A pesquisadora do Instituto Superior Técnico (IST), Sofia Pinto, destacou que os atuais mecanismos de verificação de fatos consomem muito tempo, o que contribui para a disseminação indiscriminada de desinformação. Nesse contexto, a verificação automatizada de fatos pode ser uma solução viável.
“A verificação manual de fatos jornalísticos é o método tradicional para lidar com notícias falsas, no entanto, essa tarefa árdua frequentemente não consegue acompanhar a escala do problema“, enfatiza. A verificação automatizada de fatos (AFC, na sigla em inglês) é proposta como “uma possível solução”, de acordo com o artigo “Verificação de fatos automatizada e explicada para jornalistas”, escrito pela pesquisadora em informática Sofia Pinto.
A verificação automatizada de fatos utiliza ferramentas de Inteligência Artificial (IA), como modelos de linguagem em grande escala (LLMs), para gerar automaticamente conjuntos de dados que auxiliem outras abordagens de verificação de fatos.
“A verificação humana é crucial para mitigar os impactos cada vez mais prejudiciais das fake news“, mas “a viralização de certas afirmações frequentemente torna essa atividade demorada ineficiente“, menciona o documento.
Em entrevista à Lusa, Sofia Pinto, pesquisadora na área de IA do IST, ressalta que um dos objetivos do projeto é acelerar a detecção de desinformação, pois “o intervalo entre a viralização de uma publicação online e a divulgação de um desmentido por um veículo de comunicação é muito longo”.
“A tarefa jornalística de verificar e elaborar explicações sobre notícias falsas ou manipuladas demanda tempo e recursos que dificultam a possibilidade de interromper essa partilha viral no início, a tempo de prevenir sua proliferação indiscriminada“, observa.
Segundo a pesquisadora, “o tempo que leva para que as notícias sejam desmentidas faz com que as falsas ou manipuladas, repetidas sem críticas, se tornem ‘verdades’ aceitas por quem as lê, além de que os desmentidos dos ‘fact-checkers’ nunca alcançam a mesma viralidade, pois o assunto já não é mais relevante; são notícias do passado”.
Para ajudar nesse processo, a docente sugere uma “ferramenta que permita aos jornalistas reagir de forma mais ágil à verificação de notícias”.
O modelo proposto “visa reduzir o tempo necessário para avaliar conteúdos com potencial de ser fake news”, otimizar a verificação de fatos em conteúdos digitais e ajudar jornalistas no combate à desinformação.
O sistema de IA realiza automaticamente todas as etapas da verificação de fatos que seriam feitas manualmente por jornalistas, precisando apenas que o enunciado a ser verificado seja identificado.
Os usuários têm acesso a todas as etapas que são seguidas na obtenção de evidências, às fontes utilizadas na coleta das informações e um veredicto baseado nessas informações, além de um artigo explicativo que detalha as razões por trás do veredicto dado.
Sofia Pinto admite que, embora o sistema tenha “sido desenvolvido e testado em inglês, seria muito interessante criar e verificar o funcionamento de uma versão em português“.
O trabalho incluiu um estudo com a participação de mais de cem jornalistas profissionais para validar o funcionamento do modelo e avaliar a qualidade das explicações geradas.
A iniciativa, desenvolvida por alunos do IST, faz parte do projeto CIMPLE, que busca pesquisar e desenvolver explicações criativas e inovadoras em IA, além de testá-las na detecção e rastreamento de informações manipuladas.
O CIMPLE fundamenta-se em modelos de criatividade humana, tanto na manipulação quanto na compreensão da informação, para projetar explicações mais claras, reconfiguráveis e personalizáveis.
