Meta开发了一个AI模型，解决维基百科的「性别偏见」问题

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估计就更少了，例如科学界的女性、非洲的女性和亚洲的女性等。

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这些女性人物却被忽视，或是被以不成比例的方式在维基百科上呈现。”

”

”人工智能模型，该模型可以自动研究并创建一些重要人物的高质量传记文章。

，附上引证信息的来源。最终达到涵盖维基百科传记所需要的所有元素，如传记人物的早期生活、教育和职业。

，也就是非事实的内容；此外在语义方面，AI的连贯性和逻辑也有些力不从心。

橘色文本则表示幻觉，是由模型脑补，无法被验证的资讯。

，人类研究员或作家可以根据这些信息迅速上手并完成这篇文章。

跨性别和二元性别人物的传记，往往长度更长，但是大部分章节都是描写个人生活，而非个人成就。

为了改进该模型，Meta还发布了一个数据集，数据集可用于评估该模型基于1527份来自“边缘化群体”的女性传记中的表现。Meta表示，这些数据可用于训练该模型的迭代并评估模型的性能。

撰文 | 海外来电

海外来电

来源 | SiliconANGLE