Ein Bild kann jede forensische Prüfung bestehen, die wir haben — keine Splicing-Artefakte, keine KI-Generierungs-Fingerabdrücke, konsistente Metadaten — und trotzdem irreführend sein, weil es als etwas dargestellt wird, das es nicht ist. Ein Foto von einer Demonstration aus dem Jahr 2019, das als „Eilmeldung von heute Morgen“ erneut geteilt wird, ist vollkommen authentisch und vollkommen falsch zugeordnet. Unsere bestehenden Pipelines sind darauf ausgelegt, „Ist das echt?“ zu beantworten, nicht „Woher stammt das tatsächlich, und wer steht dahinter?“. Quellenrecherche schließt diese Lücke.
Jede Pipeline-Stufe auf der Plattform war bisher entweder eine KI-Stufe (die über die Trainingsdaten des Modells schlussfolgert) oder eine Crowd-Stufe (die an menschliche Prüfende weiterleitet). Quellenrecherche erforderte eine dritte Art: eine Stufe, die während des Pipeline-Laufs live im Web sucht und crawlt, sodass ihre Ergebnisse den aktuellen Zustand des Internets widerspiegeln statt des Trainings-Cutoffs eines Modells.
Wir haben web-research als neuen PipelineStageDefinition-Typ hinzugefügt, der inline wie eine KI-Stufe ausgeführt wird — kein Pausieren-und-Fortsetzen nötig, da nicht auf Menschen gewartet wird. Im Hintergrund führt sie eine Metasuche aus, crawlt die relevantesten Ergebnisse und speist den aggregierten Text in ein LLM ein, um Erkenntnisse zusammenzufassen. Das ist eine echte neue Fähigkeit für die Plattform, keine Neuverpackung einer bestehenden — es ist das erste Mal, dass eine Crowdee-Pipeline über lebende, aktuelle Informationen schlussfolgert statt über das Trainingswissen eines Modells.
verify-source-credibility verkettet drei Stufen: Die Web-Recherche verfolgt das Thema bis zu seiner frühesten oder maßgeblichsten Quelle zurück, eine KI-Stufe fasst einen Quellenverweis zusammen und klassifiziert ihn in eine Kategorie — staatlich, Privatperson oder Unternehmen —, und eine Crowd-Bestätigungsstufe lässt Fact-Checking-Mitarbeitende diese Klassifizierung bestätigen oder korrigieren, bevor ein finales Scorecard erstellt wird. Das Ergebnis ist ein Quellenverweis, Hintergründe zu den beteiligten Accounts, eine Kategorie und ein Glaubwürdigkeitswert mit schriftlicher Erklärung — nicht nur ein Urteil über den Inhalt selbst, sondern eine Aussage darüber, woher er tatsächlich stammt.
Web-Recherche kann eine plausibel aussehende Quelle zutage fördern und trotzdem falschliegen — Suchergebnisse werden manipuliert, Spiegel-Seiten veröffentlichen Inhalte mit verändertem Kontext erneut, und die KI-Synthese mehrdeutiger Suchergebnisse kann die Konfidenz überschätzen. Statt eine reine KI-Version dieser Pipeline auszuliefern, haben wir eine Crowd-Bestätigungsstufe zwischen KI-Synthese und finalem Scorecard eingefügt: Fact-Checking-Mitarbeitende sehen den von der KI vorgeschlagenen Quellenverweis und die Kategorie und bestätigen oder korrigieren sie, wobei ein 60%-Konsens über mindestens drei Antworten erforderlich ist, bevor die Pipeline fortfährt. Es ist dasselbe Muster, das unsere Verifikations-Pipelines der Stufe 2 für folgenreiche Entscheidungen verwenden, hier angewendet, weil eine falsche Zuordnung genau die Art von Fehler ist, die das Vertrauen in ein Verifikationsergebnis untergräbt.
3.200 Credits pro Lauf, deckt Web-Recherche-Stufe, KI-Synthese und Crowd-Bestätigung gemeinsam ab — keine separaten Posten. Die vollständige Pipeline-Referenz finden Sie in der Quellenrecherche-Dokumentation, und wie der zugrunde liegende Stufentyp funktioniert, in unserem Web-Recherche-Konzeptleitfaden.
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