정확성과 사실적 보고 보장

AI 생성 뉴스에서 높은 표준을 유지하는 방법

모든 뉴스에서 정확성은 최우선입니다. 우리는 다층 접근 방식을 사용하여 AI 생성 기사가 사실적이고 바이어스 없으며 신뢰할 수 있도록 보장합니다. 이것이 우리가 하는 방법입니다.

다양한 채널에서 소스 수집

우리의 프로세스는 여러 채널에서 포괄적인 소스 수집으로 시작합니다:

RSS 피드: 글로벌 및 로컬 소스에서 수천 개의 RSS 피드에서 뉴스를 수집합니다.
Google News: 타겟 검색은 브레이킹 뉴스와 니치 주제를 발견하는 데 도움이 됩니다.
소셜 미디어: 실시간 업데이트와 공공 담론을 위해 X (이전 Twitter)와 같은 플랫폼을 모니터링합니다.

우리는 관련성과 콘텐츠 품질에 따라 소스를 필터링하여 가장 관련 있고 신뢰할 수 있는 정보로 작업하도록 보장합니다.

콘텐츠 추출 및 그라운딩

각 소스 URL에 대해 웹 스크래핑을 통해 주요 콘텐츠를 추출하고, 광고, 탐색, 관련 없는 요소를 제거합니다. 이 원시 콘텐츠는 우리의 AI 프롬프트에 직접 포함되며, "그라운딩"이라고 불리는 기술입니다.

그라운딩은 제공된 소스 자료에만 기반하여 AI가 요약을 생성하도록 보장하여 환상을 방지하고, 오래된 또는 부정확할 수 있는 사전 훈련된 지식에 기반하지 않습니다.

AI 지원 큐레이션 및 쓰기

우리의 AI는 관련 소스를 일관된 클러스터로 큐레이션한 다음, 수집된 콘텐츠를 기반으로 기사를 작성합니다. 쓰기 프로세스는 강조합니다:

객관성과 중립성
짧고 사실적인 요약
모든 소스 URL 인용

이 접근 방식은 바이어스를 줄이고 이벤트의 포괄적인 커버리지를 보장합니다.

자동 사실 확인

민감한 주제 (YMYL 카테고리처럼 금융, 건강, 정치)에 대해 추가 사실 확인을 적용합니다:

AI 검증 대 소스 콘텐츠
웹 검색 결과와의 크로스 참조
불일치가 발견되면 자동 재작성

이 후처리 단계는 고위험 주제에 추가 검증 레이어를 추가합니다.

인간 감독 및 수동 검토

자동화된 시스템에도 불구하고 인간 전문 지식은 여전히 중요합니다. 우리 팀은 기사의 정기적인 수동 검토를 수행합니다, 특히:

새 주제 또는 신흥 트렌드
복잡한 지정학적 이벤트
잠재적 바이어스 또는 민감성 문제

최근 검토에서 오류를 발견하지 않았습니다, 우리의 그라운딩 기술 덕분입니다.

사용자 주도 품질 관리

우리는 보고 시스템을 통해 독자가 정확성에 기여할 수 있도록 권한을 부여합니다. 사용자는 검토를 위해 기사를 표시할 수 있으며, 이는 즉각적인 인간 조사를 유발합니다. 이 집단적 접근은 우리의 자동 시스템이 놓칠 수 있는 에지 케이스를 포착하는 데 도움이 됩니다.

진실과 투명성에 대한 우리의 약속

정확성은 단순한 기능이 아닙니다 – 우리의 기반입니다. 우리는 프로세스를 지속적으로 개선하고, 더 나은 AI 모델에 투자하며, 방법에 대한 개방적인 커뮤니케이션을 유지합니다. 각 기사에는 소스 링크, 신뢰 점수, 사실 확인 지표가 포함되어 독자와의 신뢰를 구축합니다.