距离西班牙地区选举还有近四个月的时间，但艾琳·拉拉兹(Irene Larraz)和她在纽特尔的团队已经做好了应对影响的准备。每天早上，拉拉兹在这家总部位于马德里的媒体公司的团队中，有一半人会制定**演讲和辩论的时间表，准备对政客的言论进行事实核查。另一半则是揭穿虚假信息，在网络上扫描病毒式传播的虚假信息，并渗入传播谎言的团体。一旦5月的选举结束，全国大选必须在年底前举行，这可能会引发网上谣言的泛滥。“这将非常困难，”Larraz说。“我们已经做好了准备。”
网络虚假信息和宣传的泛滥意味着世界各地的事实核查员将面临一场艰苦的战斗，他们必须在复杂或快速变化的情况下，如俄罗斯入侵乌克兰、新冠肺炎大流行或竞选活动期间，筛选和核实大量信息。随着使用大型语言模型的聊天机器人的出现，这项任务变得更加困难，比如OpenAI的ChatGPT，它可以在点击一个按钮时产生听起来自然的文本，基本上是自动产生错误信息。
面对这种不对称，事实核查组织不得不建立自己的人工智能驱动工具，以帮助自动化和加速他们的工作。这还远远不是一个完整的解决方案，但事实核查员希望这些新工具至少能让他们与对手之间的差距不要扩大得太快，因为社交媒体公司正在缩减自己的审核业务。
人工智能战略和治理咨询公司Best Practice AI联合创始人、英国一家事实核查慈善机构的受托人蒂姆?戈登(Tim Gordon)表示:“事实核查者与被核查者之间的竞争是不平等的。”
戈登说:“与那些制造虚假信息的人相比，事实核查员通常是小组织。”“生成式人工智能所能生产的产品的规模和速度，意味着这场比赛只会变得越来越艰难。”
Newtral于2020年开始开发其多语言人工智能语言模型ClaimHunter，资金来自其电视部门的利润，该部门为HBO和Netflix制作了一档事实核查政客的节目和纪录片。
利用微软的BERT语言模型，ClaimHunter的开发人员使用了10,000个语句来训练系统识别似乎包含事实声明的句子，如数据、数字或比较。Newtral的首席技术官Rubén Míguez说:“我们教机器扮演事实核查员的角色。”
