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Meta开发了一个AI模型,尝试解决维基百科的「性别偏见」问题

 科技行者 2022-04-02

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为了解决两性人物传记比例失衡的情况,Meta操碎了心。

维基百科一直是全球访问量Top 10的网站,是许多人搜索历史人物与领创者资讯的第一站,但这些人物的传记,并不总被“平等”的呈现在维基百科上

Meta人工智能研究科学家Angela Fan在一篇博文中指出维基百科的所有英文传记中只有20%是关于女性的。且这个数字在交叉性群体中估计就更少了,例如科学界的女性、非洲的女性和亚洲的女性等。

甚至,维基百科内容里“女性代表不足”的情况,也延伸到了该组织本身,该网站上只有15%的编辑表明自己是女性(来自维基媒体《2021年社群洞察报告》)

Angela Fan“女性在历史上对科学、政治、社会甚至创新创业的各个部分都产生了巨大影响。但是这些女性人物却被忽视,或是被以不成比例的方式在维基百科上呈现。

比如,加拿大物理学家Donna Strickland,曾在2018年获得诺贝尔物理学奖,第一时间维基百科上却无法找到任何关于她的资讯,直到维基百科发布了关于她的工作传记后才得到改善,然而那时距离她获得诺奖已经过去很多天了

针对女性传记缺乏的情况,Meta公司宣布开源旗下的一个“生成式(Generative)”人工智能模型,该模型可以自动研究并创建一些重要人物的高质量传记文章。

该模型的工作方式与人类研究员的工作方式相似,分三步走:首先是「检索模块」,搜索特定人物的相关信息;然后是「生成模块」,起草一个维基百科式的人物条目;最后是「引用模块」,附上引证信息的来源。最终达到涵盖维基百科传记所需要的所有元素,如传记人物的早期生活、教育和职业。

由于该AI系统仍还存在一些限制,因此在定位上,需要能与维基百科编辑互补——由AI系统产生草稿,接着再由编辑进行事实查证和补充。模型的限制包括,用来创建维基百科条目的网页内容,可能存在文化偏见,需要依靠人工鉴别;而且在技术上,文本生成系统容易产生幻觉(Hallucination),也就是非事实的内容;此外在语义方面,AI的连贯性和逻辑也有些力不从心。

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