維基百科是人人皆可編輯的線上百科全書，是網路最多人造訪的網站之一。這種群眾外包創作的模式徹底改變了我們獲取資訊的方式，但是也引發了傳統百科全書沒有遇到過的問題：故意用虛假、偽造的資訊破壞和污名化詞條的行為，所謂的 vandalism。
過去維護維基百科的 Wikimedia Foundation 由於人手不足，在對付此類行為上往往疲於奔命。不過現在資深科學家 Aaron Halfaker 已經想到了對付的辦法，他開發了一個人工智慧引擎，可以識別此類蓄意破壞行為。
你可能會想既然這樣那小編是不是要丟工作了？因為機器可以取代人類（有人預測 AI 會取代人類 47%的工作）。不過 Halfaker 的專案目的卻是要增加人類的參與。維基百科研究總監 Dario Taraborelli 說該專案的目的是把人的注意力分配到最需要的地方。
這是怎麼回事呢？
雖然維基百科人人可用編輯，但在過去，如果作為新手的你想對重要的維基條目進行變更，往往會收到一條自動回復稱不允許你做出變更，除非使用者遵守一套嚴格的規則要求，從某種程度來說，這屬於嚴進寬出。這一點把很多人排除在維基百科日常編輯的大門外。而據調查顯示，維基百科的參與程度已經開始出現下降。
Halfaker 現在希望能讓維基百科對編輯新手更友好。他的專案叫做 Objective Revision Evaluation Service（客觀修訂評估服務，ORES），專案利用了一套名為SciKit Learn的開源機器學習演算法來自動識別哪些為蓄意破壞的修訂行為，但同時又不會驅逐那些正當的參與者。換言之，嚴進寬出變成了寬進嚴出。
圖說：ORES專案的Logo，圖片來自：Wikimedia
這套系統的識別主要靠對特定關鍵字及其變體，以及特殊鍵盤模式的識別。比方說，系統能夠識別一大段異常的文字（如單詞之間沒有空格等等）。從技術的角度來說，這是相當簡單的機器學習案例，但卻很有效。
事實上，儘管系統無法識別那些精心編造的虛假條目，但結果證明絕大部分的破壞行為都不是很聰明，模式基本一樣（因為精心編撰虛假條目同樣需要精力）。
那 AI 能不能自己透過機器學習來編撰百科知識呢？儘管 Google、Facebook 等公司的深度學習在圖像識別、語音辨識等方面取得了一些進展，但近期內看機器還是無法具備這方面的能力。維基百科的這套 AI 的目的是驅走劣幣（破壞行為），讓更多的良幣（人類）更方便地編輯條目，從這個意義上來說，AI 也許是給人類創造了更多的機會。
文章授權轉載自：36 氪
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