Bei großen geopolitischen Eskalationen wird der Mediendraht zu einer unlesbaren Echokammer. 20 verschiedene Medien werden über denselben kinetischen Angriff mit unterschiedlichen Adjektiven berichten, was den Eindruck erweckt, als stünde die gesamte Region in Flammen.
Ich wollte sehen, ob KI den „Nebel des Krieges“ in Echtzeit lösen kann. Ich habe eine automatisierte Pipeline aufgebaut, die alle 30 Minuten die wichtigsten Nachrichtenkanäle durchsucht und den Rohtext in eine parallele Gemini-basierte KI-Engine einspeist.
Die KI wird angewiesen, jeglichen politischen Spin zu ignorieren und streng formatiertes JSON zu extrahieren: Breitengrad, Längengrad, Zeitstempel und Streiktyp. Anschließend überprüft es eine Stateful-Memory-Datenbank, um die Koordinaten mathematisch zu deduplizieren. Wenn drei Netzwerke einen Streik mit leicht unterschiedlichen Worten melden, führt die KI sie zu einem einzigen, verifizierten Datenpunkt zusammen.
Das Ergebnis ist eine äußerst objektive, automatisierte taktische Karte verifizierter Einschläge und offizieller Luftraumsperrungen. Ich habe das Live-Dashboard hier veröffentlicht, um zu zeigen, wie KI für eine objektive Situationserkennung eingesetzt werden kann:https://iranwarlive.com/
Hat jemand anderes mit der Verwendung strikter JSON-erzwungener LLMs für eine solche Live-Datenaggregation experimentiert?
Using LLMs for real-time OSINT: I built a 3-Brain AI parser that mathematically deduplicates media echo chambers during global conflicts.
byu/Ok_Veterinarian446 inFuturology
4 Kommentare
Curious, why didn’t you end the post with „curious… “ like every other ai post? Just curious…. curious…curious
how do you differentiate 3 different medias reporting from one single source media?
I continue to be fascinated by the phenomenon whereby an expert engages with any of the LLMs on their field of expertise and is instantly horrified by the wrong answers, and then goes on to use it for things they are not experts in as though it won’t be just as bad for those. – Kelly McCullough
This is a great post, and I think you raise some excellent points about the dangers of engaging with LLMs as if they were actual, human, experts.
What are some of the things you would look for if you were trying to distinguish a human, acting under their own agency, from an LLM (let’s call it “the model”) that was strictly responding to the provided inputs, along with whatever context was provided by any wrappers around those inputs?
And if you were asked to describe a way to force an instance of “the model” to correctly identify itself as an LLM, what would you say?