l team di ricerca di Sphere, spiega il sito specializzato TechCrunch, attualmente si basa su 134 milioni di pagine web pubbliche. Wikipedia lo sta sperimentando per scansionare automaticamente le sue voci e identificare quando le citazioni sono fortemente o debolmente supportate.
L’idea alla base dell’utilizzo di Sphere per l’enciclopedia è semplice: la piattaforma online ha 6,5 milioni di voci, ogni mese sono aggiunti in media circa 17.000 articoli in crowdsourcing, una mole enorme di materiale che non è semplice da verificare per il team di editori incaricato di supervisionarlo. Meta – spiega TechCrunch – non ha accordi finanziari con Wikipedia e per addestrare il modello Sphere, ha creato un nuovo set di dati di 4 milioni di citazioni di Wikipedia, il più complesso mai utilizzato per questo tipo di ricerca.
Questo primo modello realizzato dai ricercatori di Meta permette di effettuare la scansione automatica di migliaia di citazioni di Wikipedia. L’intelligenza artificiale può quindi verificare se una citazione è sbagliata o non pertinente e Sphere suggerisce quindi la citazione corretta.
“Il nostro obiettivo è creare una piattaforma per aiutare gli editori di Wikipedia a individuare sistematicamente i problemi di citazione e correggere rapidamente il contenuto dell’articolo”, spiegato Meta.
Essendo Sphere uno strumento open source può costituire una base per i modelli di formazione di Intelligenza artificiale. “Il nostro prossimo passo è formare modelli per valutare la qualità dei documenti recuperati, rilevare potenziali contraddizioni, dare priorità a fonti più affidabili”, ha osservato Meta che al momento non sta usando questo modello per le sue piattaforme come Facebook, Instagram e Messenger che in passato sono state al centro di polemiche proprio per la diffusione di fake news e contenuti inesatti.
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