Meta 開發人工智能來幫助檢查維基百科引用

Meta 開發了一種人工智能來幫助檢查維基百科的引文，這一解決方案的用途可能遠遠超出在線百科全書。

2020 年，維基百科社區在得知一名美國青少年用她不會說的語言撰寫了 27,000 篇文章後捲入了一場醜聞。提醒您，流行的在線百科全書並不是完美的信息來源。有時某些頁面是故意編輯的，純粹是出於惡意，但善意的人也可能會引入錯誤。Meta 希望通過人工智能來解決這個問題。

Meta 開發人工智能來幫助檢查維基百科引用

維基媒體基金會決定與 Facebook 的母公司 Meta 合作解決這個問題。為此，兩個對像都成為引用的目標。維基百科腳註的問題在於腳註太多。該網站每月註冊超過 17,000 篇新文章，許多引文不完整、缺失或不准確。

Meta 開發了一種人工智能模型，可以自動掃描報價以檢查其準確性。如果系統發現來源太差的段落，它甚至可以建議替代引文。當人類編輯評估引文時，他們會使用常識和經驗。當人工智能執行相同的工作時，它會使用自然語言理解（NLU）轉換模型來嘗試理解段落中單詞和短語之間的關係。Meta 的 Sphere 數據庫包含超過 1.34 億個網頁，作為系統的知識庫。該模型旨在尋找單一來源來檢驗每項主張。

一個遠遠超出在線百科全書用途的解決方案

為了說明他的人工智能的可能性，Meta 舉了一個不完整引用的例子。該算法設法找到了更有趣的引言，該引言沒有提及主要單詞，但由於其自然語言理解能力而更加相關。該工具有一天可以幫助 Facebook 處理虛假信息問題：“我們希望我們的工作可以用來幫助事實核查並提高對在線新聞網站的整體信任，”該人工智能的創建者表示。另一方面，Meta 希望提供一個平台，維基百科可以用來檢查和更正腳註。