Bazen insanlar kötü niyetli oldukları için Vikipedi girdilerini düzenlemeye çalışırlar, ancak çoğu zaman hatalar, bazı iyi niyetli kişilerin bir hata yapmasından kaynaklanıyor. Bu, Wikimedia Vakfı’nın yakın zamanda Facebook’un ana şirketi Meta ile çözmek için ortak olduğu bir sorun. İki şirket de gözlerini alıntılara dikti. Wikipedia dipnotlarıyla ilgili sorun, platformun gönüllü editörlerinin doğrulaması için neredeyse çok fazla dipnot bulunması. Her ay 17.000’den fazla makale ile büyüyen web sitesi ile sayısız alıntı eksik, eksik veya tamamen yanlış.
Meta, alıntıların doğruluğunu onaylamak için büyük ölçekte alıntıları otomatik olarak tarayabilen bir yapay zeka modeli geliştirdi. Ayrıca, yetersiz kaynaklı bir pasaj bulduğunda alternatif alıntılar önerebilir. Wikipedia’nın insan editörleri alıntıları değerlendirirken sağduyuya ve deneyime güveniyorlar. Bir yapay zeka aynı işi yaptığında, bir cümle içindeki kelimelerin ve deyimlerin çeşitli ilişkilerini anlamaya çalışan bir Doğal Dil Anlama (NLU) dönüşüm modelini kullanıyor. 134 milyondan fazla web sayfasından oluşan Meta’nın Sphere veritabanı, sistemin bilgi indeksi görevi görüyor. Model, bir makaledeki alıntıları kontrol etme işini yaparken, her iddiayı doğrulamak için tek bir kaynak bulmak üzere tasarlanmış.
Yapay zekanın yeteneklerini göstermek için şirket, Blackfoot Konfederasyonu için Wikipedia sayfasında bulunan modelden eksik bir alıntı örneği paylaştı.