипулировать общественным мнением и подрывать доверие к проверенным источникам информации. Это явление особенно опасно в условиях быстрого распространения контента через социальные сети, где фальсифицированные изображения и видео могут мгновенно достичь широкой аудитории, формируя искаженное представление о реальности и затрудняя процесс критической оценки.

Современные методы проверки фактов сталкиваются с растущей сложностью и масштабом кампаний дезинформации, использующих различные форматы данных — текст, изображения и видео. Традиционные подходы, основанные на анализе текстовых источников, оказываются недостаточно эффективными для выявления манипуляций в мультимодальном контенте. Объемы дезинформации, распространяемой в цифровой среде, превышают возможности ручной проверки, а злоумышленники постоянно совершенствуют свои техники, используя всё более изощрённые методы визуального и аудио-манипулирования. Это создает серьезные проблемы для поддержания достоверности информации и защиты общества от ложных нарративов, требуя разработки новых автоматизированных инструментов и стратегий для борьбы с дезинформацией.

Существующие методы проверки фактов зачастую оказываются неспособны к глубокому анализу и всесторонней оценке достоверности сложных утверждений и представленных в их поддержку доказательств. Традиционные подходы, ориентированные на текстовую информацию, испытывают затруднения при работе с мультимодальным контентом — изображениями, видеороликами и их комбинациями — где манипуляции могут быть замаскированы под внешнюю правдоподобность. Недостаток критического мышления и способности к логическому анализу в автоматизированных системах приводит к тому, что даже сложные схемы дезинформации, основанные на искажении контекста или подмене понятий, могут оставаться незамеченными. Это требует разработки принципиально новых подходов, способных учитывать семантические связи, визуальные особенности и контекстуальную информацию для эффективной идентификации и нейтрализации дезинформации.

AMPEND-LS: Разумный подход к выявлению обмана

AMPEND-LS представляет собой новую структуру для выявления дезинформации, объединяющую большие языковые модели (LLM) и структурированные языковые модели (SLM). Данный подход позволяет сочетать возможности LLM по генерации и пониманию естественного языка с точностью и формальностью SLM, обеспечивая более надежное и обоснованное обнаружение ложных утверждений. Комбинирование этих двух типов моделей направлено на повышение устойчивости системы к манипуляциям и улучшение качества анализа информации по сравнению с использованием только LLM или SLM.

В основе AMPEND-LS лежит многоагентный подход к анализу утверждений, использующий возможности больших языковых моделей (LLM). Процесс предполагает взаимодействие нескольких агентов, каждый из которых представляет определенную экспертизу: Супервайзер координирует анализ, Журналист собирает и проверяет информацию, Юрист оценивает правовые аспекты, а Ученый проводит научную экспертизу. Такое распределение ролей позволяет комплексно оценивать утверждения, учитывая различные точки зрения и снижая вероятность ошибок, возникающих при одностороннем анализе. Взаимодействие агентов происходит посредством обмена аргументами и доказательствами, что способствует более глубокому и обоснованному заключению о правдивости или ложности утверждения.

Процесс рассуждений в рамках системы AMPEND-LS опирается на внешние источники доказательств, полученные посредством модуля Evidence Retrieval. Для каждого утверждения производится поиск релевантной информации из внешних баз данных и сети Интернет. Далее, каждому найденному доказательству присваивается оценка достоверности — Evidence Reliability Score. Эта оценка формируется на основе ряда факторов, включая источник информации, дату публикации и степень согласованности с другими источниками. Использование Evidence Reliability Score позволяет системе фильтровать недостоверные или предвзятые данные, повышая надежность процесса верификации фактов и снижая вероятность распространения дезинформации.

В основе AMPEND-LS лежит использование графа знаний (Knowledge Graph, KG) для обеспечения контекстной привязки и поддержки логических выводов, что способствует обеспечению фактической достоверности. KG предоставляет структурированное представление фактов и связей между ними, позволяя системе сопоставлять утверждения с существующими знаниями и выявлять противоречия. Использование KG позволяет не только проверять фактическую точность отдельных утверждений, но и оценивать согласованность всей цепочки рассуждений, обеспечивая тем самым более надежное выявление дезинформации. Структурированные данные KG облегчают процесс поиска релевантной информации и позволяют системе делать обоснованные выводы, опираясь на проверенные факты.

