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Wikipediaが記事品質向上のためにAIを導入。文章の品質を数値化して判断、ユーザーの編集を採点

Munenori Taniguchi
2015年12月4日, 午前10:30 in Ai
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オンライン百科事典 Wikipedia を運営する Wikimedia 財団が、人工知能(AI)による編集チェック機能を導入したと発表しました。現在、Wikipedia は1日に50万件の編集があり、なかには意図するしないにかかわらず不自然な文章や文法的な誤りを含んだ記事も含まれます。新しく導入する AI では編集された記事の中からこうした「品質の低い」記事を探し出すことができるようになります。
 

 
新しい AI の名称は Objective Revision Evaluation Service (ORES)。Wikipedia の説明によれば、ORES は「まるで透視メガネで観るかのように」新しく編集された部分をチェックし、前後関係などと照らしあわせて不自然な文章をハイライトできるとのこと。Wikimedia 財団は ORES の精度を高めるべくマシンラーニング技術による学習ステップを踏ませているとしています。

人間の編集者なら記事を読んで文法や文脈的におかしいかどうかを判断することはできるものの、大量に発生する編集部分すべてのチェックは至難の業です。ORES は編集された部分の文章としての正しさを採点し、点数の低い編集をピックアップして Wikipedia スタッフに提示するため、チェック作業の簡素化が可能となります。

点数が低かった記事は再び人力で確認作業がなされ、必要なら記事のリビジョンをもとに戻すとともに、その旨を編集した人に通知します。結果として編集者はなぜ自分の記事が削除されたのか知ることができるようになるわけです。

重要な点は、ORES は編集された文章の文脈的な正しさは判断できても、その内容が真実かどうかまでは判断しないということ。逆に言えば、書かれていることの事実関係の確認はコンピューターには困難なので、文章のクオリティチェックに特化しているわけです。

とはいえ (過去に例があった) 第三者から利益を得て意図的に偏った内容の記述をするような行為が発生した場合でも、無理やり挿入した不自然な文なら ORES が検知します。とすれば事実関係はともかく悪意のある編集の防止にもある程度は役立ちそうです。

Wikipedia は以前にも AI を搭載した編集ツールを導入したことがありました。しかし、そのツールは扱いが難しく、不慣れな新人編集者の書いた文をさらに悪化させる逆効果もあったとされます。ORESは文章の採点に機能を絞ったことで、新たな編集者にも優しい赤ペン先生となってくれそうです。

なお ORES は現時点で13の言語と Wikimedia 財団が公開するテキストデータベース Wikidata に対応しているものの、日本語は対応リストに含まれていません。

[Image credit: MGalloway (WMF)/Wikimedia]


Via: BBC
Source: Wikipedia
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