인공 지능은 신뢰성을 높이기 위해 Wikipedia의 참고 자료를 선별하고 있습니다.

결정적으로 Wikipedia 참조는 온라인 백과사전의 정보를 뒷받침하는 소스에 대한 링크입니다. 그러나 때로는 이러한 참조에 결함이 있어 손상된 웹 사이트, 잘못된 정보 또는 신뢰할 수 없는 출처를 가리키는 경우도 있습니다. 10월 19일 Nature Machine Intelligence에 발표된 연구에 따르면 인공 지능(AI)은 Wikipedia 항목의 부정확하거나 불완전한 참조 목록을 정리하고 품질과 신뢰성을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.

런던에 본사를 둔 SamayaAI의 Fabio Petroni와 동료들은 Wikipedia 참조가 관련 주장을 뒷받침하는지 여부를 분석하고 그렇지 않은 주장에 대해 더 나은 대안을 제안할 수 있는 "SIDE"라는 신경망 기반 시스템을 개발했습니다.

매사추세츠 주 월섬에 있는 벤틀리 대학교에서 인공 지능을 연구하는 노아 지안시라쿠사(Noah Giansiracusa)는 "ChatGPT가 인용에 대한 오류와 착각으로 악명 높다는 점을 감안할 때 AI를 사용하여 인용 처리를 돕는 것은 다소 아이러니해 보입니다."라고 말했습니다. "그러나 AI 언어 모델은 챗봇보다 훨씬 더 많은 일을 할 수 있다는 점을 기억하는 것이 중요합니다."

SIDE는 사이트에서 홍보되고 편집자와 조정자로부터 광범위한 관심을 받는 Wikipedia의 기존 특집 기사를 사용하여 좋은 참고 자료를 식별하도록 훈련되었습니다. 그런 다음 유효성 검사 시스템을 통해 페이지에서 품질이 낮은 참조가 포함된 주장을 식별할 수 있습니다. 또한 인터넷에서 평판이 좋은 출처를 검색하고 잘못된 참조를 교체할 수 있는 옵션을 나열합니다.

시스템을 테스트하기 위해 Petroni와 그의 동료들은 SIDE를 사용하여 이전에 본 적이 없는 Wikipedia의 특집 기사에 대한 참고 자료를 추천했습니다. 거의 50%의 사례에서 SIDE가 선호하는 참고 문헌이 이미 기사에 인용되어 있습니다. 다른 경우에는 다른 참조를 찾았습니다.

SIDE의 결과를 위키피디아 테스트 사용자 그룹에게 보여주었을 때, 21%는 AI가 찾은 참고 자료를 선호했고, 10%는 기존 참고 자료를 선호했으며, 39%는 선호도가 없었습니다.

스위스 취리히 대학의 컴퓨터 커뮤니케이션 과학자인 알렉산드라 우르만(Aleksandra Urman)은 이 도구가 위키피디아 항목의 정확성을 확인하는 편집자와 중재자의 시간을 절약할 수 있지만 이는 올바르게 사용될 경우에만 가능하다고 말했습니다. "이 시스템은 부적절할 수 있는 인용을 표시하는 데 유용할 수 있습니다."라고 그녀는 말했습니다. "문제는 Wikipedia 커뮤니티가 가장 유용하다고 생각하는 것이 무엇인지입니다."

Ullman은 SIDE 시스템을 테스트한 Wikipedia 사용자가 AI 권장 인용을 좋아하는 것보다 두 인용을 싫어할 가능성이 두 배 더 높았다고 지적합니다. "즉, 이 경우에는 관련 인용문을 검색하기 위해 여전히 온라인에 접속하고 있다는 의미입니다."라고 그녀는 말했습니다.