重要なことは、Wikipedia の参照は、オンライン百科事典の情報をサポートする情報源へのリンクであることです。しかし、場合によっては、これらの参照に欠陥があり、壊れた Web サイト、不正確な情報、または信頼できないソースを指していることもあります。 Nature Machine Intelligence に 10 月 19 日に掲載された研究では、人工知能 (AI) が Wikipedia エントリの不正確または不完全な参考文献リストを整理し、その品質と信頼性を向上させるのに役立つことが示されています。
ロンドンに本拠を置くSamayaAIのファビオ・ペトロニ氏らは、ウィキペディアの参照が関連する主張を裏付けているかどうかを分析し、そうでない主張に対してより良い代替案を提案できる「SIDE」と呼ばれるニューラルネットワークを利用したシステムを開発した。
マサチューセッツ州ウォルサムのベントレー大学で人工知能を研究するノア・ジャンシラクサ氏は、「ChatGPTが引用に関する誤りや錯覚で悪名高いことを考えると、引用の処理にAIを利用するのは少々皮肉なことのように思える」と語る。 「しかし、AI 言語モデルはチャットボット以上のことができるということを覚えておくことが重要です。」
SIDE は、ウィキペディアの既存の注目記事を使用して優れた参考文献を特定するように訓練されており、これらの記事はサイト上で宣伝され、編集者やモデレーターから広く注目を集めています。その後、検証システムを通じて、低品質の参照を含むページ内の主張を識別できます。また、インターネットをスキャンして信頼できる情報源を探し、悪い参考文献を置き換えるオプションをリストします。
システムをテストするために、ペトロニと彼の同僚は SIDE を使用して、これまで見たことのないウィキペディアの注目記事の参考文献を推奨しました。ほぼ 50% のケースで、SIDE の推奨参考文献がすでに記事内で引用されています。他の場合には、他の参考文献が見つかりました。
SIDE の結果をウィキペディア テスト ユーザーのグループに見せたところ、21% が AI によって見つかった参考文献を好み、10% が既存の参考文献を好み、39% は好みがありませんでした。
スイスのチューリッヒ大学の計算通信科学者アレクサンドラ・ウルマン氏は、このツールは正しく使用された場合に限り、編集者やモデレーターがウィキペディアの項目の正確性をチェックする時間を節約できると述べた。 「このシステムは、不適切である可能性のある引用に警告を与えるのに役立つ可能性がある」と彼女は言う。 「問題は、ウィキペディア コミュニティが最も有用だと考えるものは何かということです。」
ウルマン氏は、SIDE システムをテストしたウィキペディア ユーザーは、AI が推奨した引用を好む傾向に比べて、両方の引用を嫌う傾向が 2 倍あったと指摘しています。 「つまり、この場合、彼らは依然としてオンラインで関連する引用を検索しているということです」と彼女は言う。