Les systèmes actuels d'agrégation de nouvelles alimentés par l'IA posent de sérieux risques qui ne doivent pas être négligés. Le défi fondamental réside dans la détermination de la crédibilité des sources et de l'authenticité des affirmations. Les métriques traditionnelles sont insuffisantes—les chiffres d'engagement comme les likes et les vues peuvent facilement être manipulés, pourtant ce sont souvent les seuls signaux sur lesquels les systèmes d'IA se basent pour résumer l'information. Les conséquences sont concrètes : les résumeurs IA attribuent fréquemment à tort des affirmations ou identifient mal les figures clés dans l'espace crypto (les mauvaises attributions d'identité se produisent plus souvent qu'on ne le pense). Sans mécanismes de vérification robustes pour distinguer les sources fiables du contenu fabriqué ou amplifié, la curation de nouvelles par l'IA devient un vecteur potentiel de diffusion de désinformation. L'industrie a besoin de meilleures solutions pour valider la qualité de l'information avant que ces systèmes ne deviennent la norme.