論文の概要: Truth Sleuth and Trend Bender: AI Agents to fact-check YouTube videos and influence opinions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.10577v1
- Date: Fri, 11 Jul 2025 10:08:05 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-16 19:46:02.740189
- Title: Truth Sleuth and Trend Bender: AI Agents to fact-check YouTube videos and influence opinions
- Title（参考訳）: 真実とトレンドベンダー:YouTubeビデオを事実チェックして意見に影響を与えるAIエージェント
- Authors: Logé Cécile, Ghori Rehan,
- Abstract要約: 本稿では,YouTubeビデオのクレームをファクトチェックし,コメント欄にユーザを巻き込むAIシステムを開発する。
我々のシステムは、True SleuthとTrend Benderの2つの主要なエージェントで構成されている。
確立したベンチマークデータセットの実験と、YouTube上の実世界のデプロイを通じて、システムの能力を実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Misinformation poses a significant threat in today's digital world, often spreading rapidly through platforms like YouTube. This paper introduces a novel approach to combating misinformation by developing an AI-powered system that not only fact-checks claims made in YouTube videos but also actively engages users in the comment section and challenge misleading narratives. Our system comprises two main agents: Truth Sleuth and Trend Bender. Truth Sleuth extracts claims from a YouTube video, uses a Retrieval-Augmented Generation (RAG) approach - drawing on sources like Wikipedia, Google Search, Google FactCheck - to accurately assess their veracity and generates a nuanced and comprehensive report. Through rigorous prompt engineering, Trend Bender leverages this report along with a curated corpus of relevant articles to generate insightful and persuasive comments designed to stimulate a productive debate. With a carefully set up self-evaluation loop, this agent is able to iteratively improve its style and refine its output. We demonstrate the system's capabilities through experiments on established benchmark datasets and a real-world deployment on YouTube, showcasing its potential to engage users and potentially influence perspectives. Our findings highlight the high accuracy of our fact-checking agent, and confirm the potential of AI-driven interventions in combating misinformation and fostering a more informed online space.
- Abstract（参考訳）: 誤情報は今日のデジタル世界において重大な脅威となり、しばしばYouTubeのようなプラットフォームを通じて急速に拡散する。
本稿では,YouTubeビデオにおける事実チェックだけでなく,コメント欄にユーザを積極的に関与させ,誤解を招く物語に挑戦するAIを利用したシステムを開発することによって,誤情報に対処する新たなアプローチを提案する。
我々のシステムは2つの主要なエージェント、True SleuthとTrend Benderで構成されている。
Truth Sleuth氏はYouTubeビデオからクレームを抽出し、Wikipedia、Google Search、Google FactCheckなどのソースに描画するRetrieval-Augmented Generation (RAG)アプローチを使用して、その正確さを正確に評価し、ニュアンスで包括的なレポートを生成する。
厳格なプロンプトエンジニアリングを通じて、Trend Bender氏はこのレポートと関連する記事のキュレートされたコーパスを活用して、生産的な議論を刺激するために設計された洞察に富んだ説得力のあるコメントを生成する。
慎重に設定された自己評価ループにより、このエージェントは、そのスタイルを反復的に改善し、出力を洗練できる。
確立されたベンチマークデータセットの実験と、YouTube上の実世界のデプロイを通じて、システムの能力を実証し、ユーザをエンゲージする可能性を示し、パースペクティブに影響を与える可能性があることを示す。
我々の発見は、ファクトチェックエージェントの精度の高さを強調し、誤情報に対処し、より情報のあるオンライン空間を育むためのAIによる介入の可能性を確認する。
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