Zwei-Stufen-Ansatz erkennt Gesundheits‑Desinformation dank KI‑Debatte

arXiv – cs.AI Original ≈1 Min. Lesezeit
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In einer Zeit, in der Gesundheits‑Falschmeldungen immer häufiger online auftauchen, wird die Überprüfung von Behauptungen zu einer entscheidenden Aufgabe. Forscher haben ein neues Verfahren entwickelt, das die Genauigkeit der Faktenprüfung deutlich steigert.

Der Ansatz besteht aus zwei klar definierten Schritten. Zunächst bewertet ein großes Sprachmodell die aus dem Internet gesammelten Artikel und berechnet einen Konsens‑Score, der die allgemeine Evidenzlage widerspiegelt. Liegt dieser Score unter einem festgelegten Schwellenwert, wird ein Debattier‑Modul aktiviert. Dort führen mehrere Agenten einen strukturierten Diskurs, um widersprüchliche Belege zu analysieren und ein fundiertes Urteil mit nachvollziehbaren Begründungen zu formulieren.

Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass dieser zweistufige Prozess die Leistung gegenüber herkömmlichen Methoden deutlich verbessert. Die Kombination aus automatischem Scoring und kollaborativem Denken erwiesen sich als besonders wirkungsvoll für die komplexe Aufgabe der Gesundheits‑Verifikation.

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