メタ、以前はFacebook、 発表 今週、人工知能（AI）を使用して含まれている可能性のあるWebテキストを識別する新しいツールの発売 情報 違う さまざまなトピックについて。 球、すべてが基づいているオープンソースシステムは、134億XNUMX万以上の記事を含むデータベースを使用して、 フェイクニュースに対する検証.
人工知能に基づく新しいメタツール（以前のFacebook）を使用すると、偽のニュースや偽情報から身を守ることができます
同社によれば、AIを利用した最初のサービスのXNUMXつは Wikipedia、百科事典は、さまざまなジャンルのトピックについて、世界中の何千人もの人々のコラボレーションを頼りにしています。 メタによると、 Sphereは編集者のチームによって使用されます ユーザーによって提案された変更の制御を容易にするためのサイトの。 開発者が説明するように、AIツールは、何千ものインターネットページから知識を収集することにより、偽情報との戦いにおいて強力な味方になる可能性があります。 すべて、誤った引用や追加情報を含むテキストの認証を容易にすることを目的としています。
当初、このリソースは、多数の信頼できるソースからのデータを考慮して偽のニュースと戦うために、B2B専用にする必要があります。 一次資料として単一のサイトまたはコレクションを使用する代わりに 提案をチェックするために、ウェブサイトで利用可能な他のオプションよりも包括的です。
今のところ、 ウィキメディア Foundation、ウィキペディアを所有する会社、 Sphereを使用する唯一のメタ顧客です 記事の提案の嘘を認識するために。 ただし、サービスが進むにつれて、より多くの開発者や企業がAIサービスを採用する必要があります。
自動化されたツールは誤解や引用されていない主張を特定するのに役立ちますが、人間の編集者が情報源が実際に主張をサポートしているかどうかを判断するのに役立つのははるかに複雑な作業であり、AIシステムの深い理解と分析が必要です。 メタAIの研究と進歩に基づいて、チームは 数十万件の引用を同時に自動的にスキャンできる最初のモデル 対応するクレームを本当にサポートしているかどうかを確認します。
シャニ・イヴンスタイン・シガロフ、テルアビブ大学の講師兼研究者であり、ウィキメディア財団の理事会の副議長は次のように述べています。
これは、正確な引用と出典を効率的に推奨することでボランティア活動を拡大するのに役立つ機械学習ツールの強力な例です。 これらのプロセスを改善することで、新しい出版社をウィキペディアに引き付け、何十億もの人々により良い、より信頼できる情報を提供できるようになります。 特に機械学習ツールは、300以上の言語でウィキメディアコミュニティにサービスを提供するために、よりパーソナライズされた引用と多言語オプションを提供できるため、この分野での改善が続くことを楽しみにしています。
