Система виявлення дезінформації та логічних помилок у медіатекстах з використанням пояснюваного штучного інтелекту (XAI)

Abstract

Об’єкт дослідження – процес автоматичного виявлення дезінформації, технік маніпуляції та логічних помилок у текстових медіаматеріалах. Предмет дослідження – методи NLP, тонкого налаштування великих мовних моделей і генерації пояснень природною мовою. Мета роботи – розроблення локальної інформаційної системи, яка виявляє маніпулятивні техніки у медіатекстах, повертає структурований JSON-результат і формує текстове пояснення логіки рішення засобами пояснюваного штучного інтелекту. Методи дослідження – аналіз джерел, порівняння існуючих рішень, дистиляція знань Teacher-Student, Supervised Fine-Tuning з QLoRA та експериментальне оцінювання за метриками Parsing Success Rate, Exact Match Accuracy і Mean Document-Level F1. У результаті роботи реалізовано прототип вебсистеми з backend FastAPI, frontend React/Vite, локальним сервером Ollama, LoRA-адаптерами до Bielik-4.5B і MLOps-петлею донавчання з участю експерта. Практична новизна полягає у поєднанні локального інференсу, відновлення некоректних JSON-відповідей і швидкого оновлення адаптера. Результати можуть використовуватись для медіамоніторингу, навчання медіаграмотності та підтримки роботи аналітика.