SIDE从维基百科上的声明到新引用的建议的决策流程如下：（1）声明被发送到Sphere检索引擎，该引擎从Sphere语料库中天生潜在候选文档的列表;（2）验证引擎对候选文件和与权利哀求有关的原始引文进行排名;（3）如果原始引文未排在候选人文献之上，则建议从检索到的候选人中重新引用。
请把稳，验证引擎的分数可以指示潜在的验证失落败，如示例中报告的验证。
学分：自然机器智能 （2023）。
DOI： 10.1038/s42256-023-00726-1

关于维基百科的有用性，有足够多的不同见地来补充百科全书。

小说家尼科尔森·贝克（Nicholson Baker）称维基百科（Wikipedia）是其开拓职员称之为天下上所有知识的凑集的数据汇编，“切实其实是一件不可思议的事情。
它以事实为中央，是独特的、谨慎的、混乱的、有趣的、令人震荡的，充满了酝酿中的争议——而且它是免费的，而且速率很快。

作家奥斯卡·奥利克-冰（Oscar Auliq-Ice）流传宣传维基百科是“一种革命性的资源，改变了人们获取和共享信息的办法”。

一些人认为，弘大的在线资源——截至本周包含超过670万篇文章（英文），超过43亿字——是一项宏伟但有缺陷的奇迹。

“维基百科就像一个花坛，大部分都是俏丽的，有一些丑陋的杂草，”环境专家史蒂文·马吉说。

诙谐作家斯蒂芬·科尔伯特（Stephen Colbert）把稳到维基百科的集体性子，它对任何志愿信息的人开放，建议“维基百科是我探求知识时首先去的地方......或者当我想创造一些时。

不过，对一些人来说，维基百科是一颗苦涩的药丸。
“我不须要无线访问维基百科。
我甘心炒自己的小肠，也不愿连续进入克林贡语条款比拉丁语条款更长的网站，“澳大利亚查尔斯达尔文大学研究生院院长兼文化研究教授塔拉布拉巴松说。

虽然常日被认为是值得夸奖的、快速的信息来源，但始终建议用户进行尽职调查，而不是仅仅依赖一个信息来源。
相反，他们该当查看其他网站，探索文章链接，大概最主要的是，查看每个维基百科条款末端列出的来源。

来自天下各地的专家是维基百科的定期贡献者，大多数人遵照有关中立性和利用信誉良好的来源的准则。
该系统常日有效，但可以进行改进。

本周，Nature Machine Intelligence揭橥了一篇题为“用AI提高维基百科可验证性”的文章，讲述了一家总部位于伦敦的AI公司，该公司试图提高维基百科参考系统的可靠性。
它通过检讨来源并确定准确和可疑的来源，然后供应自己的建议来做到这一点。

知识创造平台Samaya AI的联合创始人Fabio Petroni表示：“改进参考文献的过程可以在由信息检索系统和措辞模型驱动的人工智能的帮助下办理。
机器可以帮助人类找到更好的引文，这是一项须要理解措辞和节制在线搜索的任务。

他的团队在一个巨大的维基百科条款数据集上演习了他们的模型，然后用它来审查以前没有扫描过的文章。
它剖析了来源并供应替代参考站点，然后由维基百科用户检讨其结果。

研究职员创造，当名为SIDE的人工智能系统将维基百科来源归类为无法验证并供应自己的替代方案时，用户在70%的情形下更喜好SIDE的建议。

在大约一半的情形下，SIDE推举了维基百科供应的相同来源作为其第一参考。

“我们证明现有技能已经达到了可以有效和务实地支持维基百科用户验证声明的阶段，”Petroni说。

他说，未来的研究将集中在互联网文本之外的维基百科参考文献上，例如图像，***和纸质出版物。

“我们希望这项事情可以在更广泛的背景下利用......帮助人类检讨事实。
更一样平常地说，我们相信这项事情可以带来更值得相信的在线信息，“Petroni说。

原文标题：Study: AI can boost Wikipedia reliability

原文链接：https://techxplore.com/news/2023-10-ai-boost-wikipedia-reliability.html

作者：Peter Grad , Tech Xplore

编译：LCR