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El pasado julio anunciamos “Future Audiences,” una nueva iniciativa de la Fundación Wikimedia para explorar cómo podemos continuar satisfaciendo las necesidades de quienes buscan y comparten conocimiento para las generaciones venideras. Esta publicación es una actualización de mitad de año sobre lo que hemos aprendido a través de la experimentación hasta la fecha y hacia dónde nos dirigimos a continuación.
¿Cómo aprenderán y contribuirán las generaciones futuras a Wikipedia? Todavía no lo sabemos, pero a través de experimentos rápidos durante el último año, la Fundación Wikimedia ha recopilado profundizado en su aprendizaje sobre cómo Wikipedia puede seguir satisfaciendo las necesidades de quienes buscan y comparten conocimientos para las generaciones venideras, incluso cuando la tecnología y los usuarios, así como el comportamiento en línea de los mismos continúa evolucionando. Continúe leyendo para conocer lo que hemos aprendido de nuestra primera ronda de experimentos (exploración de ChatGPT y aplicaciones sociales) y un nuevo experimento de evaluación de textos en línea que estamos planeando en base a estos aprendizajes.
Recoratorio: ¿Qué es “Future Audiences”?
La misión del movimiento Wikimedia siempre ha sido llevar conocimiento libre a todas las personas en el mundo. Sin embargo, sabemos que recientes desarrollos tecnológicos – como los avances en inteligencia artificial, nuevas aplicaciones sociales y dispositivos que nos permiten interactuar con el mundo digital de nuevas formas, tienen el potencial de dar forma al papel de los proyectos Wikimedia dentro del ecosistema de información en su conjunto. Si bien nuestra misión sigue siendo la misma que cuando Wikipedia comenzó hace más de 20 años, los métodos para lograrla deberán seguir evolucionando.
Para ello, el año pasado la Fundación Wikimedia creó una nueva línea de trabajo denominada“Future Audiences,”una colaboración entre equipos para explorar cómo podemos llegar a futuras audiencias de buscadores y contribuyentes de conocimientos.
Future Audiences no crea productos: lanza experimentos con plazos determinados para identificar y recomendar oportunidades para que la Fundación Wikimedia innove. Si un experimento produce resultados prometedores, puede llevar a la Fundación Wikimedia a realizar mayores inversiones en nuevos productos y/o enfoques para atraer nuevas audiencias; si no es así (como fue el caso con nuestro primer experimento, un complemento de Wikipedia para ChatGPT; más sobre esto a continuación), aún así habremos obtenido información valiosa, rápidamente y sin un impacto significativo en nuestros recursos.
¿Qué hemos explorado hasta ahora y qué hemos aprendido hasta la fecha?
1. Conversational AI: Más que un chatbot
Comenzamos el año con las siguientes preguntas de investigación sobre los desarrollos en IA conversacional:
- ¿Quienes buscan conocimiento en línea pasarán a obtener información de ChatGPT en lugar de Wikipedia?
- ¿Qué tan bien le va a la IA conversacional a la hora de encontrar y resumir información de Wikipedia? finding and summarizing information from Wikipedia?
Nuestro primer experimento del año creó un complemento de Wikipedia para ChatGPT, que permitía a los usuarios de ChatGPT recibir respuestas a preguntas de conocimiento general específicamente de Wikipedia (en lugar de los datos generales con los que se entrenó el bot). Los hallazgos de este experimento nos ayudaron a aprender:
- ChatGPT no es la nueva Wikipedia – Wikipedia sigue siendo una fuente importante y confiable de información en línea. Desde datos de tráfico a Wikipedia a lo largo del año, así como datos de uso y encuestas de nuestro plugin experimental de ChatGPT, llegamos a la conclusión de que incluso si los consumidores están comenzando a utilizar chatbots de inteligencia artificial como ChatGPT para obtener información, parece ser un complemento a Wikipedia, no en lugar de ella. Los usuarios de nuestro complemento dijeron que todavía visitaban Wikipedia directamente e informaron que cuando sabían que la información que obtenían de ChatGPT provenía de Wikipedia, tendían a confiar más en ella..
