論文の概要: Multi-agent Systems for Misinformation Lifecycle : Detection, Correction And Source Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.17511v1
• Date: Fri, 23 May 2025 06:05:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-26 18:08:33.858474
• Title: Multi-agent Systems for Misinformation Lifecycle : Detection, Correction And Source Identification
• Title（参考訳）: 誤情報ライフサイクルのためのマルチエージェントシステム : 検出・補正・情報源同定
• Authors: Aditya Gautam,
• Abstract要約: 本稿では,誤情報ライフサイクルを網羅する新しいマルチエージェントフレームワークを提案する。 単一エージェントやモノリシックアーキテクチャとは対照的に,私たちのアプローチでは5つの特殊なエージェントを採用しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rapid proliferation of misinformation in digital media demands solutions that go beyond isolated Large Language Model(LLM) or AI Agent based detection methods. This paper introduces a novel multi-agent framework that covers the complete misinformation lifecycle: classification, detection, correction, and source verification to deliver more transparent and reliable outcomes. In contrast to single-agent or monolithic architectures, our approach employs five specialized agents: an Indexer agent for dynamically maintaining trusted repositories, a Classifier agent for labeling misinformation types, an Extractor agent for evidence based retrieval and ranking, a Corrector agent for generating fact-based correction and a Verification agent for validating outputs and tracking source credibility. Each agent can be individually evaluated and optimized, ensuring scalability and adaptability as new types of misinformation and data sources emerge. By decomposing the misinformation lifecycle into specialized agents - our framework enhances scalability, modularity, and explainability. This paper proposes a high-level system overview, agent design with emphasis on transparency, evidence-based outputs, and source provenance to support robust misinformation detection and correction at scale.
• Abstract（参考訳）: デジタルメディアにおける誤報の急速な拡散は、孤立したLarge Language Model(LLM)やAI Agentベースの検出方法を超えたソリューションを必要とする。 本稿では、より透明で信頼性の高い結果を提供するために、分類、検出、修正、ソース検証という、完全な誤情報ライフサイクルをカバーする新しいマルチエージェントフレームワークを提案する。 単一エージェントやモノリシックアーキテクチャとは対照的に,信頼性の高いリポジトリを動的に管理するためのインデクサエージェント,誤情報型をラベル付けするための分類エージェント,証拠に基づく検索とランキングのためのエクストラクタエージェント,事実に基づく修正を生成するためのコレクタエージェント,出力の検証とソースの信頼性の検証を行う検証エージェントの5つの特殊エージェントが採用されている。 各エージェントは個別に評価され、最適化され、新しい種類の誤情報やデータソースが出現するにつれて、スケーラビリティと適応性を確保することができる。 誤情報ライフサイクルを特別なエージェントに分解することで、私たちのフレームワークはスケーラビリティ、モジュール化、説明可能性を高めます。 本稿では,高レベルのシステム概要,透明性を重視したエージェント設計,エビデンスに基づくアウトプット,信頼性の高い誤情報検出と大規模な修正を支援するための出典証明を提案する。

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