Forscher der Universität Kiel haben kürzlich ein neues KI-Tool entwickelt, das Fake News mit einer Genauigkeit von bis zu 99 % erkennen kann. Dies bietet eine wichtige Unterstützung im Kampf gegen Falschinformationen im Internet. An der Studie beteiligt waren Dr. Uchenna Ani, Dr. Sangita Sangita und Dr. Patricia Asso-Ayodele vom Fachbereich Informatik und Mathematik.
Das Forschungsteam setzte verschiedene Machine-Learning-Techniken ein und entwickelte ein Modell, das Nachrichteninhalte scannt und deren Glaubwürdigkeit bewertet. Die Forscher verwendeten die Technik des „Ensemble Voting“, bei der die Vorhersagen verschiedener Machine-Learning-Modelle kombiniert werden, um eine Gesamtpunktzahl zu erhalten. Diese Methode übertraf die Erwartungen der Forscher und erreichte eine beeindruckende Genauigkeit von 99 % bei der Erkennung von Fake News.
Dr. Ani erklärt: „Die Verbreitung von Falschinformationen in unserem sich ständig weiterentwickelnden digitalen Kommunikationsumfeld ist ein ernsthaftes Problem. Dies beeinträchtigt nicht nur die Glaubwürdigkeit des öffentlichen Diskurses, sondern kann auch die regionale und nationale Sicherheit gefährden, indem es Vorurteile, Meinungen und Verhaltensweisen beeinflusst.“ Er betont, dass Fake News und Desinformationen eine große Gefahr für die Glaubwürdigkeit von Online-Nachrichtenplattformen darstellen, insbesondere in sozialen Medien, was die Notwendigkeit innovativer Lösungen unterstreicht.
Das Forschungsteam hofft, die Methode mit der Weiterentwicklung von KI- und Machine-Learning-Systemen weiter optimieren zu können, um letztendlich eine 100%ige Genauigkeit bei der Erkennung von Fake News zu erreichen. Kürzlich präsentierten sie ihre Forschungsergebnisse auf der 44. internationalen SGAI-Konferenz für Künstliche Intelligenz in Cambridge, Großbritannien.
Mit diesem neuen Tool wollen die Forscher die Verbreitung von Fake News an der Quelle eindämmen und ein zuverlässigeres und authentischeres Informationsumfeld schaffen.
Wichtigste Punkte:
📰 Ein KI-Tool der Universität Kiel erkennt Fake News mit 99%iger Genauigkeit.
🤖 Das Tool verwendet die „Ensemble Voting“-Technik, die die Vorhersagen verschiedener Machine-Learning-Modelle kombiniert.
🚀 Die Forscher planen, das Tool weiter zu optimieren, um eine 100%ige Genauigkeit zu erreichen.