维基百科的生死取决于它的参考资料，这些参考资料是支持在线百科全书中信息的来源的链接。但有时，这些参考资料是有缺陷的——指向破碎的网站、错误的信息或没有信誉的来源。
10 月 19 日发表在 自然机器智能 表明人工智能（AI）可以帮助清理维基百科条目中不准确或不完整的参考列表，提高其质量和可靠性。
总部位于伦敦的Samaya AI公司的法比奥·佩特罗尼（Fabio Petroni）和他的同事们开发了一种名为SIDE的神经网络驱动的系统，该系统可以分析维基百科的参考资料是否支持它们所关联的声明，并为那些不支持的参考资料提出更好的替代方案。
“使用人工智能来帮助引用似乎具有讽刺意味，因为 ChatGPT 是如何臭名昭著地拙劣和幻觉引用的。但重要的是要记住，人工智能语言模型比聊天机器人要多得多，“在马萨诸塞州沃尔瑟姆的本特利大学研究人工智能的诺亚·吉安西拉库萨说。
AI滤镜
SIDE经过训练，可以使用现有的维基百科特色文章来识别良好的参考文献，这些文章在网站上得到推广，并受到编辑和版主的广泛关注。
然后，它能够通过其验证系统识别页面中引用质量较差的声明。它还可以在互联网上扫描信誉良好的来源，并对选项进行排名以替换不良引用。
为了测试这个系统，Petroni和他的同事们使用SIDE为以前从未见过的维基百科特色文章提供参考。在近 50% 的案例中，文章中已经引用了 SIDE 的首选参考文献。对于其他人，它找到了替代参考资料。
当SIDE的结果被展示给一组维基百科用户时，21%的人更喜欢AI发现的引文，10%的人更喜欢现有的引文，39%的人没有偏好。
该工具可以节省编辑和版主检查维基百科条目准确性的时间，但前提是部署正确，瑞士苏黎世大学的计算通信科学家Aleksandra Urman说。“该系统可能有助于标记那些可能不合适的引文，”她说。“但话又说回来，问题确实是维基百科社区会发现什么最有用。
Urman指出，测试SIDE系统的维基百科用户对这两个参考文献的偏好是他们偏好AI建议的参考文献的两倍。“这意味着在这些情况下，他们仍然会去网上搜索相关的引文，”她说。
本文经许可转载，并已 首次发布 在2023年10月19日。
本文由AI快讯网译自：AIMagazine
