Meta は、Wikipedia の引用をチェックするのに役立つ AI を構築しました。これは、オンライン百科事典をはるかに超えて有用であることが判明するソリューションです。
2020 年、コミュニティはウィキペディアアメリカのティーンエイジャーが自分の話せない言語で2万7000本の記事を書いていたことを知り、スキャンダルに陥っていることに気づいた。人気のオンライン百科事典は完璧な情報源ではないことを思い出させます。場合によっては、純粋に悪意を持って意図的にページが編集されることがありますが、善意の人によってエラーが発生する可能性があります。メタはこれを修正したいと考えています人工知能を使って。
これは、ウィキメディア財団が親会社と協力して解決することを決定した問題です。フェイスブック、メタ。これを行うために、両方のエンティティは引用をターゲットにします。 Wikipedia の脚注の問題は、脚注が多すぎることです。このサイトには毎月 17,000 以上の新しい記事が記録されていますが、多くの引用は不完全、欠落、または不正確です。
メタは次のモデルを設計しました。人工知能引用を自動的にスキャンして正確さを期すことができます。システムは、出典があまりにも不明瞭な文章を見つけた場合には、代替の引用を提案することもできます。人間の編集者が引用を評価するときは、常識と経験に基づいて判断します。人工知能が同じ作業を行う場合、自然言語理解 (NLU) 変換モデルを使用して、文章内の単語とフレーズ間の関係を理解しようとします。 Meta の Sphere データベースには 1 億 3,400 万を超える Web ページが含まれており、システムの知識ベースとして機能します。このモデルは、同じ情報源を見つけて各主張を検証するように設計されています。
オンライン百科事典を超えて役立つ可能性のあるソリューション
人工知能の機能を説明するために、メタは不完全な引用の例を挙げました。このアルゴリズムは、主要な単語には言及していないものの、自然言語理解能力のおかげで、より関連性の高い、より興味深い引用を見つけることができました。このツールはいつかフェイスブックのフェイクニュース問題の管理に役立つ可能性がある。「私たちの成果が事実確認の取り組みに役立ち、オンラインニュースサイトに対する一般的な信頼を高めることができればと願っている」と同社は述べた。 Meta は、Wikipedia の寄稿者が脚注を確認および修正するために使用できるプラットフォームを提供したいと考えています。
