该软件扫描新闻报道以查找被忽视的数字，甚至写一篇关于它们的草稿

照片:印刷版维基百科，CC BY—SA Michael Mandiberg

人工智能经常因其延续社会偏见的倾向而受到批评，但它同样有能力与它们作斗争机器学习目前被用于扫描科学研究和新闻报道，以识别未出现在维基百科上的杰出科学家这些科学家中有许多是女性，在世界上最受欢迎的百科全书中，她们的遗漏尤其重要，其中82%的传记都是关于男性的

在一篇博文中，Primer 的科学主管 John Bohannon 解释了该公司如何开发一种名为 Quicksilver 的工具来阅读大约 5 亿份源文件，筛选出被引用次数最多的数字，然后写一篇关于他们及其工作的基本草稿。

例如，这是一篇关于特蕾莎·伍德拉夫的 AI 文章，这位科学家没有维基百科条目，但在 2013 年被《时代》杂志评为最具影响力人物之一她的工作包括为老鼠设计 3D 打印的卵巢

使用 QUICKSILVER，您不必四处寻找失踪的名字。如今，该工具每三分钟可创建一篇新文章，虽然说并不是非常完美，但随着其他语言文章库的不断增长，非英语人士的维基百科体验正在得到极大改善。。

Primer 表示，它的技术建立在谷歌和其他研究人员过去的工作基础上，包括今年 1 月发表的一项研究，该研究也使用机器学习来生成基本的维基百科文章可是，该公司表示其目标比这更实际它不想将维基百科用作实验的测试平台，而是希望创建对在线信息生态系统有明显好处的工具

当然，即使是这样的工具也容易受到偏见的影响如果 Primer 的广告基于他们在新闻报道中的包含而忽略了科学家，那么它最终可能会反映科学媒体的兴趣但 Bohannon 坚持认为，该公司的工具仍然可以作为人类主导流程的助手