*的AI小编上岗了

*是一个在线百科全书，每个人都可以编辑，是互联网*问量最大的网站之一。这种众包模式完全改变了我们获取信息的方式，但也带来了传统百科全书没有遇到的问题:故意使用虚假和伪造的信息来破坏和弄脏条目，即所谓的恶意破坏。维基媒体基金会过去一直维护*，但由于缺乏人力，该基金会经常难以应对这类行为。但是现在，资深科学家亚伦·哈法克提出了一个解决方案。他开发了一个人工智能引擎，可以识别这种破坏行为。

你可能想知道在这种情况下编辑是否会被解雇。因为机器可以取代人类(有人预测人工智能将取代47%的人类工作)。但是Halfaker的项目旨在增加人类的参与。*的研究主管达里奥·塔拉博雷利(Dario Taraborelli)表示，该项目旨在将人们的注意力集中在他们最需要的地方。

这是怎么回事？

虽然每个人都可以编辑*，但在过去，如果你想作为一个新手对*的重要条目进行修改，你经常会收到一个自动回复，说除非用户遵守一系列严格的规则和要求，否则你不被允许进行修改，这些规则和要求在某种程度上是严格执行的。这将许多人排除在*的日常编辑之外。根据调查，*的参与度已经开始下降。

Halfaker现在希望让*对新手编辑更友好。他的项目叫做客观修正评估服务(ORES)。这个项目使用了一套开源的机器学习算法，叫做SciKit Learn来自动识别故意的破坏性修改行为，但是同时它也不会驱逐那些合法的参与者——换句话说，严格的执行变成了严格的执行。

该系统的识别主要依赖于特定关键词及其变体的识别，以及特殊键盘模式的识别。例如，系统可以识别一大块异常文本(例如，单词之间没有空格等)。)。从技术角度来看，这是一个相当简单的机器学习的例子，但是非常有效。事实上，尽管系统无法识别那些精心制作的虚假条目，但事实证明，绝大多数破坏性行为并不十分聪明，而且模式基本相同(因为精心制作的虚假条目也需要能量)。

人工智能能通过机器学习来编译百科知识吗？尽管谷歌、脸谱等公司在图像识别、语音识别等方面的深入学习取得了一些进展，但在不久的将来，机器仍然无法具备这种能力。*人工智能的目的是赶走坏硬币(破坏性行为)，让更多好硬币(人类)更容易编辑条目。从这个意义上说，人工智能可以为人类创造更多的机会。