เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ช่วยตรวจสอบข้อมูล

ClaimPKG - วิธีการตรวจสอบข้อมูลโดยใช้ปัญญาประดิษฐ์ ซึ่งได้รับการวิจัยโดยศูนย์บริการข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์ (Viettel AI) ซึ่งมีความแม่นยำสูงกว่าวิธีการปัจจุบันถึง 12%

ใน โลก ดิจิทัล ผู้ใช้ต้องมีเครื่องมือเพื่อช่วยตรวจสอบข้อมูล

ในยุคดิจิทัล โซเชียลมีเดียและแพลตฟอร์มออนไลน์กลายเป็นช่องทางหลักในการเข้าถึงข้อมูลของผู้คนหลายสิบล้านคนในแต่ละวัน อย่างไรก็ตาม นอกจากความสะดวกสบายแล้ว ข่าวปลอมและข่าวเท็จที่แพร่กระจายอย่างรวดเร็วก็เป็นความจริงที่น่ากังวล ในบริบทนี้ ความจำเป็นในการตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลผ่านการเปรียบเทียบและการตรวจสอบความถูกต้องของสิ่งที่เราอ่าน ได้ยิน และแบ่งปันจึงเป็นสิ่งจำเป็น

ในสถานการณ์เช่นนี้ ศูนย์บริการข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์ของเวียตเท ล (Viettel Data and Artificial Intelligence Service Center) ได้วิจัยและพัฒนา ClaimPKG ซึ่งเป็นวิธีการตรวจสอบข้อมูลที่มีประสิทธิภาพและสามารถนำไปประยุกต์ใช้จริงได้ งานวิจัยนี้มีผลงานวิจัยมากกว่า 5,200 ชิ้นทั่วโลก และจะถูกนำเสนอโดยตรงในงาน ACL 2025 การประชุมนี้เป็นหนึ่งในการประชุมชั้นนำของโลกเกี่ยวกับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) โดยมีอัตราการตอบรับการนำเสนอเพียง 37% ภายในงานมีผู้เชี่ยวชาญเทคโนโลยีชั้นนำจากบริษัทยักษ์ใหญ่อย่าง Google, Meta, Huawei, IBM, Amazon, Oracle และอื่นๆ มาร่วมงาน

ClaimPKG ผสานรวมกราฟความรู้และแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ซึ่งช่วยเพิ่มความแม่นยำได้ 9% ถึง 12% เมื่อเทียบกับวิธีการปัจจุบันที่ทดสอบบน FactKG (ชุดข้อมูลมาตรฐานที่ได้รับการยอมรับอย่างสูงจากชุมชนเทคโนโลยีด้านการตรวจสอบข้อเท็จจริง) ผลการทดสอบนี้แสดงให้เห็นถึงศักยภาพอันแข็งแกร่งของ ClaimPKG ในการปรับปรุงความน่าเชื่อถือของระบบตรวจสอบข้อเท็จจริงด้วย AI ในอนาคต

ก่อนหน้านี้ที่การประชุม NAACL 2025 ศูนย์บริการข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์ของ Viettel ก็ได้ดึงดูดความสนใจด้วย VeGraph ซึ่งเป็นวิธีการตรวจสอบข้อมูลที่ใช้แพลตฟอร์มความรู้เชิงข้อความ เช่น บทความ เอกสารทางกฎหมาย เป็นต้น VeGraph บันทึกการปรับปรุงความแม่นยำได้ 2-5% เมื่อเทียบกับวิธีการอื่น แต่ในหลายกรณี โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากข้อมูลเชิงข้อความขาดโครงสร้างที่ชัดเจน กระบวนการตรวจสอบอาจใช้เวลานานและยากต่อการให้แน่ใจว่าข้อมูลมีความสอดคล้องกัน

เพื่อปรับปรุงความแม่นยำและความสอดคล้องกัน Viettel Data and Artificial Intelligence Service Center ยังคงมองหาแนวทางใหม่ต่อไป ClaimPKG ได้รับการพัฒนาโดยใช้วิธีการเชิงองค์ความรู้ที่มีโครงสร้าง โดยใช้กราฟองค์ความรู้ที่จัดรูปแบบอย่างชัดเจนตามแบบจำลอง “subject-relationship-object”

ข้อมูลที่ต้องตรวจสอบจะถูกแยกย่อยและแปลงเป็น “กราฟย่อยเทียม” จากนั้นระบบจะดึงความรู้ที่เกี่ยวข้องมาไว้ในกราฟความรู้ จากนั้นให้ LLM อนุมานและสรุปผลขั้นสุดท้าย กระบวนการนี้จะช่วยเพิ่มความแม่นยำ ความสอดคล้อง และความน่าเชื่อถือของการตรวจสอบ พร้อมกับลดภาระงานด้านการคำนวณของ LLM

ข้อได้เปรียบทางเทคนิคของ ClaimPKG ยังเป็นรากฐานสำหรับการขยายขอบเขตการใช้งานจริง ในด้านวารสารศาสตร์และสื่อ เทคโนโลยีสามารถสนับสนุนนักข่าวและบรรณาธิการในการตรวจจับข่าวปลอมและเปรียบเทียบแหล่งข้อมูลได้อย่างรวดเร็วและถูกต้องตามข้อมูลจริง

ในสาขา การแพทย์ และกฎหมาย เทคโนโลยีนี้สามารถทำหน้าที่เป็น “ผู้ช่วยตรวจสอบ” เพื่อช่วยค้นหาและรับรองความรู้เฉพาะทาง นอกจากนี้ ClaimPKG ยังมีศักยภาพในการผสานรวมเข้ากับแชทบอทหรือผู้ช่วยเสมือน ช่วยให้ระบบให้คำตอบที่เชื่อถือได้มากขึ้น หลีกเลี่ยงการตัดสินที่คลุมเครือ

การประชุมประจำปีของสมาคมภาษาศาสตร์เชิงคำนวณ (ACL 2025) ซึ่งจัดขึ้นระหว่างวันที่ 27 กรกฎาคม ถึง 1 สิงหาคม ณ กรุงเวียนนา ประเทศออสเตรีย ถือเป็นหนึ่งในงานอันทรงเกียรติและทรงอิทธิพลที่สุดในโลกด้าน NLP การประชุมครั้งนี้มีนักวิจัย วิศวกร และผู้เชี่ยวชาญจากนานาชาติหลายพันคนมาร่วมแบ่งปันความก้าวหน้าล่าสุดด้าน NLP ตั้งแต่การเรียนรู้ด้วยเครื่องแปลภาษา การแปลภาษา การสรุปข้อความ การตอบคำถามอัตโนมัติ ไปจนถึงประเด็นด้านจริยธรรมและความเป็นธรรมในปัญญาประดิษฐ์ทางภาษา

ในปีนี้ หัวข้อหลักของการประชุมคือ “การสรุปทั่วไปของโมเดล NLP” โดยเน้นที่การพัฒนาโมเดลที่สามารถปรับตัวและเข้าใจข้อมูล ภาษา หรือโดเมนใหม่ๆ

ฮาลินห์

ที่มา: https://nhandan.vn/cong-nghe-tri-tue-nhan-tao-giup-kiem-chung-thong-tin-post898494.html