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मेटा ने दुष्प्रचार और फर्जी खबरों के खिलाफ एक नया टूल लॉन्च किया

मेटा, पूर्व में फेसबुक, की घोषणा इस सप्ताह एक नया टूल लॉन्च किया गया है जो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) का उपयोग करके वेब टेक्स्ट की पहचान कर सकता है सूचना गलत विभिन्न विषयों पर। क्षेत्रः, ओपन सोर्स सिस्टम जिस पर सब कुछ आधारित है, 134 मिलियन से अधिक लेखों के साथ डेटाबेस का उपयोग पावर प्लेटफॉर्म पर करता है जो निर्भर करता है फर्जी खबरों के खिलाफ सत्यापन.

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पर आधारित, नया मेटा टूल (पूर्व में फेसबुक) आपको नकली समाचारों और दुष्प्रचार से खुद को बचाने की अनुमति देता है

कंपनी के अनुसार, AI का उपयोग करने वाली पहली सेवाओं में से एक है विकिपीडिया, विश्वकोश विभिन्न शैलियों के विषयों के लिए दुनिया भर के हजारों लोगों के सहयोग पर आधारित है। मेटा के अनुसार, क्षेत्र का उपयोग संपादकों की टीम द्वारा किया जाएगा उपयोगकर्ताओं द्वारा प्रस्तावित परिवर्तनों के नियंत्रण की सुविधा के लिए साइट का। जैसा कि डेवलपर बताते हैं, एआई टूल हजारों इंटरनेट पेजों से ज्ञान इकट्ठा करके दुष्प्रचार के खिलाफ लड़ाई में एक मजबूत सहयोगी हो सकता है। सभी गलत उद्धरण या अतिरिक्त जानकारी वाले ग्रंथों के प्रमाणीकरण को सुविधाजनक बनाने के उद्देश्य से।

प्रारंभ में, यह संसाधन कई विश्वसनीय स्रोतों के डेटा पर विचार करके नकली समाचारों का मुकाबला करने के लिए विशेष रूप से B2B के लिए होना चाहिए प्राथमिक स्रोत के रूप में एकल साइट या संग्रह का उपयोग करने के बजाय सुझावों की जाँच के लिए, वेबसाइट पर उपलब्ध अन्य विकल्पों की तुलना में अधिक व्यापक होना।

मेटा शापेरे

अभी के लिए, विकिमीडिया बुनियाद, वह कंपनी जिसके पास विकिपीडिया है, एकमात्र मेटा ग्राहक है जो स्फीयर का उपयोग करता है लेखों के सुझावों में झूठ को पहचानने के लिए। हालाँकि, अधिक डेवलपर्स और कंपनियों को एआई सेवाओं को अपनाना चाहिए क्योंकि सेवा आगे बढ़ती है।

स्वचालित उपकरण गलतफहमियों या गैर-उद्धृत दावों की पहचान करने में मदद कर सकते हैं, लेकिन मानव संपादकों को यह निर्धारित करने में मदद करना कि क्या कोई स्रोत वास्तव में किसी दावे का समर्थन करता है, एक अधिक जटिल कार्य है, जिसमें एआई सिस्टम की समझ और विश्लेषण की गहराई की आवश्यकता होती है। मेटा एआई अनुसंधान और प्रगति पर निर्माण, टीम ने विकसित किया एक साथ सैकड़ों हजारों उद्धरणों को स्वचालित रूप से स्कैन करने में सक्षम पहला मॉडल यह जांचने के लिए कि क्या वे वास्तव में संबंधित दावों का समर्थन करते हैं।

शनि इवेंस्टीन सिगालोवी, तेल अवीव विश्वविद्यालय में व्याख्याता और शोधकर्ता और विकिमीडिया फाउंडेशन के न्यासी बोर्ड के उपाध्यक्ष ने कहा:

यह मशीन लर्निंग टूल्स का एक शक्तिशाली उदाहरण है जो सटीक उद्धरणों और स्रोतों की कुशलता से सिफारिश करके स्वयंसेवकों के काम को बढ़ाने में मदद कर सकता है। इन प्रक्रियाओं में सुधार करने से हम नए प्रकाशकों को विकिपीडिया की ओर आकर्षित करने और अरबों लोगों को बेहतर और अधिक विश्वसनीय जानकारी प्रदान करने में सक्षम होंगे। मैं इस क्षेत्र में निरंतर सुधार करने के लिए तत्पर हूं, विशेष रूप से मशीन लर्निंग टूल 300 से अधिक भाषाओं में हमारे विकिमीडिया समुदायों की सेवा करने के लिए अधिक व्यक्तिगत उद्धरण और बहुभाषी विकल्प प्रदान करने में सक्षम हैं।

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गियानलुका कोबुची
गियानलुका कोबुची

कोड, भाषाओं और भाषाओं, मानव-मशीन इंटरफेस के बारे में भावुक। तकनीकी विकास से जुड़ी हर चीज़ मेरी रुचि में है। मैं अपने जुनून को अत्यधिक स्पष्टता के साथ फैलाने की कोशिश करता हूं, विश्वसनीय स्रोतों पर भरोसा करता हूं, न कि "सिर्फ पहले आने वाले व्यक्ति पर"।

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