Meta, anteriormente Facebook, anunciado esta semana o lançamento de uma nova ferramenta que usa inteligência artificial (IA) para identificar o texto da web que pode conter informação incorreto sobre vários temas. Esfera, o sistema de código aberto em que tudo se baseia, usa o banco de dados com mais de 134 milhões de artigos para alimentar plataformas que dependem de verificação contra notícias falsas.
Baseada em inteligência artificial, a nova ferramenta Meta (antiga Facebook) permite que você se proteja de fake news e desinformação
Segundo a empresa, um dos primeiros serviços a usar IA é Wikipedia, A enciclopédia conta com a colaboração de milhares de pessoas ao redor do mundo para temas de diversos gêneros. De acordo com Meta, Sphere será usado pela equipe de editores do site para facilitar o controle das alterações propostas pelos usuários. Como explica o desenvolvedor, a ferramenta de IA pode ser uma forte aliada no combate à desinformação ao reunir conhecimento de milhares de páginas da Internet. Tudo com o objetivo de facilitar a autenticação de textos que contenham citações incorretas ou informações extras.
Inicialmente, esse recurso deve ser destinado exclusivamente ao B2B, a fim de combater as fake news, considerando dados de inúmeras fontes confiáveis. em vez de usar um único site ou coleção como fonte primária para verificação de sugestões, sendo mais abrangente do que outras opções disponíveis no site.
Por enquanto, o Wikimedia Foundation, a empresa proprietária da Wikipedia, é o único cliente Meta que usa Sphere reconhecer as mentiras nas sugestões dos artigos. No entanto, mais desenvolvedores e empresas devem adotar serviços de IA à medida que o serviço avança.
Ferramentas automatizadas podem ajudar a identificar mal-entendidos ou afirmações não citadas, mas ajudar editores humanos a determinar se uma fonte realmente suporta uma afirmação é uma tarefa muito mais complexa, exigindo a profundidade de compreensão e análise de um sistema de IA. Com base na pesquisa e nos avanços da Meta AI, a equipe desenvolveu o primeiro modelo capaz de escanear automaticamente centenas de milhares de citações simultaneamente para verificar se eles realmente apoiam as reivindicações correspondentes.
Shani Evenstein Sigalov, professor e pesquisador da Universidade de Tel Aviv e vice-presidente do conselho de administração da Wikimedia Foundation, disse:
Este é um exemplo poderoso de ferramentas de aprendizado de máquina que podem ajudar a dimensionar o trabalho voluntário ao recomendar com eficiência citações e fontes precisas. Melhorar esses processos nos permitirá atrair novos editores para a Wikipédia e fornecer informações melhores e mais confiáveis para bilhões de pessoas. Estou ansioso para continuar melhorando nessa área, especialmente porque as ferramentas de aprendizado de máquina são capazes de fornecer citações mais personalizadas e opções multilíngues para atender nossas comunidades Wikimedia em mais de 300 idiomas.
