Meta lanza Sphere: una IA diseñada para verificar la veracidad de la información en Internet.
Las redes sociales pueden ser herramientas súper útiles para conectar con personas, comprar y vender productos y hasta informarte. Sin embargo, también tienen su parte negativa, por ejemplo, las noticias falsas.
Es verdad que el crecimiento de las fake news es uno de los problemas que ha ganado más relevancia en los últimos años. Y no es secreto que Facebook ha estado en medio de la controversia cuando se trata de este problema. Y la verdad es que no siempre lo ha hecho bien. Sin embargo, en un nuevo esfuerzo por combatir la desinformación, Meta anunció una nueva herramienta llamada Sphere.
Sphere, la nueva IA de Meta: ¿cómo funciona?
Se trata de una Inteligencia artificial. Sphere está diseñada para aprovechar el enorme repositorio de información que existe en la red. Su primer sujeto de prueba será Wikipedia.
El funcionamiento es bastante sencillo. Sphere tiene como tarea escanear todas las entradas para verificar las citas y comprobar si tienen un respaldo válido. La idea nace de una necesidad muy clara: el volumen de edición y validación del concepto wiki supera a cualquier equipo humano.
Por ahora, Sphere se encuentra en fase de investigación. Aunque sabemos que sus tareas se limitarán a comprobar la información de Wikipedia. De hecho, Meta afirmó que no está usando Sphere ni ninguna de sus versiones. Facebook, Instagram y Messenger utilizan una herramienta distinta.
¿Meta y Wikipedia trabajarán juntos?
La colaboración no es un acuerdo comercial. Tampoco significa que Meta será cliente de Wikipedia o viceversa. No obstante, Meta dejó claro que Sphere tomó más de 4 millones de citas en Wikipedia para crear un conjunto de datos (WAFER). También informó que Wikipedia utilizará una herramienta creada por Meta para traducir su sitio.
Lo que sabemos de Sphere
- Sphere es el modelo más grande de su tipo. Utiliza 906 millones de pasajes compuestos por 134 millones de documentos.
- Es de código abierto. Según Meta, esto permitirá crear modelos más sólidos de entrenamiento. También, permite que los usuarios adapten las herramientas a sus necesidades.
- Meta reconoce que el código abierto puede sugerir algunas dificultades. Por eso, el siguiente paso es concentrarse en entrar a la IA para reconocer contradicciones, analizar la calidad de los documentos y priorizar fuentes confiables.
