埃隆·馬斯克（Elon Musk）的社交平台X正在將人工智能納入其標誌性的事實檢查功能，社區指出。該公司週二宣布，該計劃允許AI聊天機器人撰寫最初的票據草案，以提供潛在誤導帖子的背景。該新系統將通過“ AI Note Writer API”運行，該系統使開發人員可以將各種AI模型（包括X的Grok）連接到平台。
介紹AI Note Note Writer Api api ai ai幫助人類。人類仍在負責。
從今天開始，世界可以創建AI筆記作家，可以贏得提出社區筆記的能力。他們的筆記將在X上顯示如果人們從不同的角度發現有幫助-就像… pic.twitter.com/h4qny6vtkw src=“ https://winbuzzer.com/wp-content/uploads/2025/01/x-social-network-elon-musk.jpg”>
-社區註釋（@communitynotes） 7月1日7月1日，2025年7月1日，2025年7月1日由人類誌願者。關於票據是否有幫助和發表的最終決定，將保留在該計劃的核心原則的人類評估者手中。 該計劃代表了邁向內容審核的混合人類模型邁出的重要一步，這是一個最近的研究論文由X員工和學會撰寫的文章
更廣泛的行業趨勢
x x的行動是社會媒體行業更大趨勢的一部分。主要平台越來越多地採用類似於社區筆記的眾包審核系統，在2021年首次以birdwatch啟動。例如，梅塔（Meta）自3月以來一直在美國推出自己的版本。
這次轉變是在梅塔（Meta）在1月份宣布結束其傳統的第三方事實檢查計劃之後，當時，梅塔（Meta）的全球政策總監喬爾·卡普蘭（Joel Kaplan）在美國的當時宣布了這兩個動作，這是一個遇到的10次，我們的行動是一定的。錯誤。 “他說，該公司的目標是更好地平衡節奏和自由表達。
雖然在美國對Meta的新方法進行了測試，但該公司在其他地方進行了更加謹慎的行動。 Meta全球業務負責人Nicola Mendelsohn澄清說:“目前，世界其他地區沒有任何變化；我們仍在全球與事實核對人合作。 “，很大程度上遵守諸如歐盟數字服務法的更嚴格的地區法規。這些基於社區的系統的成功也促使Tiktok和 youtube youtube 。整合AI是大規模規模和速度的潛力。 X的研究論文表明，自動管道比純粹的人驅動系統可以解決更大的內容，解決Niche Missormation Formational Information 的“長尾”。目的是創建一個“美德循環”，其中AI生成筆記和人類反饋不僅審查了它們，還可以改善AI的未來表現。
這一過程，研究人員稱之為社區反饋（RLCF）的增強性學習（RLCF），都使用了來自多元化的人類社區的細微額度來培訓AI的簡單右手，而不是真正的右手訓練，這是一個真正的範圍，可以幫助您
重大風險和正在進行的辯論 但是，部署AI作為事實檢查者充滿風險。一個主要問題是大語模型（LLMS）“幻覺”的趨勢有充分記錄的趨勢，自信地將捏造的信息作為事實。這可能導致創造有說服力且寫得很好但危險不准確的音符。研究論文承認這一挑戰和其他挑戰，例如“有幫助黑客”的風險，在這些挑戰中，AI可以學會寫筆記，以吸引評估者的偏見而不是堅持事實。
另一個挑戰是淹沒志願者人類評估者的潛力。大量的AI生成的音符可以稀釋評估者的注意力，因此很難發現不良的音符和嚴重的錯誤信息。觀看這些平台不斷發展的前科技高管對這些擔憂進行了回應。一位前Meta高管與NPR談到該公司對AI對風險評估的日益依賴，
馬斯克因素
關於社區筆記的有效性的辯論正在進行中，並且通常以X的所有者Elon Musk為中心。 He has championed the system as a revolutionary tool for accuracy, saying in November 2024, “Community Notes is awesome. Everybody gets checked. Including me.”
Yet, just a few months later, after his own posts about Ukrainian politics were corrected, he claimed the system was being manipulated, 指出，“社區筆記越來越多地被政府和傳統媒體認出。 “這種不一致強調了設計用於客觀性的系統中的固有張力，但由一個直言不諱的人擁有。
批評家指出，系統可能會很慢且不一致。研究表明，許多包含錯誤信息的帖子永遠不會收到筆記，而當他們這樣做時，通常只有一小部分查看原始帖子的人看到了便條。 AI的引入旨在解決速度和規模問題，但是是否可以在不損害質量的情況下這樣做還有待觀察。
儘管存在這些問題，X仍推動其AI實驗。該公司計劃與一小群貢獻者一起測試AI生成的筆記數週。根據該飛行員的結果，X將決定是否更廣泛地推出該功能。這種混合模型的成功可能會為在線內容的調節方式設定新標準，但其失敗可能會擴大其旨在對抗的錯誤信息。
