매시간 업로드되는 방대한 양의 콘텐츠와 환각을 포함할 수 있는 AI 생성 콘텐츠가 늘어나면서, 온라인상에서 생성되는 엄청난 양의 정보를 인간 팩트체커가 수동으로 검증하는 것은 불가능해져 자동 팩트체킹(AFC)이 점점 더 중요해지고 있습니다. 전문 팩트체커들은 기존 AFC 시스템에 몇 가지 격차가 있음을 지적하며, 이러한 시스템의 작동 방식과 실제 팩트체킹 수행 방식 간의 불일치를 언급했습니다. 본 논문에서는 이러한 격차를 해소하기 위해 설계된 프레임워크인 CAAFC (Chronological Actionable Automated Fact-Checker)를 소개합니다. 이는 여러 벤치마크 데이터셋에 걸쳐 SOTA(State-of-the-Art) AFC 및 환각 탐지 시스템을 능가합니다. CAAFC는 주장(claims), 대화(conversations), 그리고 다이얼로그(dialogues)를 기반으로 작동하여, 사실적 오류와 환각을 탐지할 뿐만 아니라 1차 정보 출처에 의해 뒷받침되는 실행 가능한 근거를 제공함으로써 이를 교정할 수도 있습니다. 나아가 CAAFC는 필요할 때 최신 및 문맥적 정보를 통합하여 증거와 지식 기반을 업데이트함으로써 사실 검증의 신뢰성을 향상시킬 수 있습니다.