Meta는 Wikipedia 인용문을 확인하는 데 도움이 되는 AI를 개발합니다.

Meta는 Wikipedia 인용을 확인하는 데 도움이 되는 AI를 개발했습니다. 이 솔루션은 온라인 백과사전을 훨씬 능가하는 유용한 솔루션입니다.

2020년, Wikipedia 커뮤니티는 미국 십대가 자신이 말하지 않는 언어로 27,000개의 기사를 썼다는 사실을 알게 된 후 스캔들에 휩싸였습니다. 인기 있는 온라인 백과사전이 완벽한 정보 출처가 아님을 상기시켜 줍니다. 때때로 특정 페이지는 순수한 악의로 고의로 편집되지만 선의의 사람들이 오류를 도입할 수 있습니다. 메타는 이것을 인공지능으로 고치고자 합니다 .

Meta는 Wikipedia 인용문을 확인하는 데 도움이 되는 AI를 개발합니다.

이것은 Wikimedia Foundation이 Facebook의 모회사인 Meta와 협력하여 해결하기로 결정한 문제입니다. 이를 위해 두 개체 모두 인용 대상이 됩니다. Wikipedia의 각주 문제는 너무 많다는 것입니다. 이 사이트는 매월 17,000개 이상의 새 기사를 등록하며 많은 인용이 불완전하거나 누락되거나 부정확합니다.

Meta는 인용문을 자동으로 스캔하여 정확성을 확인할 수 있는 인공 지능 모델을 개발했습니다. 시스템은 출처가 너무 빈약한 구절을 찾으면 대체 인용을 제안할 수도 있습니다. 인간 편집자는 인용문을 평가할 때 상식과 경험을 사용합니다. 인공 지능이 동일한 작업을 수행할 때 자연 언어 이해(NLU) 변환 모델을 사용하여 구절에서 단어와 구 사이의 관계를 이해하려고 시도합니다. 1억 3,400만 개 이상의 웹 페이지가 포함된 Meta의 Sphere 데이터베이스는 시스템의 지식 기반 역할을 합니다. 이 모델은 각 주장을 테스트할 단일 소스를 찾도록 설계되었습니다.

온라인 백과사전을 넘어 유용하게 사용할 수 있는 솔루션

인공 지능의 가능성을 설명하기 위해 Meta는 불완전한 인용문의 예를 들었습니다. 알고리즘은 주요 단어를 언급하지 않지만 자연어 이해 기능으로 인해 훨씬 ​​더 관련성이 높은 더 흥미로운 인용문을 찾았습니다. 이 도구는 언젠가 페이스북이 허위 정보 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. 반면에 Meta는 Wikipedians가 각주를 확인하고 수정하는 데 사용할 수 있는 플랫폼을 제공하고자 합니다.