Обеспечение качества и надёжности доказательств

Оценка достоверности доказательств включает в себя временную фильтрацию для приоритизации актуальной информации, что позволяет минимизировать влияние устаревших утверждений. Данный механизм предполагает снижение веса доказательств, полученных из источников, информация в которых не обновлялась в течение определенного периода времени. Временная фильтрация основана на алгоритмах, определяющих степень устаревания данных, и позволяет системе динамически адаптироваться к изменяющейся информационной среде, повышая точность и релевантность результатов анализа. Параметры временной фильтрации, такие как период устаревания, могут быть настроены в зависимости от специфики предметной области и типа анализируемых данных.

Оценка достоверности источников является ключевым компонентом обеспечения надежности предоставляемой информации. Система присваивает каждому источнику баллы, отражающие его репутацию и авторитетность. При этом, доказательства, полученные из организаций с высоким рейтингом — таких как признанные научные институты, государственные органы и уважаемые новостные агентства — получают больший вес при формировании итоговой оценки. В процессе расчета используются различные факторы, включая историю публикаций, проверку фактов, редакционную политику и прозрачность финансирования. Это позволяет эффективно отсеивать недостоверную информацию и повышать точность предоставляемых данных.

Многоперсональный агентский модуль осуществляет уточнение контекстной памяти и итеративный анализ утверждений с целью выявления несоответствий и предвзятости. Этот модуль не просто сопоставляет факты, но и моделирует различные точки зрения для более глубокой оценки информации. Итеративный процесс анализа позволяет модулю пересматривать и уточнять свои выводы по мере поступления новых данных, обеспечивая динамическую оценку достоверности. Выявление несоответствий происходит за счет сопоставления утверждений с другими источниками информации и проверкой внутренней логической согласованности. Обнаружение предвзятости достигается путем анализа используемых аргументов и выявления потенциальных когнитивных искажений в представленной информации.

Анализ убеждения предназначен для выявления манипулятивных стратегий, используемых в дезинформации, и последующей пометки потенциально вводящего в заблуждение контента для дальнейшей проверки. Данный процесс включает в себя идентификацию таких тактик, как апелляция к эмоциям, использование предвзятых формулировок, подмену понятий и ложные дилеммы. Обнаруженный манипулятивный контент не удаляется автоматически, но маркируется для привлечения внимания аналитиков и пользователей, позволяя им критически оценить представленную информацию и выявить возможные искажения фактов. Алгоритмы анализа убеждения постоянно совершенствуются для повышения точности обнаружения сложных манипулятивных приемов.

Анализ ошибочно классифицированных случаев позволяет выявить закономерности в ошибках модели.
Анализ ошибочно классифицированных случаев позволяет выявить закономерности в ошибках модели.

Подтверждение надёжности и расширение возможностей обнаружения

Система AMPEND-LS подверглась всесторонней проверке на различных наборах данных, включая PolitiFact, GossipCop и MMCoVaR, что подтверждает её способность к обобщению и адаптации к различным источникам информации. Использование разнообразных данных позволило оценить устойчивость системы к изменениям в стиле изложения, тематике и формате представляемой информации. Доказанная способность к эффективной работе с разными типами данных демонстрирует, что AMPEND-LS не ограничена конкретным доменом и может применяться для выявления дезинформации в широком спектре контекстов, от политических заявлений до новостей о знаменитостях и мультимедийного контента. Такая универсальность делает систему ценным инструментом для борьбы с распространением ложной информации в различных информационных средах.

Современные методы распространения дезинформации всё чаще используют комбинацию текста и изображений, представляя серьезную проблему для существующих систем обнаружения фейков. Разработанная система AMPEND-LS эффективно решает эту задачу благодаря механизму межмодального выравнивания, позволяющему ей одновременно анализировать как текстовое содержание, так и визуальные данные. Этот подход позволяет выявлять несоответствия и манипуляции, которые могли бы остаться незамеченными при анализе только одного типа информации. Благодаря способности интегрировать и сопоставлять различные модальности, система способна более точно определять достоверность контента, что особенно важно в условиях растущей угрозы мультимодальной дезинформации и фальсификаций.

Для повышения устойчивости системы к изменениям в данных, происходящим в реальных условиях, были применены методы адаптации к домену. Эти методы позволяют системе эффективно функционировать даже при значительном расхождении между данными, на которых она обучалась, и данными, которые она обрабатывает в процессе работы. По сути, адаптация к домену позволяет системе “переучиваться” на небольшом количестве новых данных, минимизируя негативное влияние изменений в их распределении. Это особенно важно при анализе дезинформации, поскольку источники и форматы распространения ложных сведений постоянно эволюционируют, что приводит к смещению характеристик данных. Благодаря применению таких методов, система AMPEND-LS демонстрирует повышенную надежность и точность в различных сценариях, обеспечивая стабильные результаты даже при работе с незнакомыми данными.

