人工智慧 (AI) 使維基百科更可靠

文 / 向子期
維基百科的生存取決於它的引用，以及支持在線百科全書中資訊的來源的連結。但有時，這些引用是有缺陷的——指向損壞的網站、錯誤的資訊或不可靠的來源。神經網路可以識別不太可能支持文章主張的參考文獻，並在網路上搜尋更好的來源。(A neural network can identify references that are unlikely to support an article’s claims, and scour the web for better sources.)克里斯·斯托克爾-沃克Chris Stokel-Walker發表在最新一期《自然》(Nature)的<人工智慧整理維基百科的參考文獻並提高可靠性>( AI tidies up Wikipedia’s references — and boosts reliability)
人工智慧與科學：1,600 位研究人員的想法
10 月 19 日發表在Nature Machine Intelligence上的一項研究表明，人工智慧 (AI) 可以幫助清理維基百科條目中不準確或不完整的參考列表，從而提高其品質和可靠性。
總部位於倫敦的Samaya AI 公司的法比奧·佩特羅尼(Fabio Petroni) 和他的同事開發了一種名為SIDE 的神經網路驅動系統，該系統可以分析維基百科參考文獻是否支援與其相關的主張，並為那些不支持的主張提出更好的替代方案。
「考慮到 ChatGPT 臭名昭著的拙劣引用和幻覺引用，使用人工智慧來幫助引用似乎很諷刺。但重要的是要記住，人工智慧語言模型不僅僅是聊天機器人，」馬薩諸塞州沃爾瑟姆本特利大學研究人工智慧的 Noah Giansiracusa 說。
人工智慧濾鏡
SIDE 經過訓練，可以使用現有的維基百科精選文章來識別良好的參考文獻，這些文章在網站上進行推廣，並受到編輯和版主的廣泛關注。然後，它能夠透過其驗證系統識別頁面中引用品質較差的聲明。它還可以在互聯網上掃描信譽良好的來源，並對選項進行排名以替換不良引用。
為了測試該系統，Petroni 和他的同事使用 SIDE 來建議以前從未見過的維基百科特色文章的參考文獻。在近 50% 的情況下，SIDE 的首選參考文獻已在文章中引用。對於其他人，它找到了替代參考。
維基百科被引用最多的學術文章－揭曉
當 SIDE 的結果向一群維基百科用戶展示時，21% 的人更喜歡人工智慧找到的引文，10% 的人更喜歡現有的引文，39% 的人沒有偏好。
瑞士蘇黎世大學計算通訊科學家 Aleksandra Urman 表示，該工具可以節省編輯和版主檢查維基百科條目準確性的時間，但前提是部署正確。「該系統在標記那些可能不合適的引文方面可能很有用，」她說。“但話又說回來，問題實際上是維基百科社區會發現什麼最有用。”
Urman 指出，測試 SIDE 系統的維基百科使用者不喜歡任何參考文獻的可能性是喜歡人工智慧建議的參考文獻的兩倍。「這意味著在這些情況下，他們仍然會去網路上搜尋相關引文，」她說。