- La IA conversacional puede encontrar y resumir contenido de Wikipedia con una precisión bastante alta (aunque no perfecta). Si bien la gente parece (comprensiblemente) cautelosa a la hora de obtener información de chatbots generalizados como ChatGPT, el proceso que utilizamos para crear nuestro plugin experimental (es decir, usar IA para encontrar información relevante de manera más inteligente en una base de conocimiento específica como Wikipedia y devolver un resumen) al usuario, una técnica conocida como retrieval-augmented generation o RAG) proporcionó resultados de bastante alta calidad, aunque de ninguna manera perfectos.
Esto nos lleva a concluir que la IA generativa puede desempeñar un papel importante para ayudar a las audiencias futuras a navegar por el conocimiento de Wikipedia de manera más eficiente, pero los chatbots no son necesariamente la única ni la mejor manera de lograrlo. Estos hallazgos también nos llevaron a un nuevo experimento de IA, Cita Requertida (más sobre esto a continuación).
2. Aplicaciones sociales impulsadas por la personalidad: ¿una nueva madriguera wiki?
Aunque 2023 fue el año de ChatGPT, identificamos otra tendencia clave en el año pasado en el annual External Trends report: la creciente preferencia del público más joven por buscar información no en la web o Wikipedia, sino en aplicaciones sociales basadas en la personalidad como TikTok y YouTube. Esta idea nos llevó a las siguientes preguntas de investigación:
- ¿La remezcla del contenido de Wikipedia en formatos más amigables para las aplicaciones sociales podría hacer que la información sea más atractiva para el público más joven?
- ¿Hay creadores de contenido en estas aplicaciones que se preocupan por compartir información y contenido confiable de proyectos de Wikimedia?
A través de investigaciones cualitativas (encuestas, entrevistas y estudios de usabilidad con consumidores y creadores de aplicaciones sociales), aprendimos lo siguiente:
- El público más joven es más escéptico con respecto a la información que ve en línea y prefiere aprender de las personas que de sitios web impersonales. Si bien el formato en el que se presenta la información definitivamente es importante para captar su atención (es decir, tienden a preferir formatos cortos, con multimedia a textos largos, de donde viene el contenido es también muy importante. Esta podría ser una oportunidad para que Wikipedia se presente más claramente a esta audiencia como una comunidad de personas que comparten un interés en el conocimiento confiable.
- Existe una comunidad de creadores de conocimiento que comparten datos e imágenes de proyectos de Wikimedia en aplicaciones como TikTok y llegan a grandes audiencias. Estos creadores se motivan compartir conocimientos confiables sobre temas que les apasionan, y ellos confían en Wikipedia como recurso para producir contenidos. Si bien no están interesados en contribuir directamente a nuestros proyectos, tenemos la oportunidad de explorar cómo involucrarlos en ayudándonos a difundir el conocimiento libre de formas nuevas e innovadoras e invitar a más jóvenes globales a nuestro movimiento.
¿Hacia donde vamos?
Nuevo experimento: “Citation Needed”
A medida que el espacio digital corre cada vez más riesgo de verse abrumado por la desinformación, estamos explorando si se puede utilizar la IA para aprovechar el conocimiento de Wikipedia y ayudar a los lectores a comprender la confiabilidad de la información que consumen en línea.
Citation Needed, o Cita Requerida, es un nuevo experimento que tiene como objetivo hacer precisamente esto. A través de una extensión experimental para el navegador web Chrome, que utiliza la funcionalidad avanzada de Modelo de Lenguaje Grande (LLM), los usuarios tendrán la capacidad de comparar rápidamente lo que están leyendo en línea con el contenido de Wikipedia. La extensión presentará a los usuarios información sobre si la afirmación seleccionada está respaldada o no por información en Wikipedia, incluida la cantidad de citas utilizadas en el artículo de Wikipedia relacionado, la cantidad de contribuyentes que han trabajado en él y la fecha en que se editó por última vez. . Al igual que con nuestro primer experimento con IA generativa, también realizaremos un seguimiento cuidadoso de qué tan bien la IA busca y resume información de Wikipedia dentro de esta función. Durante los próximos meses, Citation Needed estará disponible para los usuarios interesados en probarlo y evaluaremos su uso y los comentarios de los usuarios.
Si desea obtener más información y ayudar a probar Citation Needed, por favor visita la página en Meta-Wiki para más detalles.