Nach der US-Präsidentschaftswahl 2024 ist eine Tatsache klar geworden: Fehlinformationen haben sich online in erstaunlichem Tempo verbreitet. prägt die Meinung der Amerikaner über jeden Kandidaten sowie eine Reihe verschiedener Themen, darunter öffentliche Gesundheit, Klimawandel und Einwanderung. Generative KI – mit ihrer Fähigkeit, in Sekundenschnelle Deepfakes zu produzieren und ihrer Neigung, Fakten zu halluzinieren – ist nur gut für das Problem verschlimmern.
Fatorarseeins Start die teilgenommen haben TechCrunch stellt Battlefield 200 ein bereitet sich im Oktober auf den Angriff vor. Das Unternehmen, das den besten Pitch in der Kategorie „Sicherheit, Datenschutz und soziale Medien“ gewann, entwickelte ein Business-to-Business-Tool, das eine Live-Faktenprüfung von Text, Video und Audio ermöglicht. Der Pitch des Unternehmens: Unternehmen dabei zu helfen, stundenlange Recherchen einzusparen und etwaige Reputationsrisiken oder rechtliche Haftungsrisiken zu mindern.
Das norwegische Startup steckt noch in den Kinderschuhen; Factiverse hat seit seiner Einführung im Jahr 2020 rund 1,45 Millionen US-Dollar an Pre-Seed-Geldern eingesammelt. Laut der CEO und Mitbegründerin von Factiverse, Maria Amelie, hat das Unternehmen jedoch bereits mit der Zusammenarbeit mit Medien- und Finanzpartnern begonnen, darunter einer der größten Banken Norwegens.
Factiverse stellte sogar eine Live-Faktenüberprüfung zur Verfügung US-Präsidentschaftsdebatten das von mehreren Medienpartnern genutzt wurde, sagte Amelie.
„Wir sind kein LLM (großes Sprachmodell). Wir haben ein anderes Modell entwickelt, das auf dem Abrufen von Informationen basiert“, sagte Amelie gegenüber TechCrunch.
Als ehemalige Technologiejournalistin und publizierte Autorin hat Amelie Erfahrungen im Kampf gegen die Fakten aus erster Hand. Sie arbeitete mit Factiverse-Mitbegründer und CTO Vinay Setty zusammen, der außerordentlicher Professor für maschinelles Lernen an der Universität Stavanger ist, um das auf B2B ausgerichtete Startup zu gründen.
Laut Amelie basiert das Factivverse-Modell auf hochwertigen, gut kuratierten und verlässlichen Daten von vertrauenswürdigen Quellen und Faktenprüfern auf der ganzen Welt und nicht auf den „Junk-Food-Daten“, auf denen die generative KI trainiert wird.
„Wir haben unser KI-Modell darauf trainiert, intuitiv zu denken wie jemand, der viel Erfahrung in der Suche nach Informationen hat“, sagte Amelie.
Das auf maschinellem Lernen und Verarbeitung natürlicher Sprache basierende Modell ist in der Lage, Ansprüche zu identifizieren und das Web in Echtzeit zu durchsuchen – von Suchmaschinen wie Google und Bing bis hin zu KI-Suchmaschinen wie You.com und wissenschaftlichen Artikeln.
„Das Lustige daran ist, dass wir nicht das anzeigen, was in diesen Suchmaschinen zuerst erscheint“, sagte Amelie. „Wir schlagen tatsächlich vor, welche Quellen zu Ihrem Thema am maßgeblichsten sind oder in der Vergangenheit am maßgeblichsten waren … Wir betrachten tatsächlich die Domäne im Zusammenhang mit dem Thema und manchmal sogar, wer in einem Artikel zitiert wird.“
Mit Stand heute behauptet Factiverse, dass es GPT-4, Mistral 7-b und GPT-3 in seiner Fähigkeit übertrifft, Faktenprüfungswürdige Behauptungen in 114 Sprachen zu identifizieren. Das Modell des Unternehmens übertrifft LLMs auch bei der Feststellung der Richtigkeit einer Behauptung. Amelie sagte, die Erfolgsquote von Factiverse liege bei etwa 80 % und das Ziel bestehe darin, sich zu verbessern, wenn das Unternehmen weltweit neue Kunden hinzugewinne.
„Wir haben genug Geld, um die Besten zu sein, aber wir sind hier in den USA, um die Schnellsten zu werden“, sagte Amelie gegenüber TechCrunch. Sie wies auch darauf hin, dass das Unternehmen im Jahr 2025 eine Seed-Runde starten will. „Wir suchen Kunden und Investoren, die in Vertrauen und Glaubwürdigkeit investieren wollen“, sagte sie.
