Розмір шрифта:
ТЕХНОЛОГІЇ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ДЛЯ ВИЯВЛЕННЯ ДЕЗІНФОРМАЦІЇ У СОЦІАЛЬНИХ МЕРЕЖАХ
Остання редакція: 2026-06-09
Анотація
У роботі розглянуто архітектуру програмного засобу для автоматичного виявлення дезінформації у
відеоконтенті соціальної мережі TikTok. Використано комбінацію моделей OpenAI Whisper для транскрибації аудіо та LLM для семантичного аналізу тексту.
відеоконтенті соціальної мережі TikTok. Використано комбінацію моделей OpenAI Whisper для транскрибації аудіо та LLM для семантичного аналізу тексту.
Ключові слова
штучний інтелект, дезінформація, соціальна мережа, велика мовна модель
Посилання
1. Kupershtein L., Zalepa O., Sorokolit V., Prokopenko S. AI-agent-based system for fact-checking support using large language models // Proceedings of the 7th Workshop for Young Scientists in Computer Science & Software Engineering (CS&SE@SW 2024). CEUR Workshop Proceedings. 2025. Vol. 3917. P. 321–331.
2. Rahman, S.S., Islam, M.A., Alam, M.M. et al. Hallucination to truth: a review of fact-checking and factuality evaluation in large language models. Artif Intell Rev 59, 70 (2026). https://doi.org/10.1007/s10462-025-11454-w.
3. Карабчук В. Методи виявлення та боротьби з дезінформацією за допомогою технологій штучного інтелекту // Інформаційні технології та суспільство. Київ: Міжрегіональна академія управління персоналом, 2025. Вип. 2 (17). DOI: https://doi.org/10.32689/maup.it.2025.2.8.
4. Куперштейн Л.М., Сороколіт В.О., Прокопенко С.О. Аналіз можливостей великих мовних моделей для автоматизації фактчекінгу // Матеріали міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2024)», 11-20 травня 2024 р. Електрон. текст. https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2024/paper/viewFile/ 20855/17997 (дата звернення 20.03.2026).
5. Рейтинг найпопулярніших серед українців соцмереж. URL: https://skilky-skilky.info/reytynh-naypopuliarnishykh-sered-ukraintsiv-sotsmerezh-1-shi-mistsia-zaymaiut-youtube-ta-tiktok (дата звернення 20.03.2026).
6. Драбюк С. С. Штучний інтелект і пропаганда та дезінформація: основні виклики // Науковий вісник Ужгородського національного університету. Серія: Право. 2025. Т. 5, № 90. DOI: https://doi.org/10.24144/2307-3322.2025.90.5.45
2. Rahman, S.S., Islam, M.A., Alam, M.M. et al. Hallucination to truth: a review of fact-checking and factuality evaluation in large language models. Artif Intell Rev 59, 70 (2026). https://doi.org/10.1007/s10462-025-11454-w.
3. Карабчук В. Методи виявлення та боротьби з дезінформацією за допомогою технологій штучного інтелекту // Інформаційні технології та суспільство. Київ: Міжрегіональна академія управління персоналом, 2025. Вип. 2 (17). DOI: https://doi.org/10.32689/maup.it.2025.2.8.
4. Куперштейн Л.М., Сороколіт В.О., Прокопенко С.О. Аналіз можливостей великих мовних моделей для автоматизації фактчекінгу // Матеріали міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2024)», 11-20 травня 2024 р. Електрон. текст. https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2024/paper/viewFile/ 20855/17997 (дата звернення 20.03.2026).
5. Рейтинг найпопулярніших серед українців соцмереж. URL: https://skilky-skilky.info/reytynh-naypopuliarnishykh-sered-ukraintsiv-sotsmerezh-1-shi-mistsia-zaymaiut-youtube-ta-tiktok (дата звернення 20.03.2026).
6. Драбюк С. С. Штучний інтелект і пропаганда та дезінформація: основні виклики // Науковий вісник Ужгородського національного університету. Серія: Право. 2025. Т. 5, № 90. DOI: https://doi.org/10.24144/2307-3322.2025.90.5.45
Повний текст:
PDF