Chamada para o 2º Workshop – ETAPA 4
Nesta 2ª edição, o evento de divulgação do Projeto Web 3.0 terá como foco principal a apresentação dos resultados parciais – Modelagem da Arquitetura Técnica (ETAPA 4). Na oportunidade, será exibido o protótipo de interface mínima, as funcionalidades básicas dos mecanismos de checagem de notícias e a visão de arquitetura da prova de conceito de uma aplicação descentralizada (PoC dApp), no âmbito do Projeto Web 3.0.
O Workshop visa a divulgar os resultados preliminares dos estudos concernentes à Fase 2 – Etapa 4. Na Fase 1, apresentou-se a proposta da PoC dApp por meio de um teste de conceito, abordando os aspectos gerais da função de verificação de Fake News e desinformação e os princípios de arquitetura do protótipo a ser desenvolvido. Para a Fase 3, está previsto o desenvolvimento da aplicação descentralizada e a demonstração da PoC exploratória.
O Workshop acontecerá no dia 10 de Abril de 2024, das 09 às 12h.
Local: Instituto de Informática da Universidade Federal de Goiás
O evento ocorrerá de forma Presencial e Online (Anatel e Convidados)
Presencial: Sala 257 - Prédio do INF/UFG - Campus Samambaia (clique no link para visualizar o mapa)
Remoto: transmissão on-line pelo Microsoft Teams (clique no link pra entrar na sala)
Programação – Dia 10/Abr [09:00 – 12:00]
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09h00 |
Abertura
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09h20 |
Apresentação da Modelagem da Arquitetura Técnica
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10h20 |
Exibição dos Resultados Alcançados
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11h20 |
Sessão de discussão
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11h50 |
Encerramento
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Resumo
A Prova de Conceito de uma aplicação descentralizada (PoC dApp) voltada para a checagem de notícias está sendo desenvolvida numa parceria entre o Instituto de Informática da Universidade Federal de Goiás e a ANATEL. O protótipo desta PoC para lidar com fake News e desinformação é constituído de duas partes principais: o Mecanismo de Checagem descentralizado, seguro e tokenizado (MC-dApp) e o Mecanismo de Checagem Automático Supervisionado (MC-IA).
Mecanismo de Checagem descentralizado, seguro e tokenizado (MC-dApp)
O MC-dApp é aquele que fornece um ambiente de curadoria e votação para auxiliar às atividades dos fact-checkers (peritos em checagem de notícias), que são pessoas físicas ou jurídicas de reputação ilibada e reconhecida competência técnica. Tais indivíduos atuam em agências verificadoras de fatos ou são free-lancers. Avaliam conteúdos suspeitos a respeito de sua veracidade e procedência. O cerne deste mecanismo é a rede blockchain. A blockchain consiste de um registro distribuído seguro, imutável, descentralizado e escalável para guardar as informações referentes ao processo de perícia dos conteúdos suspeitos. Os principais serviços providos por este mecanismo utilizam a infraestrutura de blockchain para entregar suas soluções. As principais funcionalidades, incluem: (i) o subsistema de consenso, (ii) o subsistema de token e (iii) um subsistema para dar apoio à verificação de conteúdo pelas redes sociais e outras plataformas de comunicação massiva.
O subsistema de consenso baseia-se em uma fórmula matemática executada pelos contratos inteligentes da blockchain que pondera os votos dos fact-checkers de acordo com o grau de credibilidade de cada um deles. Essa credibilidade é um índice dinâmico baseado em vários fatores, tais como os acertos ao julgar notícias ao longo da atuação como fact-checker, seu currículo, seu histórico de acurácia e sua atuação profissional. Com isso, em um conjunto de N fact-checkers que esteja atuando na perícia de uma dada notícia, os fact-checkers votam se a notícia é verdadeira ou falsa. Com base na aplicação da fórmula, o mecanismo entrega um veredito sobre aquela notícia, entrega o resultado para os usuários do sistema e grava o resultado na blockchain de modo perpétuo.
