Wikipedia hat gelernt, falsche Artikeländerungen mithilfe von AI automatisch zu erkennen

Quelle: Wikimedia Die

Online-Enzyklopädie Wikipedia hat ein neues Tool erhalten - einen Dienst mit KI-Elementen, mit dessen Hilfe falsche Änderungen an Ressourcenmaterialien automatisch erkannt werden können. Der ORES- Dienst (Objective Revision Evaluation Service) überprüft alle Änderungen auf Spam oder Trolling. Der Schöpfer von ORES ist die Wikimedia Foundation. Die Entwickler sagen, dass der neue Dienst wie eine Röntgenbrille funktioniert (daher das Ankündigungsbild. Das System hebt nun alles hervor, was verdächtig aussieht, und sendet es zur Überprüfung an den menschlichen Editor. Wenn der Administrator die Bearbeitung nicht verwendet, erhält der Benutzer, der sie vorgeschlagen hat, eine Benachrichtigung Dieses System ist benutzerfreundlicher, da derzeit keine Benachrichtigungen an Benutzer gesendet werden.

Das Enzyklopädieteam brachte dem System bei , zwischen unbeabsichtigten Änderungen und sogenannten „schädlichen Änderungen“ zu unterscheiden. Die Schulung wurde an Beispielen realer Materialien durchgeführt. Jetzt kann der neue Dienst bereits genutzt werden.

Ein Beispiel für den Dienst ist unten dargestellt. Es zeigt, wie Redakteure Materialien sehen (links) und was ORES sieht (rechts). Die Wahrscheinlichkeit, dass der Text normal ist, beträgt 0,0837. Die Wahrscheinlichkeit einer vorsätzlichen Beschädigung des Textes beträgt 0,9163. Infolgedessen versteht der menschliche Herausgeber, dass er wirklich versucht hat, den Text zu ruinieren. Tatsächlich kann der Satz „Lamas wachsen auf Bäumen“ nicht als korrekte Bearbeitung bezeichnet werden.

ores.wmflabs.org/scores/enwiki/damaging/642215410



Und hier ist ein Beispiel für die Bewertung des "menschlichen Faktors"

ores.wmflabs.org/scores/enwiki/damaging/638307884



Dies ist nicht das erste derartige Tool, das zum Nutzen der Online-Enzyklopädie funktioniert. Früher versuchten solche Systeme auch zu lehren, wie man arbeitet, aber alte Dienste sahen keinen Unterschied zwischen „schädlicher Bearbeitung“ und einem häufigen menschlichen Fehler.

Die durchschnittliche Textanalysezeit beträgt ca. 100 Millisekunden. Jetzt von 14 Sprachen unterstützt. Bereits 45 Millionen Auswertungen durchgeführt. Dies ist nicht so sehr, da die Anzahl der Wiki-Änderungen pro Tag eine halbe Million erreicht. Mit dem neuen Service können Redakteure alle von Benutzern angebotenen Änderungen schnell und effizient bewerten.

Source: https://habr.com/ru/post/de387355/