維基百科介紹了AI學習識別錯誤編輯

維基百科宣布將推出一款人工智能引擎，以幫助識別惡意編輯文章的嚴重編輯的內容和破壞者，以試圖監管開源項目。機器學習工具 - 稱為目標修訂評估服務(ORES) - 已由社區的研究人員和專家進行整理，并將在某種程度上實現編輯過程的自動化，并確保內容始終公平和值得信賴。

此外，這意味著可以審查更多文章，如果發現它們是惡意的或不正確的，則刪除或更新。ORES使用API??和訓練模型來對抗 由維基百科編輯(通常稱為維基百科)編輯和文章質量評估。然后，它會根據這些個人編輯和文章整體創建一個分數。

API使用各種不同的參數進行測試，例如信息是否可能具有破壞性，并以JSON格式輸出響應。對于未評估的修訂版，已經評分的修訂版的評分為50毫秒，中間時間刻度為50毫秒，并且可以在維基百科支持的20種語言中的14種中計算。

“通過結合開放數據和開源機器學習算法，我們的目標是使維基百科的質量控制更加透明，可審計，并且易于實驗，”維基百科說。

“我們希望ORES能夠在我們如何進行質量控制方面取得重大進展 - 這些都將使質量控制工作更加高效，并使維基百科成為新編輯的一個更受歡迎的地方。”

維基百科一直在使用十幾種編輯工具測試該服務，并表示它已經在預測的準確性方面擊敗了最先進的系統。

ORES開發的下一個階段是支持更多wiki，自動編輯分類和偏差檢測。