O subsistema de token, por sua vez, é um mecanismo para recompensar os fact-checkers por sua atuação dentro da plataforma. Este mecanismo está vinculado ao conceito de redes sociais seguras e permite que, com base nos acertos em classificar notícias como falsas ou não, os fact-checkers possam receber recompensa em forma de tokens que possam ser trocados por moeda corrente. Estudos estão sendo aprofundados nesse tema, em particular sobre a viabilidade de uso de moeda fiduciária (corrente) ou mesmo o real digital.
Por fim, o subsistema para dar apoio às redes sociais oferece todos os serviços retrocitados, é baseado em redes blockchain para que as plataformas digitais de comunicação social populares (como X, Facebook, Whatts app, Telegram, Instagram ou TikTok) e outras plataformas de mídias sociais, mensagens instantâneas e outros espaços cibernéticos de atividades comunicacionais intensivas possam utilizar este ambiente seguro de curadoria e perícia de conteúdo. Neste mecanismo, as plataformas passam a assumir as funções de produtor e consumidor de informação. As redes sociais podem requisitar os serviços de fact-checking, disponibilizados pelo MC-dApp e usar os serviços de curadoria e perícia humana e os serviços de verificação de fatos baseados em verificação automática. Com isso, as plataformas populares podem usar um serviço seguro, descentralizado, tokenizado e escalável, podendo acessar um barramento de serviços apoiado por uma rede de blockchain. Além disso, as análises já realizadas pelo subssitema enriquecem os dados da própria ferramenta, auxiliando no treinamento do mecanismo MC-IA, e permitem que um conteúdo já classificado seja também alertado como falso e disseminado em outras plataformas além daquela que requisitou o pedido de análise.
Mecanismo de Checagem Automático Supervisionado (MC-IA)
O MC-IA utiliza técnicas de última geração baseadas em inteligência artificial (IA) para realizar a verificação de fatos de modo semiautomático. Dentre as técnicas, destacam-se os mecanismos de aprendizado de máquina, os algoritmos de classificação, os recursos de análise de sentimentos, um banco de dados especializado onde o texto processado é armazenado e os rastreadores de redes (crawlers) que buscam na internet para verificar se alguma agência de checagem ou base pública já realizou a classificação daquela notícia como autêntica ou falsa (evitando o desperdício de tempo e recurso do subsistema e acelerando a entrega do resultado). Se aquela notícia ainda não foi classificada por outro veículo, o subsistema dispara a análise com base em IA.
O MC-IA é considerado semiautomático porque, apesar de haver uso de automatização, o resultado emitido por este mecanismo consiste de uma pontuação (escore), isto é, um valor entre 0 e 1 que representa o quão provavelmente aquele conteúdo é falso. Quanto mais próximo de 1, mais provável que seja falso. Quanto mais próximo de 0, mais provável que seja um conteúdo verdadeiro (genuíno). Partindo da premissa de que os modelos de IA mais avançados permitem fornecer processos de classificação cada vez mais acurados, ainda que não sejam 100% confiáveis, será calculado um escore para cada notícia, e o resultado final será determinado pelos fact-checkers humanos com base na explicabilidade do resultado, isto é, parâmetros gerados automaticamente pela IA que explica quais os atributos daquele texto levaram à conclusão de que é provavelmente verdadeiro ou falso.
Considerações Gerais
A modelagem da arquitetura técnica da PoC dApp permitiu descrever os principais componentes, as relações e a forma de comunicação para possibilitar executar as atividades de detecção e contenção de Fake News. Os resultados parciais são promissores e a expectativa é de que os mecanismos de checagem MC-dApp e MC-IA possam continuar evoluindo para serem disponibilizados no protótipo experimental a ser entregue na próxima fase.
Agradecemos à Anatel e à FAPEG pelo apoio ao projeto. Não perca outros vídeos do projeto neste canal.