Agent AI: Filtrowanie dezinformacji PL – zdrowie, polityka

Stworzenie osobistego Agenta AI, który będzie filtrował dezinformację i fake newsy w internecie dla konkretnych obszarów zainteresowań w języku polskim, wymaga przede wszystkim solidnego przygotowania danych i precyzyjnego zdefiniowania, co dla ciebie oznacza „wiarygodność”. Nie ma tu cudownych pigułek. Musisz go nauczyć, na czym ma bazować, bo standardowe modele często same rzucają farmazonami. To nie są żadne cuda, ale wymaga konsekwencji i sporej dozy manualnej pracy, by ten twój agent faktycznie stał się twoim zaufanym pomocnikiem, a nie kolejnym generatorem bajek.

Dlaczego potrzebujesz własnego Agenta AI?

Internet to obecnie ściek. Widziałem to przez ostatnie dwie dekady. Ilość śmieci, propagand, półprawd i jawnych kłamstw, szczególnie w tematach takich jak zdrowie, polityka czy nawet nauka, jest po prostu potężna. Zwykłe wyszukiwarki czy algorytmy społecznościowe często tylko to potęgują, wrzucając ci pod nos to, co „klikalne”, a niekoniecznie „prawdziwe”. Ludzie toną w tym szumie. Agenta AI budujesz, żeby to on, a nie ty, przerabiał ten syf i wyciągał esencję zgodną z twoimi kryteriami. To potężne narzędzie. Serio.

Krok po kroku: Jak zbudować Agenta filtrującego dezinformację

Budowa takiego agenta to proces iteracyjny, więc nie licz na to, że za pierwszym razem wszystko zadziała idealnie.

1. Zdefiniuj obszary zainteresowań i źródła wiarygodności

Zacznij od konkretnych domen. Czy to polityka, zdrowie, ekonomia? A może coś niszowego, jak historia lokalna? Im bardziej precyzyjnie określisz obszar, tym łatwiej będzie trenować Agenta.

• Źródła zaufane: Zrób listę renomowanych, zweryfikowanych źródeł w języku polskim. To mogą być instytuty badawcze, uznane media, publikacje naukowe (np. PubMed, Google Scholar), oficjalne strony rządowe, organizacje międzynarodowe (tak, serio — sprawdzałem, mają dobre dane).
• Źródła do unikania: Wskaż strony, portale, blogi czy profile w mediach społecznościowych, które notorycznie publikują fake newsy. Nie bój się ich nazwać. Musisz mu pokazać czarne na białym.

2. Wybór narzędzi i podstawowego modelu AI

Nie musisz pisać kodu od zera. Możesz wykorzystać dostępne duże modele językowe (LLM) jako bazę, a następnie je dopasować.

• LLM jako fundament: Zacznij od Claude’a, Gemini czy ChatGPT (wersje Pro dają lepsze możliwości customizacji). One same w sobie potrafią już sporo, ale ich wiedza o bieżącej dezinformacji bywa… ograniczona.
• Frameworki RAG (Retrieval Augmented Generation): To moim zdaniem klucz. Agent nie polega tylko na swojej wewnętrznej wiedzy, ale „przeszukuje” i odwołuje się do zewnętrznych, zaufanych baz danych, które mu podasz.
• Stwórz własną, aktualizowaną bazę wiedzy z wiarygodnych źródeł. Może to być baza danych, zbiór dokumentów PDF, wyselekcjonowane strony internetowe.
• Użyj narzędzi takich jak LangChain czy LlamaIndex, aby połączyć LLM z tą bazą. Dzięki temu, gdy Agent otrzyma zapytanie, najpierw wyszuka informacje w *Twoich* zaufanych źródłach, a dopiero potem formułuje odpowiedź. To ogranicza halucynacje. W cholerę.

3. Trenowanie i fine-tuning Agenta

Tu zaczyna się prawdziwa zabawa, która wymaga cierpliwości.

• Instrukcje systemowe (system prompts): Zdefiniuj role i cel Agenta. Na przykład: „Jesteś ekspertem ds. weryfikacji faktów w dziedzinie zdrowia w Polsce. Twoim zadaniem jest identyfikowanie i obalanie dezinformacji. Bazuj wyłącznie na danych z bazy .”
• Przykłady (few-shot learning): Daj mu konkretne przykłady:
• Przykład pytania z dezinformacją: „Czy picie sody oczyszczonej leczy raka?”
• Oczekiwana odpowiedź Agenta: „Informacja o leczeniu raka sodą oczyszczoną to dezinformacja. Według nie ma żadnych dowodów potwierdzających taką tezę, a może być to szkodliwe. Sprawdź: .”
• Cykliczna weryfikacja: Regularnie testuj Agenta na nowych, prawdziwych przykładach dezinformacji. Oceniaj jego odpowiedzi. Jeśli się myli, poprawiaj dane wejściowe lub instrukcje. U mnie zadziałało najlepsze efekty przynosiło regularne 'dokarmianie’ go nowymi przykładami, zarówno poprawnymi, jak i fałszywymi.

4. Monitorowanie i doskonalenie

To nie jest projekt jednorazowy. Internet się zmienia. Dezinformacja ewoluuje.

• Automatyczne aktualizacje danych: Zadbaj o to, by Twoje zaufane źródła były regularnie skanowane i aktualizowane w Twojej bazie danych RAG.
• Pętla sprzężenia zwrotnego: Jeśli Agent ma być używany przez większą grupę, zbieraj feedback. Ludzie zauważą, jeśli coś przeoczy. (Nie pytaj skąd wiem, że to działa).

Wyzwania i ograniczenia

• Złożoność języka polskiego: Nasz język bywa pokrętny. Modele czasami mają problem z niuansami, ironią czy sarkazmem, co jest często wykorzystywane w dezinformacji.
• Zasoby i koszty: Budowa i utrzymanie takiego systemu wymaga czasu, wiedzy i często pewnych środków finansowych (za dostęp do lepszych LLM i narzędzi RAG się płaci).
• Subiektywność „prawdy”: Pamiętaj, że nawet „wiarygodne” źródła mogą mieć swoje biasy. Twój Agent będzie odzwierciedlał twoje wybrane źródła i kryteria. To nie jest obiektywna prawda absolutna, to twoja wersja filtru.

Reszta to już detale, które wyjdą w praniu.

Najczęstsze pytania

Czy to w ogóle działa?

Tak, to działa, ale tylko jeśli poświęcisz czas na solidne przygotowanie i konsekwentne ulepszanie agenta. To nie jest magia, to inżynieria promptów i danych.

Czy mogę to zrobić bez kodowania?

W dużym stopniu tak. Wiele platform LLM oferuje interfejsy bezkodowe, a narzędzia RAG stają się coraz bardziej user-friendly. Wymaga to jednak zrozumienia zasad, a niekoniecznie pisania linii kodu.