Mit KI gegen Fake News - wie geht das?

Im Netz Fakten von Fake News zu unterscheiden fällt zunehmend
schwer. Auch in der textbasierten Alltagskommunikation - egal ob
privat oder beruflich - können wir uns leider nicht darauf
verlassen, dass es alle Menschen ehrlich mit uns meinen. Wäre es da
nicht hilfreich eine KI zu haben, die zwischen den Zeilen lesen
kann? Die also nicht nur Fakten checkt, sondern Gefühle und Motive
hinter einer Textnachricht erkennt? Über Grenzen und Möglichkeiten
der textbasierten Lügen- und Emotionserkennung sprechen wir heute
mit Professor Dr. Roman Klinger. Er ist Inhaber des Lehrstuhls für
Grundlagen der Sprachverarbeitung an der Uni Bamberg, Leiter der
Arbeitsgruppe für natürliche Sprachverarbeitung (BamNLP) und
Mitglied des Bamberg Center of Artificial Intelligence (BaCAI).
Sein Ziel ist es, KI-Systeme zu entwickeln, die Texte mit
faktischen und nicht-faktische Informationen verstehen und erzeugen
können. Die Anwendungsfelder sind vielfältig: Das aktuelle Spektrum
reicht von der sprachlichen Modellierung psychologischer Konzepte
(z.B. Emotionen) über das biomedizinische Textmining bis zur
Analyse von Social Media Content. Eine Übersicht der
Forschungsthemen und Publikationen von Professor Klinger und der
Bamberger Arbeitsgruppe für Natural Language Processing (BamNLP)
finden Sie hier:
https://www.uni-bamberg.de/nlproc/team/prof-dr-roman-klinger/
https://www.uni-bamberg.de/nlproc/ https://romanklinger.de/cv/