Разработанная система AMPEND-LS демонстрирует передовые результаты в обнаружении дезинформации, превосходя существующие аналоги на значительную величину. В ходе всестороннего тестирования на различных наборах данных и в сценариях переноса обучения, точность системы увеличилась в среднем на 40.68%, а показатель F1 — на 43.04%. Данный прирост производительности свидетельствует о высокой эффективности разработанных алгоритмов и способности системы к обобщению, позволяя ей успешно адаптироваться к новым источникам и форматам дезинформации. Подобные результаты открывают возможности для создания более надежных инструментов, способных противостоять распространению ложной информации в различных информационных средах.

В ходе тестирования, разработанная система AMPEND-LS продемонстрировала высокую эффективность в выявлении недостоверной информации. Набор данных PolitiFact, содержащий заявления политиков и их проверку на достоверность, позволил достичь точности в 92.18%. Не менее впечатляющим оказался результат на наборе данных GossipCop, посвященном проверке новостей из мира знаменитостей, где система показала F1-оценку в 93.43%. Эти показатели свидетельствуют о способности системы надежно определять ложные утверждения в различных областях, что подтверждает её практическую ценность и перспективность применения для борьбы с распространением дезинформации.

В условиях переноса обучения, разработанная система AMPEND-LS продемонстрировала выдающиеся результаты, достигнув показателя F1 в 85.43% при переходе от датасета PolitiFact к GossipCop. Это значительно превосходит результаты, показанные альтернативными моделями MGCA (49.65%) и BREAK (55.08%). Данный результат подчеркивает способность системы эффективно обобщать знания, полученные на одном наборе данных, и успешно применять их к совершенно иному контексту, что особенно важно при анализе дезинформации в различных источниках и форматах. Способность к переносу обучения свидетельствует о высокой адаптивности и надежности AMPEND-LS в реальных условиях, где данные могут значительно отличаться по распределению и характеристикам.

В основе AMPEND-LS лежит не только высокая точность обнаружения дезинформации, но и принципы объяснимого искусственного интеллекта (XAI). Это означает, что система предоставляет пользователям не просто вывод о правдивости или ложности информации, но и прозрачные, интерпретируемые объяснения, обосновывающие её решения. Вместо «чёрного ящика», AMPEND-LS позволяет понять, какие конкретно признаки в тексте и визуальном контенте повлияли на итоговый вердикт, что существенно повышает доверие к системе и позволяет пользователям критически оценивать представленные доказательства. Такой подход особенно важен в контексте борьбы с дезинформацией, где понимание механизмов распространения ложных утверждений играет ключевую роль.

Исследование, представленное в данной работе, стремится к созданию системы обнаружения фейковых новостей, которая не просто выдает вердикт, но и предоставляет обоснование своего решения. Авторы подчеркивают важность прозрачности и надежности, что соответствует стремлению к минимизации избыточности и сложности. В этом контексте особенно уместна цитата Эдсгера Дейкстры: «Простота — это ключ к надежности». Система, требующая сложных объяснений для подтверждения своей работы, уже проигрывает. AMPEND-LS, фокусируясь на извлечении доказательств и многомодальном обучении, демонстрирует, что истинная сложность заключается не в количестве параметров, а в элегантности и ясности решения. Успех данной работы заключается в том, что она предлагает не просто алгоритм, а концепцию, которую можно понять и доверять.

Что дальше?

Представленный подход, стремясь к выявлению ложных новостей посредством многоагентного анализа и опоры на доказательства, неизбежно обнажает сложность самой истины. Достижение “государства искусства” в обнаружении фальсификаций — это не столько победа над обманом, сколько осознание его неуловимости. Очевидно, что проблема не в совершенствовании алгоритмов, а в признании пределов машинного понимания контекста и намерения.

Будущие исследования, вероятно, столкнутся не с необходимостью добавления новых признаков или моделей, а с потребностью в их радикальном упрощении. Необходимо отделить существенное от наносного, выявить базовые принципы, лежащие в основе дезинформации, а не просто накапливать данные. Попытки создания всеобъемлющей системы, учитывающей все возможные нюансы, обречены на провал.

В конечном итоге, ценность подхода определяется не точностью обнаружения ложных новостей, а способностью выявить границы собственного знания. Задача состоит не в том, чтобы создать машину, способную отличать правду от лжи, а в том, чтобы создать инструмент, способный продемонстрировать, насколько сложна эта задача. И тогда, возможно, останется лишь чистая ясность.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.21039.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-26 12:54