211service.com
Artificiell intelligens syftar till att göra Wikipedia vänligare och bättre
Programvara som är utbildad för att veta skillnaden mellan ett ärligt misstag och avsiktlig vandalism rullas ut i ett försök att göra redigeringen av Wikipedia mindre psykologiskt blåmärken. Den har utvecklats av Wikimedia Foundation, den ideella organisationen som stödjer Wikipedia.
En motivation för projektet är en betydande minskning av antalet personer som anses vara aktiva bidragsgivare till flaggskeppet engelskspråkiga Wikipedia: det har minskat med 40 procent under de senaste åtta åren, till cirka 30 000. Forskning tyder på att problemet bottnar i Wikipedians komplexa byråkrati och deras ofta hårda svar på nyanländas misstag, möjliggjort av halvautomatiska verktyg som gör det enkelt att ta bort nya ändringar (se Wikipedias förfall ).
Aaron Halfaker, en senior forskare vid Wikimedia Foundation som hjälpte till att diagnostisera det problemet, leder nu ett projekt som försöker bekämpa det, som förlitar sig på algoritmer med en känsla för mänsklig felbarhet. Hans ORES-system , för Objective Revision Evaluation Service, kan tränas för att betygsätta kvaliteten på nya ändringar av Wikipedia och bedöma om en redigering har gjorts i god tro eller inte.
Halfaker uppfann ORES i hopp om att förbättra verktyg som hjälper Wikipedia-redaktörer genom att visa senaste redigeringar och göra det enkelt att ångra dem med ett enda klick. Verktygen uppfanns för att möta ett genuint behov av bättre kvalitetskontroll efter att Wikipedia blev populärt, men en oavsiktlig konsekvens är att nya redaktörer kan hitta sina första bidrag utplånade utan förklaring eftersom de omedvetet bröt mot en av Wikipedias många regler.
ORES kan tillåta redigeringsverktyg för att styra människor att granska de mest skadliga ändringarna. Mjukvaran kan också hjälpa redaktörer att behandla nybörjare eller oskyldiga misstag mer ändamålsenligt, säger Halfaker. Jag misstänker att det aggressiva beteendet hos Wikipedianer som gör kvalitetskontroll beror på att de gör bedömningar väldigt snabbt och att de inte uppmuntras att ha en mänsklig interaktion med personen, säger han. Detta gör det möjligt för ett verktyg att säga, 'Om du ska återställa detta, kanske du borde vara försiktig och skicka ett meddelande till personen som gjorde redigeringen.'
ORES har uppdaterat de engelska, portugisiska, turkiska och farsiska versionerna av Wikipedia hittills. För att lära sig att bedöma kvaliteten på redigeringar och skilja skadliga redigeringar från oskyldiga misstag, byggde den på data som genererats av Wikipedia-redaktörer som använde ett onlineverktyg för att märka exempel på tidigare redigeringar. Några av Wikipedianer som underhåller redigeringsverktyg har redan börjat experimentera med systemet.
Tidigare ansträngningar för att göra Wikipedia mer välkomnande för nykomlingar har hindrats av just den gemenskap som ska gynnas. Wikipedianer reste sig 2013 när Wikimedia gjorde ett redigeringsgränssnitt i ordbehandlarstil till standard, vilket tvingade stiftelsen att välja att välja det istället. Till denna dag använder standardredigeraren ett komplicerat märkningsspråk som kallas Wikitext.
Halfaker tror att hans nya algoritmiska redigeringsassistent kommer att accepteras, för även om den är mer sofistikerad än tidigare mjukvara som släppts lös på Wikipedia, tvingas den inte på användarna. På vissa sätt är det konstigt att introducera AI och maskininlärning till en massiv social sak, men jag ser inte vad vi gör som något annorlunda än att göra andra mjukvaruförändringar på webbplatsen, säger han. Varje förändring vi gör påverkar beteendet.