Entscheidend ist, dass Wikipedia-Referenzen die Links zu Quellen sind, die die Informationen in der Online-Enzyklopädie unterstützen. Aber manchmal sind diese Verweise fehlerhaft und verweisen auf fehlerhafte Websites, falsche Informationen oder nicht vertrauenswürdige Quellen. Eine am 19. Oktober in Nature Machine Intelligence veröffentlichte Studie zeigt, dass künstliche Intelligenz (KI) dabei helfen kann, ungenaue oder unvollständige Referenzlisten in Wikipedia-Einträgen zu bereinigen und deren Qualität und Zuverlässigkeit zu verbessern.
Fabio Petroni und Kollegen vom in London ansässigen Unternehmen SamayaAI haben ein auf einem neuronalen Netzwerk basierendes System namens „SIDE“ entwickelt, das analysieren kann, ob Wikipedia-Referenzen relevante Behauptungen unterstützen, und bessere Alternativen für diejenigen vorschlagen kann, die dies nicht tun.
„Angesichts der Tatsache, dass ChatGPT für Fehler und Illusionen in Bezug auf Zitate bekannt ist, erscheint es ein wenig ironisch, KI zur Unterstützung der Verarbeitung von Zitaten einzusetzen“, sagte Noah Giansiracusa, der künstliche Intelligenz an der Bentley University in Waltham, Massachusetts, studiert. „Aber es ist wichtig, sich daran zu erinnern, dass KI-Sprachmodelle viel mehr können als Chatbots.“
SIDE ist darin geschult, anhand der vorhandenen Wikipedia-Artikel gute Referenzen zu identifizieren, die auf der Website beworben werden und große Aufmerksamkeit von Redakteuren und Moderatoren erhalten. Anschließend kann es über das Validierungssystem Ansprüche auf der Seite identifizieren, die Referenzen von geringer Qualität enthalten. Außerdem durchsucht es das Internet nach seriösen Quellen und listet Optionen zum Ersetzen fehlerhafter Referenzen auf.
Um das System zu testen, verwendeten Petroni und seine Kollegen SIDE, um Referenzen für vorgestellte Artikel auf Wikipedia zu empfehlen, die es noch nie zuvor gesehen hatte. In fast 50 % der Fälle wird die bevorzugte Referenz von SIDE bereits im Artikel zitiert. In anderen Fällen wurden andere Referenzen gefunden.
Als die Ergebnisse von SIDE einer Gruppe von Wikipedia-Testnutzern gezeigt wurden, bevorzugten 21 % von der KI gefundene Referenzen, 10 % bevorzugte vorhandene Referenzen und 39 % hatten keine Präferenz.
Aleksandra Urman, Wissenschaftlerin für Computerkommunikation an der Universität Zürich in der Schweiz, sagte, das Tool könne Redakteuren und Moderatoren Zeit sparen, indem es Wikipedia-Einträge auf Richtigkeit prüft, allerdings nur, wenn es richtig verwendet wird. „Das System könnte nützlich sein, um Zitate zu kennzeichnen, die möglicherweise unangemessen sind“, sagte sie. „Die Frage ist, was die Wikipedia-Community für am nützlichsten halten würde.“
Ullman weist darauf hin, dass Wikipedia-Benutzer, die das SIDE-System getestet haben, doppelt so häufig beide Zitate ablehnten wie die von der KI empfohlene Zitierung. „Das bedeutet, dass sie in diesem Fall immer noch online nach relevanten Zitaten suchen“, sagte sie.