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在几秒钟内对任何维基百科页面进行敏感性、质量和风险评分。<p>Wikimetron通过直接从维基媒体API提取数据，从多个维度分析维基百科页面——编辑质量、内容敏感性和信息风险。它评估诸如来源密度、编辑频率、争议信号和结构完整性等因素，以生成复合评分，这些评分需要人工审阅者花费数小时才能手动评估。<p>该工具专为研究人员、记者以及任何在引用维基百科页面之前需要了解其可信度的人士而设计。

任何有互联网连接的人都知道，在过去三年里，关于人工智能将如何重塑劳动力市场的讨论非常热烈，而因“人工智能”而导致的裁员已经开始，其中最严重的一次发生在上周，Block公司宣布将裁减40%的员工，这听起来更像是因为人工智能可能会取代员工，而不是它实际上能够做到这一点。对于人工智能将使我们更高效的说法，以及这些效率提升将使人们失业的观点，我认为存在（在我看来）一种健康的怀疑态度。我觉得这种怀疑在许多科技公司工作的员工中得到了共鸣，因为人工智能在这些公司中被强行推行。我想知道这种怀疑在其他公司和整体劳动力市场中适用的程度有多大。好吧，接下来是： 1. 在主要科技公司，许多人（可能大多数人）大部分时间都在做一些基本上是“假工作”的事情，这可能或可能不会对生产力产生负面影响。比如在产品方面，花费在多层次的WBR（周报）和MBR（月报）上的预备会议时间，以及在技术方面为了晋升而过度设计工作流程。人们对这些工作存在的原因进行了很多猜测，但根据我的经验，这基本上归结为操控生产力的表象。真正的生产力几乎无法评估，因此使用代理指标，而这些代理指标不可避免地会被操控（如代码行数、会议出席率、下属人数等）。 2. 人工智能在生成“假工作”方面非常擅长。我们开始看到人工智能在技术方面带来的某些后果，亚马逊显然正在正式解决一些由此产生的工程问题。但在非技术方面，文档的“垃圾”数量无穷无尽，Slack上的“垃圾”也越来越多，充满了表情符号的项目符号列表和破折号。文档“垃圾”的令人恼火之处在于，你根本不知道对方想说什么，因此你永远无法确定自己是否真正回应了他们，还是仅仅回应了他们认为看起来不错的内容。我怀疑现在很多绩效“评估”只是管理者在文档“垃圾”中摸索，随意阐述ChatGPT生成的内容。 3. 一家公司是否能从人工智能中受益，归根结底取决于增强的“假工作”是否会削弱增强的“真实工作”。在那些个人晋升依靠表象、会议安排、公共Slack频道发帖、“可见性”等的公司中，文档“垃圾”和Slack“垃圾”将会失控。这些公司可能是租金提取者，面临有限的竞争，是上市公司，并且创新不多。它们可能已经吸收了大量的“假工作”多年。我认为人工智能对这些公司没有任何帮助，反而可能使那些从事真实工作的人难以脱颖而出并获得奖励。在这些地方，人工智能永远不会提升生产力，因为人们本来就没有真正努力提高生产力。另一方面，在那些不奖励可见性/表象/假工作的公司中，而是奖励提升硬性指标如收入或签约新客户的公司，人工智能可能会有所帮助，甚至可能真的取代一些人。我不能否认，如果你真的在努力提升生产力，人工智能确实有一些真正的提升生产力的能力，我亲眼见证过这一点。 这一逻辑的含义是，人工智能对劳动力市场的整体影响将归结为已经存在的“假工作”与“真实工作”的组成。在我看来，经济从未设定为能够从任何真正提升生产力的事物中受益，因为“假工作”的数量远远超过了“真实工作”的数量。 * 后者讽刺地导致了“真实工作”，即修复那些因过度设计而不断失败的工作流程，因为设计过度的工程师在因过度设计而晋升后就离开了。

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