Europa Press, con la ayuda de Aygloo, empresa especializada en el desarrollo de soluciones de Inteligencia Artificial,y GIATEC, ha presentado un nuevo proyecto de I+D para combatir el aumento de las ‘fake news’ a través de un conjunto de herramientas de detección rápida de noticias falsas en el discurso público.

El proyecto, que cuenta con el apoyo del Centro para el Desarrollo Tecnológico Industrial (CDTI), incluye la aplicación de técnicas avanzadas de inteligencia artificial capaces de analizar el texto de una noticia y avisar al redactor o bien de que esa noticia ya ha sido verificada por otro organismo independiente o bien, cuando sea necesario, de que es sospechosa de ser falsa y debe ser verificada.

Se trata de un sistema de alerta temprana que podría usarse como primer ‘test’ ante un texto difundido en redes sociales, foros u otros ámbitos de Internet.

Los bulos y la desinformación representan «una amenaza global para la libertad y para la democracia» que se ha agravado debido a las redes sociales y a que «en los últimos años se ha acelerado tanto el flujo de información como el de desinformación», según el Ministerio de Asuntos Exteriores, Unión Europea y Cooperación, como se ha demostrado con la pandemia del COVID.

Como empresa tecnológica, AyGLOO apoya al equipo de Europa Press con su conocimiento especializado en el desarrollo de los modelos de IA aplicando modelos avanzados de última generación de entendimento de lenguaje natural (NLP), Deep Learning e IA Explicable.

El Smart Fake News Detection (FND), como se llama la herramienta, estará caracterizado por encadenar variascuatro técnicas diferentes de inteligencia artificial sobre el texto de la noticia objeto de análisis como el: NLP (Procesamiento de Lenguaje Natural), STS (Similaridad Semántica de textos), NLI (Inferencia de Lenguaje Natural), Detección de Anomalías, y XAI (Inteligencia Artificial Explicable). El resultado de la herramienta será finalmente presentado en un cuadro de mandos de validación, clasificación y explicación.

Para detectar si una notifica es falsa o no, cada texto noticioso pasará por una secuencia de procesos de inteligencia artificial con aprendizaje profundo que tratan el texto en una cascada de pasos (categorización y etiquetado, vectorización semántica / embedding, búsqueda de similitudes, inferencia, clasificación) que finalmente determinarán su veracidad.

Entre los retos para los próximos meses, el desarrollo de un motor de inferencia, módulo de Natural Language Inference (NLI), para recibir y procesar los textos similares de noticias encontrados, continuar con el módulo de explicabilidad y la búsqueda de colaboración con otros organismos y empresas interesados en la lucha contra las fake news.