规模化事实核查：面向在线媒体的多模态AI用于真实性和情境验证

社交媒体平台上多媒体内容的激增，深刻改变了信息的消费和传播方式。尽管这一变迁实现了对全球事件的实时报道，也加剧了虚假信息和虚假信息的快速传播，尤其是在战争、自然灾害或选举等危机期间。合成媒体的兴起以及真实内容在误导性情境中的重用，加剧了对鲁棒多媒体验证工具的需求。本文提出了为ACM Multimedia 2025 Grand Challenge on Multimedia Verification开发的全面系统。该系统在多语言环境中评估多媒体内容的真实性和情境准确性，生成面向专家的验证报告以及面向大众的易懂摘要。我们引入统一的验证管道，整合视觉 Forensics、文本分析和多模态推理，提出一种通过语义相似性、时间对齐和地理位置线索检测情境不符（Out-of-Context, OOC）媒体的混合方法。对Grand Challenge基准的广泛评估表明，该系统在多种真实世界场景中均表现有效。我们的贡献推动了多媒体验证的前沿进展，为新闻记者、事实核查员和研究人员提供了应对数字时代信息完整性挑战的实用工具。