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EvidenceSeeker

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Das Team vom KIT-Forschungsprojekt KIdeKu ("Chancen von KI zur Stärkung unserer deliberativen Kultur") hat auf dem Politechathon die EvidenceSeeker-Boilerplate vorgestellt und weiterentwickelt. Die Boilerplate ist ein Code-Template mit dem Organisationen eigene Wissensbestände nutzen können, um KI basierte Fact-Checking Tools aufzusetzen.

Idee: Mit der EvidenceSeeker-Boilerplate und den damit aufgesetzten Fact-Checkern können:

• Organisationen ihre Wissensbestände über eigene Fact-Checker einfach zur Verfügung stellen (Nutzbarmachung),
• Fact-Checker die Interpretationsoffenheit von Eingaben berücksichtigen (Berücksichtigung von Mehrdeutigkeiten) und
• Bürger:innen selbst entscheiden, welchen Fact-Checkern sie vertrauen (Nutzer:innenautonomie).

Unser Ansatz: Die EvidenceSeeker-Boilerplate ermöglicht es, maßgeschneiderte Fact-Checking Apps (EvidenceSeeker) zu bauen. Organisationsinterne Wissensbestände werden dabei über RAG integriert. Mithilfe von Large Language Models (LLMs) werden Aussagen analysiert, Ambiguitäten erkannt und die Aussagen anhand von Belegen aus den vorher festgelegten Quellen bewertet.

Nahtlose KI-Integration: EvidenceSeeker-Boilerplate ist 100% Open Source und kann mit offenen Modellen verwendet werden (bspw. über HuggingFace). Damit aufgesetzte EvidenceSeeker lassen sich einfach in bestehende KI Applikationen (z.B. in Chatbots wie HuggingChat) integrieren. So können Nutzer:innen ihre bevorzugten Wissensquellen aktivieren und selbstbestimmt Fakten prüfen. Das stärkt Wissensautonomie und Vertrauen!

Nächste Schritte: Unsere Boilerplate ist noch in der Entwicklung. Auf dem Politechathon konnten wir sie augiebig testen und die Pipeline für deutsche Eingaben optimieren. Eine Early Beta Version wird demnächst veröffentlicht.

Habt Ihr Interesse Fact-Checker über die Boilerplate aufzusetzen? Dann meldet Euch bei uns und werdet Praxispartner:innen!