Meta, voormalige Facebook, aangekondig hierdie week die bekendstelling van 'n nuwe instrument wat kunsmatige intelligensie (AI) gebruik om webtekste te identifiseer wat hulle mag bevat inligting verkeerde oor verskeie onderwerpe. Gebied, die oopbronstelsel waarop alles gebaseer is, gebruik die databasis met meer as 134 miljoen artikels om platforms aan te dryf wat afhanklik is van kyk teen vals nuus.
Gebaseer op kunsmatige intelligensie, stel die nuwe instrument van Meta (voorheen Facebook) jou in staat om jouself te beskerm teen vals nuus en disinformasie
Volgens wat deur die maatskappy gekommunikeer is, is een van die eerste dienste wat KI gebruik Wikipedia, Die ensiklopedie maak staat op die samewerking van duisende mense regoor die wêreld vir onderwerpe van verskillende genres. Volgens Meta, Sphere sal deur die redaksiespan gebruik word van die webwerf om die beheer van veranderings wat deur gebruikers voorgestel word, te fasiliteer. Soos die ontwikkelaar verduidelik, kan die KI-instrument 'n sterk bondgenoot wees in die stryd teen verkeerde inligting deur kennis van duisende internetbladsye in te samel. Alles met die doel om die verifikasie van tekste wat verkeerde aanhalings of ekstra inligting bevat, te fasiliteer.
Aanvanklik moet hierdie hulpbron uitsluitlik vir B2B bedoel wees om vals nuus te bekamp deur data van talle betroubare bronne te oorweeg in plaas daarvan om 'n enkele webwerf of versameling as die primêre bron te gebruik om voorstelle na te gaan, meer omvattend as ander opsies wat op die webwerf beskikbaar is.
Vir nou, die Wikimedia Stigting, die maatskappy wat Wikipedia besit, is Meta se enigste kliënt wat Sphere gebruik om leuens in artikelvoorstelle te herken. Daar word egter verwag dat meer ontwikkelaars en besighede KI-dienste sal aanneem namate die diens vorder.
Outomatiese gereedskap kan help om misverstande of aansprake wat nie aangehaal is nie te identifiseer, maar om menslike redakteurs te help bepaal of 'n bron werklik 'n eis ondersteun, is 'n baie meer komplekse taak, wat die diepte van begrip en ontleding van 'n KI-stelsel vereis. Op grond van die navorsing en vooruitgang van Meta AI, het die span die eerste model wat in staat is om outomaties honderde duisende aanhalings gelyktydig te skandeer om te kyk of hulle werklik die ooreenstemmende eise ondersteun.
Shani Evenstein Sigalov, professor en navorser aan die Universiteit van Tel Aviv en ondervoorsitter van die raad van trustees van die Wikimedia-stigting, het gesê:
Dit is 'n kragtige voorbeeld van masjienleernutsgoed wat kan help om vrywilligerswerk te skaal deur akkurate aanhalings en bronne doeltreffend aan te beveel. Die verbetering van hierdie prosesse sal ons in staat stel om nuwe redakteurs na Wikipedia te lok en beter, meer betroubare inligting aan miljarde mense te verskaf. Ek sien uit daarna om voort te gaan om op hierdie gebied te verbeter, veral aangesien masjienleernutsmiddels meer gepersonaliseerde aanhalings en veeltalige opsies kan verskaf om ons Wikimedia-gemeenskappe in meer as 300 tale te bedien
