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AI4Debunk

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Participative Assistive AI-powered Tools for Supporting Trustworthy Online Activ...

Participative Assistive AI-powered Tools for Supporting Trustworthy Online Activity of Citizens and Debunking Disinformation "AI4Deunk aims to develop 4 human-centered AI-powered interfaces: a web plug-in, a collaborative platform, a smartphone app, and an AR interface. All these solutions will be built upon a ""debunking"" API.To develop such an API, A... ver más

31/12/2027

Presupuesto desconocido

Líder del proyecto

LATVIJAS UNIVERSITATE No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo HORIZON EUROPE notifico la concesión del proyecto el día 2024-01-01

HORIZON-CL4-2023-HUMAN-01-04: Open innovation: Addressing Grand c... ExpectedOutcome:Projects are expected to contribute to the following outcomes:

Innovación

Cerrada

0% 100%

Características del participante

Este proyecto no cuenta con búsquedas de partenariado abiertas en este momento.

Información adicional privada

No hay información privada compartida para este proyecto. Habla con el coordinador.

Participantes

Lider

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Duración del proyecto: 47 meses Fecha Inicio: 2024-01-01
Fecha Fin: 2027-12-31

Líder del proyecto

LATVIJAS UNIVERSITATE No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto "AI4Deunk aims to develop 4 human-centered AI-powered interfaces: a web plug-in, a collaborative platform, a smartphone app, and an AR interface. All these solutions will be built upon a ""debunking"" API.To develop such an API, AI4Debunk will focus on 2 peculiar disinformation topics: the war in Ukraine and disinformation related to climate change. By deeply analysing these case studies thanks to sociological experts (targets groups, sources, way of diffusion...), we will map disinformation contents on knowledge graphs, and compare them to existing databases thanks to AI methods such as NLP. These knowledge graphs will be the skeleton of our technical work: one will be multimodal meaning that all types of modalities (written content, image, video) will be directly embedded, while the monomodal will be only about written content (the different modalities will be previously embedded into written content). Then debunking modules will be developed, for each type of modality, based on AI and ML methods that could detect and examine questionable content, by comparing it to the context extracted from the knowledge graphs. RNN, CNN, multi-modal language interpretation, and transformers methods will be used to that extent. The goal of such modules is to give a score of fakeness, which we will call Disinofscore, for content given as input. The API will then integrate this method and will be the bases of the 4 interfaces abovementioned. The plugin will allow people to be instantly noticed when a content they are considering is fake or true, the collaborative platform - also called Disinfopedia, will allow more proactive online users to report questionable content, that will be checked by a debunking committee chaired by a senior analyst, the app interface will allow people to check content in their everyday life, while the AR interface will allow citizens to have hindsight on the incoming generation of fake news and social media."

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