ウィキペディア、人工知能、マーク・ザッカーバーグの共通点は何ですか？

検証のためのウィキペディアの引用

ウィキペディアのページのすべての情報を当然のことと見なすべきではありません。たとえば、アメリカのティーンエイジャーが知らない言語で27,000のエントリを追加したことが明らかになったとき、覚えておく価値があります。したがって、ウィキメディア財団は、レコード検証の問題を解決するためにメタと協力することを決定しました。現時点では、企業は見積もりによって導かれています。

ウィキペディアにはたくさんありますが、残念ながら、プラットフォームのボランティア編集者が確認するには多すぎます。

幸いなことに、大規模な見積もりを自動的にスキャンできるAIメタモデルのおかげで、見積もりの​​正確性を確認することができます。AIは、間違ったソースのパッセージを見つけた場合、代替の脚注を提案することもできます。

AIメタモデルはどのように機能しますか？

人工知能は、自然言語理解（NLU）変換モデルを使用して、文中の単語やフレーズのさまざまな関係を理解し​​ようとします。1億3400万を超えるWebサイトのSphereMetaデータベースは、システム全体の知識インデックスとして機能します。モデルは、各クレームをテストするための1つのソースを見つけるように設計されました。

メタは、ブラックフット族のウィキペディアのページで見つかった不完全な引用の例を共有しました。記事の「有名な人々」のセクションでは、世界ヘビー級王座を目指して戦った最初のネイティブアメリカンであるジョーヒッパが言及されています。しかし、クリックされたサイトはヒッピーやボクシングについて言及していませんでした。Sphereデータベースを検索すると、モデルは2015年のGreatFallsTribuneの記事からより関連性の高い引用を見つけました。

1989年、彼のキャリアの終わりに向かって、[マービン]キャメルはブラックフィートネーションのジョーヒップと戦った。世界のヘビー級タイトルを目指して戦った最初のネイティブアメリカンになったHippは、この戦いは彼のキャリアの中で最も奇妙なものの1つであると述べました。

上記の一節はボクシングについて明確に言及していません。印象的なのは、メタモデルが自然言語機能のために正しいリンクを見つけたことです。

このツールの作成者は、いつの日かFacebookの偽情報の問題を解決し、インターネット上の情報の一般的な事実確認と精度の向上に役立つことを望んでいます。

ソース：engadget.com