SMC 資料庫

此篇報導與工商時報合作，並刊載於〈科學家新視野專欄－AI偵測矛盾內容 讓維基百科更可被信任〉

文／成功大學數據科學研究所副教授 李政德

社群媒體為人們帶來便利的聯繫和互動與交流，但也同時成為惡意人士散播假訊息的溫床，面對社群網路充斥的未經查核言論，維基百科經常成為民眾主動尋求事實真相的管道。但維基條目的編輯群可能受到不同立場、不同消息來源的影響、甚至難以第一時間掌握事實全貌與細節，使得文字內容出現自我矛盾的現象（兩個或以上的句子語意相互牴觸）。例如，同一廠牌疫苗，獲得授權的日期卻在兩個句子中不一致。我們的團隊開發的AI演算法可以自動偵測矛盾之處，幫助解決此問題。

自動偵測自我矛盾的維基條目非常有挑戰性，現有AI機器學習的技術僅能判斷二個句子是否相互矛盾，難以準確偵測由多個句子所構成的一整篇文章中的矛盾。而且把所有句子兩兩比對，相當耗時，需要讓AI從句子的上下文理解語意，才能偵測句子在語意層次上的矛盾，不能單純看字面上的不一致。此外，AI演算法不僅要能準確判斷一條目是否自我矛盾，還必須標示矛盾的是哪些句子的哪幾個字詞。

我們的研究團隊與維基百科進行領先全球的跨國合作，首度偵測維基條目的自我矛盾，開發了能夠準確辨識並且指出自我矛盾句子的AI演算法，「配對矛盾神經網路」。此演算法是運用自然語言處理的技術，稱為「文字蘊含識別」，推論兩個句子間的邏輯是否有正向、反向、雙向、矛盾、獨立等的關聯。我們採用文字蘊含的資料集預先訓練AI模型，讓AI先學習理解兩個文句的語意關聯，並過濾文章中沒有矛盾的句子，使得AI能夠專注在可能有矛盾的句子上，學習較深層的推理。實驗評估結果顯示我們開發的AI演算法，與典型的文本分類方法相比，準確性提升15%，可以成功識別出60%的自我矛盾條目。

目前此技術正在「維基百科條目編輯與品質查核平台」上開發，可讓維基百科的編輯者快速獲知，正在編修的文字是否與內文自我矛盾，提高發布後的維基條目品質，使得維基百科提供更可靠的資訊以利大眾查詢。此技術還可協助偵測標題與內容不一致的資訊，例如偵測「點擊誘餌」與「圖文不符」的內容，讓當前社群媒體能掃除這些賺取流量、剝奪使用者注意力、甚至影響決策的訊息，有望提高眾多資訊來源的可信度。