Prinzipiell kann man 3 Arten von AI — akademisch gesehen nicht ganz vollständig — unterscheiden, die nicht immer scharf getrennt, sondern mehr oder weniger überlappend sind:
DeepNews verwendet zum größten Teil (c) statistisch basierte Verfahren und in sehr geringem Umfang (a) Regel-basierte Verfahren.
DeepNews 'ist' eine sogenannte 'argumentative AI'. Dies bedeutet, dass jede in DeepNews getroffene Entscheidung, etwa dass 'Text A zu Text B eine semantische Nähe von 83%' hat, bis ins kleinste Detail nachvollzogen und dargelegt werden kann.
In eigener Sache: Wir, die Entwickler von DeepNews glauben, dass nur eine argumentative AI mit den Grundsätzen einer offenen und transparenten Gesellschaft in Einklang zu bringen ist.
AI Entscheidungen und Ergebnisse, die auf neuronalen Netzen basieren, wie etwa die von ChatGPT, sind weder für Menschen noch Maschinen nachvollziehbar. Ergebnisse und darin konstatierte Aussagen und Fakten werden nicht begründet, sondern geliefert und sind zu akzeptieren— überprüfbar sind sie nicht.
Hinzu kommt, dass sich auf neuronalen Netzen basierende Verfahren oft ’biased’ verhalten. Das geschieht immer dann, wenn bei den zugrunde liegenden Trainings-Sets nicht genügend auf ’Neutralität’ geachtet wurde, was bei der Größe einiger Trainings Sets auch schwierig ist.
Viele der Kern-Funktionalitäten (Perspektiven, Extraktion von Themen, …), die DeepNews deutlich von anderen News-Aggregatoren absetzen, sind ohne den Einsatz unserer proprietären AI- und NLP-Verfahren nicht realisierbar — insbesondere was die Qualität und die Skalierbarkeit betrifft: