2023/10/23
維基百科的共同協作模式常讓網站上內容的準確性受到質疑，因此倫敦公司 Samaya AI 研發出一套神經網絡系統「SIDE」，來檢查維基百科內文中的引用資料是否準確，並提升引用的品質，完整研究刊登於《自然》期刊上。
SIDE 系統分析了維基百科頁面上的內容，以及對應的資料來源，並判斷引用是否具備高相關性和可靠度，若不具備這兩大特質，系統則會推薦網路上更合適的資料來源。
研究人員藉由維基百科的典範文章 featured articles 來訓練 SIDE，此類文章品質高且曾由較多人類編輯閱讀過。接著再讓 SIDE 去加以分析未在訓練中使用的典範文章，針對超過一半的文章 SIDE 都給出與原文相同的引用建議。
同時，研究員也讓一群維基百科的用戶比較原文採的引用和 SIDE 建議引用的資料，有 21% 受試者偏好 SIDE 提出的引用、10% 喜歡原文的，而 39% 沒有特別偏好。
不過，蘇黎世大學的電腦傳播（computational communication）科學家 Aleksandra Urman 認為 SIDE 還可再透過更多人類的監督下改進。她表示雖然 SIDE 可找出維基百科頁面中不合適的引用，但真正問題為哪些資料來源是維基百科社群認為有用的。
她也認為那些未對引用展現特別偏好的 39% 受試者，很有可能最終回歸到自行上網找尋引用資料。本特利大學（Bentley University）的 AI 專家 Noah Giansiracusa 則表示，用 AI 來打擊虛假的維基百科引用有點諷刺，畢竟 AI 聊天機器人常會錯誤的引用資料。
另外，去年 8 月 Meta 曾推出名字類似的 AI 模型「Side」要檢查引用資料與內文之間的關聯性。當時非營利機構「維基媒體基金會」（Wikimedia Foundation）也宣布將與 Meta AI 合作，讓 Side 模型自動檢查所有維基百科的資料來源。
資料來源：https://www.inside.com.tw/article/33118-samaya-ai-wikipedia-reference
