Bir Wikipedia sayfasındaki her şeye güvenemezsiniz, bu yüzden dipnotlarda belirtilen orijinal kaynaklara başvurmanız önemlidir. Ancak bazen birincil kaynaklar bile sizi yanlış yönlendirebilir. Araştırmacılar, web sitesindeki şüpheli alıntıları tespit etmek için algoritmaları eğiterek Wikipedia referanslarının güvenilirliğini artırmaya odaklanan bir yapay zeka geliştirdiler. SIDE adı verilen program iki şey yapıyor: Birincil bir kaynağın doğru olup olmadığını kontrol etmek ve yenilerini önermek. Yapay zeka, bir Wikipedia iddiasının doğru olduğu varsayımı altında çalışır. Bu, bir kaynağın geçerliliğini kontrol edebilse de, bir girişte yapılan iddiaları gerçekten doğrulayamayacağı anlamına gelir. Bir çalışmada, insanlar yapay zekanın önerdiği alıntıları yüzde 70 oranında orijinaline tercih etti. Araştırmacılar, vakaların yaklaşık yüzde 50’sinde SIDE’ın Wikipedia tarafından zaten kullanılmakta olan bir kaynağı en üst referans olarak sunduğunu tespit etti. Yüzde 21 oranında araştırmadaki insan yorumcular tarafından zaten uygun görülen bir öneride bulunan SIDE, bir adım öne geçti. Yapay zeka, bir editörün Wikipedia iddialarını doğrulamasına etkili bir şekilde yardımcı olabileceğini gösteriyor gibi görünse de, araştırmacılar alternatif programların hem kalite hem de hız açısından mevcut tasarımlarından daha iyi performans gösterebileceğini kabul ediyor.
SIDE’ın yetenekleri sınırlıdır. Yani program yalnızca web sayfalarına karşılık gelen referansları dikkate almaktadır. Gerçekte, Wikipedia kitaplara, bilimsel makalelere, resim ve video gibi metnin ötesinde diğer medya aracılığıyla sunulan bilgilere atıfta bulunur. Ancak teknik sınırlarının ötesinde, Wikipedia’nın tüm önermesi, herhangi bir yerdeki herhangi bir yazarın bir konuya referans atayabilmesidir. Araştırmacılar, Wikipedia kullanımının kendisinin çalışma için sınırlayıcı olabileceğini öne sürüyor. Web sitesine alıntılar ekleyen kişilerin, söz konusu konuların doğasına bağlı olarak önyargıya kapılabileceğini ima ediyorlar. Bu arada, hepimiz biliyoruz ki herhangi bir program, özellikle de eğitime bağımlı bir yapay zeka, programcısının önyargılarına maruz kalmaya eğilimli olabilir. SIDE’ın modellerini eğitmek ve değerlendirmek için kullanılan veriler bu açıdan sınırlı olabilir. Ancak yine de, doğruluk kontrolünü kolaylaştırmak ya da en azından destekleyici bir araç olarak kullanmak için yapay zeka denemenin faydaları, başka yerlerde de yankı uyandıran uygulamalara sahip olabilir. Wikipedia ve sosyal medya şirketleri, dijital şehir meydanlarını yanlış bilgilerle dolduran kötü aktörler ve botlarla mücadele etmek zorunda. Bu durum özellikle İsrail-Hamas savaşı ve ABD’de yaklaşan başkanlık seçimleri etrafında yayılan yanlış bilgilerin ardından her zamankinden daha doğru ve önemlidir. Çevrimiçi yanlış bilgiyi azaltma ihtiyacı, tam da bu amaç için tasarlanmış SIDE gibi yapay zeka araçlarıyla katalize edilebilir. Ancak bunun yapılabilmesi için hala kaydedilmesi gereken bazı ilerlemeler var.