Connect with us

Výzkumníci provedli sčítání lidu Wikipedie Botů

Umělá inteligence

Výzkumníci provedli sčítání lidu Wikipedie Botů

mm

Výzkumníci ze Stevens Institute of Technology (SIT) nedávno dokončili analýzu všech Wikipedie botů, které pracují na údržbě a vylepšení této obrovské online encyklopedie. Podle TechXplore, výsledky výzkumu by mohly potenciálně informovat o tom, jak jsou boti využíváni k vývoji komerčních aplikací v oblastech, jako je návrh mikročipů a zákaznická služba.

Když Wikipedia poprvé spustila v roce 2001, měla kolem 13 000 článků. O 18 let později je Wikipedia domovem obrovského množství informací, více než 40 milionů článků, které přispělo více než 500 milionů měsíčních uživatelů. Pro údržbu všech těchto článků Wikipedia využívá 137 000 dobrovolných editorů a velké množství botů, poháněných jednoduchými programy AI. Tyto boty jsou odpovědné za opravu značek, rozbité odkazy, opravu překlepů, odstranění zbytečných položek a další.

Výzkumný tým využil počítačové algoritmy k klasifikaci botů podle funkcí, které vykonávají. Výzkumníci byli schopni provést analýzu toho, jak programy AI a lidé interagují při zapojení do velkých projektů, jako je údržba velké databáze, jako je Wikipedia. Porozumění způsobu, jakým lidé a boti interagují, je hlavní zaměření oblasti Human-Computer Interaction, a jako takový byl studie nedávno zveřejněn v Proceeding of the ACM of Human-Computer Interaction.

Jeffrey Nickerson, jeden z autorů studie a profesor na School of Business at (SIT), vysvětlil, že AI činí obrovské změny ve způsobu, jakým je produkována a udržována znalost, a že velikost a všudypřítomnost Wikipedie ji činí excelente místem pro studium těchto změn. Nickerson vysvětlil TechXplore, že v budoucnu budeme pravděpodobně všichni pracovat spolu s AI v některé kapacitě a proto je důležité pochopit, jak boti ovlivňují rozhodnutí lidí a jak boti mohou být učiněni více účinnými nástroji.

Wikipedia byla pro výzkumníky skvělým případovým studiem kvůli své detailní evidenci a transparentnosti. Výzkumný tým použil automatické klasifikační algoritmy k aplikaci štítků na boty a vytvoření mapy, která popisuje, jak boti interagují mezi sebou na Wikipedii. Některé klastry funkcí mohly být analyzovány a boti, kteří tyto funkce vykonávají, byli označeni popisy, jako “Poradce” nebo “Opravník”. Opravníci se starají o vandalismus a opravují rozbité odkazy, zatímco Poradci poskytují tipy editorům a navrhují nové úkoly. Byly také “Propojovači”, kteří jsou odpovědní za vytváření odkazů mezi různými zdroji nebo stránkami.

Výzkumníci zjistili, že boti Wikipedie hrají devět hlavních rolí na webu a že tyto boti představují kolem 10 % veškeré aktivity Wikipedie. Kromě toho, na určitých podsekcích webu, jako je platforma Wikidata, boti představují kolem 88 % aktivity webu. Většina aktivity je prováděna přibližně 1200 opravovacími boty, které opravují web a jsou odpovědné za více než 80 milionů oprav. Naopak, zatímco je méně poradenských botů, pomáhají formovat interakce lidí se webem, směrují, jaké druhy oprav jsou provedeny a jaké druhy funkcí jsou vytvořeny.

Jedním z způsobů, jakým Wikipedia využívá sílu botů, je tím, že vítá nové členy komunity. Když lidé vstupují do online komunit, jsou více pravděpodobně setrvat jako aktivní členové, pokud jsou vítáni ostatními členy komunity. To se zdá být pravdou i v případě, že člen komunity, který je vítá, je bot. Boti podporují členy komunity, aby zůstali a přispívali do komunity, tím, že upozorňují na chyby, pokud jsou o nich informováni zdvořile. Jak Nickerson vysvětlil TechXplore:

“Lidé nemají nic proti kritice botů, pokud jsou o nich zdvořilí. Transparentnost a zpětná vazba Wikipedie pomáhají lidem přijmout boty jako legitimní členy komunity.”

Jak se boti stávají stále důležitějšími pro údržbu rostoucích online komunit, studium toho, jak Wikipedia využila boty, může pomoci jiným společnostem a entitám vytvořit boty, které pomáhají lidským uživatelům a podporují prospěšnou činnost. Oba úspěchy a neúspěchy Wikipedie s boty by měly být kriticky prozkoumány.

“Studiem Wikipedie můžeme připravit na budoucnost a naučit se budovat nástroje AI, které zlepšují naší produktivitu a kvalitu naší práce,” řekl Nickerson.

Blogger a programátor se specializací na Machine Learning a Deep Learning témata. Daniel doufá, že pomůže ostatním využít sílu AI pro sociální dobro.