Estrutura da Equipe
O estudo da IA no combate à desinformação e à corrupção envolve pelo menos 5 tarefas principais.
- Tarefa 1 – Alegação: Coleta de dados qualitativos sobre alegações de corrupção contra políticos e identificação de um “padrão ouro” confiável de alegações verdadeiras (mais frequentemente processadas) versus falsas (incorretas/incorretas/desinformais), visando inicialmente o Canadá e os Estados Unidos, e agora também a Europa e as Américas.
- Tarefa 2 – Parlamento: Coleta de dados qualitativos sobre o uso de IA em parlamentos, tanto por meio de estudos de caso quanto de entrevistas estruturadas em profundidade, buscando identificar as melhores práticas mais adequadas ao uso de IA no combate a todas as formas de “ameaças cibernéticas híbridas” na “infraestrutura crítica” que é a democracia, e em particular a desinformação e a corrupção, que são cada vez mais prevalentes devido ao uso indevido de IA.
- Tarefa 3 – Negócios: Coleta de dados qualitativos e análise quantitativa de dados para determinar as estratégias de resposta de líderes empresariais diante da desinformação, especialmente porque as empresas são tipicamente alvos (como recipientes de recursos ou vantagens de corrupção) ao mesmo tempo em que funcionários públicos sofrem alegações. Portanto, as empresas têm grande interesse em ferramentas de desambiguação mais robustas usando IA.
- Tarefa 4 – Linguagem: Reutilização de corpora e Modelos de Linguagem Ampla (LLM) existentes, juntamente com Grafos de Conhecimento (KG), para analisar o texto de corpora coletados sobre alegações verdadeiras/falsas contra políticos e desenvolvimento de ferramentas de IA superiores para desambiguar notícias falsas, além de inferir possíveis próximos passos em uma campanha de desinformação e quem ela pode atingir em seguida na cadeia lógica.
- Tarefa 5 – Ontologia: Reutilização de Grafos de Conhecimento (KG) e ontologias existentes para desenvolver um modelo semântico novo e integrado de corrupção, juntamente com desinformação, dinâmica de alegações e diversas entidades visadas em notícias falsas, como projetos do setor público, compras e empreiteiros.
Tarefa 1 – Alegação
Sylvia Andriamaharosoa, Graduate Research Assistant, UQO, [LinkedIn]
Jean-Philippe Dogbo, Graduate Student, UQO, [LinkedIn]
Tarefa 2 – Parlamento
Tarefa 3 – Negócios
Ousmane Alkaly, Graduate Student, UQAM, [LinkedIn]
Tarefa 4 – Linguagem
Tony Berber-Sardinha, Full Professor, Pontifícia Universidade Católica de São Paulo, [Web] ~ [LinkedIn] ~ [Scholar]
Sotiris Kranias, Partner, Hellenic OCR Team, [LinkedIn]
Hazem Amamou, Graduate Student, INRS, [LinkedIn]
