Son dakika dönem ödevlerini tamamlamaya çalışan öğrenciler, gece yarısı “araştırmaları” için Wikipedia’da trol yaparken kendilerini biraz daha iyi hissedebilirler. Meta, araştırmacıların Wikipedia girişlerini daha doğru hale getirmeye yardımcı olabileceğini iddia ettiği yeni bir yapay zeka modelini duyurdu.
tarafından ilk bildirildiği gibi TechCrunchMeta’nın yeni açık kaynak yapay zekası, şirketin – özellikle onun için bilinen konular ile birlikte içerik denetimi-sahte haberleri veya dezenformasyonu daha iyi bulur ve ortadan kaldırır. Şirketin yapay zeka ekibi bir Blog yazısı Pazartesi, aynı anda yüz binlerce alıntıyı tarayabildiği bildirilen “Sphere”i açıklıyor.
Görünüşe göre, bu çabadaki ilk müşteri Vikipedi’dir. 17.000’den fazla yeni makale 6,5 milyonluk toplam deposuna her ay yenilerini ekledi. Araştırmacılar, yapay zekanın kitle kaynaklı bilgi arşivinin gönüllü editörler ordusu için bir arka uç desteği sağlayabileceğini söyledi.
Sphere açık kaynak olarak yayınlandı Github, ve Meta’nın araştırmacılarına göre 134 milyon genel web sayfasından kaynaklanmaktadır. Belirtilen amaç, sonunda Wikipedia editörlerinin alıntı sorunlarını daha kolay çözmeleri için tam teşekküllü bir platform oluşturmaktır.
Facebook AI araştırma ekibi, bir araştırmaya göre “bilgi yoğun görevleri” değerlendirmenin yollarını aradıklarını söyledi. kağıt Ekip, geçen yıl Cornell Üniversitesi aracılığıyla yayınlandı. Ekip, çok sayıda mevcut web sayfasının ortasında tek bir iyi kaynağa odaklanmasına yardımcı olmak için AI sistemine Wikipedia’dan 4 milyon bilgi iddiası beslediklerini söyledi. Araştırmacılar, ilgili pasajlar için tek tek kelimeler yerine tüm ifadeleri aradığını iddia ediyor.
Peki bu eylemde ne anlama geliyor? A video Meta AI tarafından üretilen, Wikipedia’da çalışan programı gösterir. İlk olarak bot bir gerçek bulur, bu durumda WBA World Heavyweight unvanını kazanan ilk Kızılderili olan Joe Hipp hakkında küçük bir tanıtım yazısı. Bot, makalenin içerdiği bilgileri doğrulayamazsa, alternatif bir alıntı önerir.
Araştırmacılar, “Otomatik araçlar anlamsız ifadeleri veya alıntı içermeyen ifadeleri belirlemeye yardımcı olabilir, ancak insan editörlerin bir kaynağın gerçekten bir iddiayı destekleyip desteklemediğini belirlemesine yardımcı olmak çok daha karmaşık bir görevdir – bir AI sisteminin derinliğini anlama ve analiz etmeyi gerektiren bir görevdir,” diye yazdı araştırmacılar. Blog yazısı.
Wikimedia Vakfı’nın mütevelli heyeti başkan yardımcısı Shani Evenstein Sigalov, blog yazısında, makine öğreniminin “alıntıları ve doğru kaynakları verimli bir şekilde önererek gönüllülerin çalışmalarını ölçeklendirmeye yardımcı olabileceğini” söyledi.
Dolayısıyla, bunun süreç içinde iyi çalışıp çalışmadığı görülmeye devam ediyor. Araştırmacılar, alıntılar önerirken (son dakika araştırma projeleri için daha da iyisi) sonunda bu doğrulama belgelerini gerçek zamanlı olarak yapmak istediklerini söylüyorlar.