NetherlandsBellingcat, digitalna novinarska organizacija, je razvila model strojnega učenja, ki pomaga pri prepoznavanju incidentov civilne škode na Telegramu med vojno med Rusijo in Ukrajino. Med februarjem 2022 in septembrom 2025 so zbrali več kot 2500 preverjenih primerov civilne škode in jih uporabili za usposabljanje modela. Sistem bistveno zmanjša čas, potreben za pregledovanje ogromnih količin uporabniško ustvarjene vsebine, kar raziskovalcem omogoča, da se osredotočijo na preverjanje, ne pa na odkritje. Model upošteva tako neposredno škodo (smrt, poškodbe) kot posredne vplive, kot so duševne travme, izseljevanje in poškodbe infrastrukture.
Ocena pristranskosti (Sredina): Članek se osredotoča na tehnični razvoj in uporabo umetne inteligence pri ugotavljanju škode civilistom med spopadi, kar je politično občutljivo vprašanje zaradi posledic za humanitarne napore in vojaško odgovornost.
