Ein Urteil braucht eine Quelle
Wer einen Faktencheck anfordert, schickt mit Veritas den Artikeltext an ein Gemini-Modell mit eingeschalteter Google-Suche. Die Anweisung ist eng gefasst. Das Modell benennt die Hauptthese des Artikels, wählt drei bis fünf tragende Behauptungen und bewertet jede als verifiziert, umstritten oder nicht verifizierbar. Dazu nennt es Anzeichen von Voreingenommenheit. Die Antwort muss in einem festen Datenformat ankommen.
Zwei Regeln verhindern, dass daraus nur eine zweite Meinung wird. Die Domain des Artikels selbst darf nicht als Beleg dienen, ein Text kann sich also nicht selbst bestätigen. Und jede verifizierte oder umstrittene Behauptung muss auf eine Quelle verweisen. Eine Behauptung ohne Quelle ist nicht verifizierbar, gleichgültig, was das Modell für richtig hält.
Auch die App übernimmt die Antwort nicht ungeprüft. Quellenadressen stammen aus den Suchergebnissen, die der Anbieter zusammen mit der Antwort meldet. Nur wenn er keine meldet, greift die App auf die Liste zurück, die das Modell geschrieben hat. Ein Urteil, das die App nicht kennt, wird zu „nicht verifizierbar“, nie zu „verifiziert“. Lässt sich die Antwort gar nicht lesen, erscheint ein Fehlerzustand statt eines leeren oder erfundenen Ergebnisses.
Ein Modellaufruf kann scheitern
Eine Anfrage mit Websuche kann lange dauern oder abgelehnt werden. Veritas versucht es bis zu dreimal mit wachsender Pause und bricht jeden Versuch nach zwei Minuten ab. Meldet der Anbieter, dass das Anfragelimit erreicht ist, wechselt die App einmal auf einen zweiten Schlüssel.
Das sind kleine Mechanismen, und sie trennen eine Vorführung von einer Funktion. Ohne sie sieht eine langsame Antwort wie ein eingefrorener Bildschirm aus und eine abgelehnte Anfrage wie ein Artikel, an dem es nichts zu prüfen gibt.
Die günstigste Prüfung ist die bereits erledigte
Jede Prüfung kostet Zeit und Geld, und viele Menschen öffnen dieselben Artikel. Ein fertiges Ergebnis wird deshalb zweimal gespeichert. Auf dem Gerät bleibt es sieben Tage, begrenzt auf die 100 neuesten Ergebnisse. Eine zweite Kopie geht in eine gemeinsame Datenbank. Wer denselben Artikel später öffnet, erhält das gespeicherte Ergebnis, und es entsteht kein neuer Modellaufruf.
Die übrigen Aufrufe haben feste Grenzen. Artikeltext endet bei 4.000 Zeichen. Das tägliche Briefing liest höchstens 25 Artikel mit kurzen Auszügen. Die Gruppierung betrachtet höchstens 80 Artikel der letzten 48 Stunden, verschickt in Stapeln von 15 Schlagzeilen, und ihr Ergebnis gilt zwei Stunden. Der Vergleich, wie Medien eine Geschichte darstellen, läuft erst beim Öffnen dieser Geschichte und an höchstens sechs Artikeln.
Ein Ereignis, mehrere Medien
In den eigenen Feeds steht dasselbe Ereignis oft mehrfach. Veritas schickt Schlagzeilen mit ihrem Medium an das Modell und erhält Gruppen von Artikelnummern zurück. Die App prüft jede Nummer, verwirft Gruppen mit weniger als zwei Artikeln und zeigt die größten Geschichten zuerst. Beim Öffnen einer Geschichte kommen eine kurze Zusammenfassung und ein Vergleich der Medien hinzu.
Die Entwurfsnotiz zu dieser Funktion beschreibt ein zweistufiges Verfahren: zuerst lokal nach gemeinsamen Schlagwörtern gruppieren, dann vom Modell bestätigen lassen. Der lokale Schritt existiert und hat 14 Unit-Tests für Schlagwörter, Ähnlichkeit und Gruppierung. Der aktuelle Ablauf ruft ihn nicht auf und verlässt sich allein auf das Modell. Diese Lücke steht hier, weil die Tests sonst mehr nahelegen würden, als die App tut.
Ein Briefing, das vor dem Leser fertig ist
Das Daily Checkup ist ein Briefing aus den eigenen Feeds zu einer selbst gewählten Uhrzeit. Die Erzeugung dauert zu lange, um erst beim Öffnen der App zu beginnen. Veritas setzt deshalb in Android einen exakten Alarm, der das Gerät weckt, außerhalb der Oberfläche läuft, einen stillen Fortschrittshinweis zeigt und das fertige Briefing meldet.
Der Alarm gilt nur für einen Tag und setzt sich am Ende jedes Laufs neu. Das geschieht auch, wenn die Erzeugung scheitert, ein schlechter Morgen beendet also nicht den Zeitplan. Themen lassen sich als „immer“, „manchmal“ oder „ausblenden“ markieren, und diese Auswahl fließt in die Anweisung für das Briefing ein. Die Ausgabe ist in zwölf Sprachen möglich.
Was nicht fertig ist
Veritas ist ein Prototyp und wird hier als solcher beschrieben. Die App trägt noch eine Platzhalter-Kennung und keine Release-Signatur. Sie ruft das Modell direkt vom Gerät auf, mit den Schlüsseln in der App. Eine Veröffentlichung bräuchte ein Backend dazwischen, das die Schlüssel hält und Grenzen je Leser durchsetzt. Es gibt kein Benutzerkonto, und die geplanten Punkte der Roadmap im Projekt sind offen, darunter Offline-Lesen, ein dunkles Design und vorgelesene Briefings.
Die Hintergrunderzeugung und die Übergabe eines fertigen Briefings an den Bildschirm wurden für diese Seite im Code gelesen, nicht auf einem Gerät getestet.
Was diese Arbeit für Kundenprojekte zeigt
Veritas zeigt, wie CIDIX ein Sprachmodell in ein Produkt einbaut, ohne ihm das letzte Wort zu lassen. Das Modell erhält eine enge Aufgabe und ein festes Format. Die Anwendung entscheidet, was als Beleg zählt, was bei einem Fehler geschieht und wie oft das Modell überhaupt gefragt wird.
Dasselbe Muster gilt überall, wo erzeugte Aussagen Folgen haben, etwa in Recherchewerkzeugen, Support-Antworten oder internen Wissensdatenbanken. Die ersten Fragen eines solchen Projekts sind dieselben wie hier. Woher stammt jede Aussage, was sieht der Nutzer, wenn es keine Quelle gibt, und was kostet eine Antwort?