AI 평가 방식

    FactBridge의 인공지능은 어떻게 주장의 신뢰성을 평가하는지 알아보세요. 정확하고 공정한 팩트체크를 위한 우리의 접근 방식을 소개합니다.

    평가 과정

    1. 주장 분석

    AI가 주장의 핵심 내용을 파악하고, 검증 가능한 사실 주장과 의견을 구분합니다. 주장에 포함된 데이터, 통계, 인용 등을 추출하여 검증 대상을 식별합니다.

    2. 자료 검색

    신뢰할 수 있는 출처(정부 기관, 학술 연구, 공신력 있는 언론 등)에서 관련 정보를 검색하고 수집합니다. 다양한 관점을 포함하기 위해 여러 출처의 자료를 참조합니다.

    3. 내용 비교 분석

    AI가 주장의 내용과 수집된 자료를 비교 분석하여 일치 여부를 확인합니다. 주장이 사실과 얼마나 일치하는지, 누락된 정보나 맥락이 있는지 검토합니다.

    4. 논리성 평가

    주장의 논리적 타당성을 평가합니다. 전제와 결론 사이의 연결이 합리적인지, 논리적 오류는 없는지 검토하고 논증 구조의 건전성을 분석합니다.

    5. 신뢰도 점수 산출

    사실 일치도, 논리적 타당성, 출처의 신뢰성, 맥락 고려도 등 여러 요소를 종합하여 0-100점 사이의 신뢰도 점수를 산출합니다. 각 평가 요소별 세부 점수도 함께 제공합니다.

    6. 평가 결과 제공

    최종 신뢰도 점수와 함께 평가 근거, 관련 자료 링크, 주장의 강점과 약점 등 상세한 분석 결과를 제공합니다. 사용자가 평가 과정을 이해하고 스스로 판단할 수 있도록 투명하게 정보를 공개합니다.

    신뢰도 점수 기준

    높은 신뢰도 (80-100점)

    • 검증 가능한 출처의 정확한 데이터와 일치
    • 논리적으로 타당하고 맥락을 충분히 고려
    • 신뢰할 수 있는 다수의 출처에서 확인 가능
    • 주요 반론에 대한 적절한 대응 포함

    중간 신뢰도 (50-79점)

    • 대체로 사실과 일치하나 일부 오류 포함
    • 논리적 구조는 타당하나 일부 약점 존재
    • 추가 맥락이나 정보가 필요한 부분 있음
    • 일부 출처의 신뢰성이 제한적임

    낮은 신뢰도 (20-49점)

    • 상당 부분 사실과 불일치하거나 오류 포함
    • 논리적 비약이나 오류가 다수 발견됨
    • 중요한 맥락이나 정보가 누락됨
    • 신뢰할 수 있는 출처가 부족함

    매우 낮은 신뢰도 (0-19점)

    • 명백한 허위 정보 또는 사실 왜곡 포함
    • 심각한 논리적 오류나 모순 존재
    • 검증 불가능하거나 신뢰할 수 없는 출처에만 의존
    • 의도적인 기만이나 조작의 가능성이 높음

    지속적 개선

    FactBridge의 AI 평가 시스템은 지속적으로 발전하고 있습니다. 사용자 피드백과 전문가 검토를 통해 알고리즘을 개선하고, 최신 연구 결과를 반영하여 더 정확하고 공정한 평가를 제공하기 위해 노력합니다.

    우리는 AI의 한계를 인식하고 있으며, 인공지능의 판단이 완벽하지 않다는 점을 항상 염두에 두고 있습니다. 따라서 모든 평가 결과는 참고 자료로 활용하고, 최종적인 판단은 사용자가 직접 내릴 수 있도록 투명하게 정보를 제공합니다.

    또한 우리는 AI 윤리와 공정성에 대한 원칙을 준수하고, 어떠한 정치적 편향 없이 사실에 기반한 평가를 제공하기 위해 최선을 다하고 있습니다.

    AI 기반 팩트체크를 직접 경험해보세요

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