为了解决两性人物传记比例失衡的情况，Meta操碎了心。
维基百科一直是全球访问量Top 10的网站，是许多人搜索历史人物与领创者资讯的第一站，但这些人物的传记，并不总被“平等”的呈现在维基百科上。
Meta人工智能研究科学家Angela Fan在一篇博文中指出，维基百科的所有英文传记中只有20%是关于女性的。且这个数字在交叉性群体中估计就更少了，例如科学界的女性、非洲的女性和亚洲的女性等。
甚至，维基百科内容里“女性代表不足”的情况，也延伸到了该组织本身，该网站上只有15%的编辑表明自己是女性（来自维基媒体《2021年社群洞察报告》）。
Angela Fan提到，“女性在历史上对科学、政治、社会甚至创新创业的各个部分都产生了巨大影响。但是这些女性人物却被忽视，或是被以不成比例的方式在维基百科上呈现。”
比如，加拿大物理学家Donna Strickland，曾在2018年获得诺贝尔物理学奖，第一时间维基百科上却无法找到任何关于她的资讯，直到维基百科发布了关于她的工作传记后才得到改善，然而那时距离她获得诺奖已经过去很多天了。”
针对女性传记缺乏的情况，Meta公司宣布开源旗下的一个“生成式（Generative）”人工智能模型，该模型可以自动研究并创建一些重要人物的高质量传记文章。
该模型的工作方式与人类研究员的工作方式相似，分三步走：首先是「检索模块」，搜索特定人物的相关信息；然后是「生成模块」，起草一个维基百科式的人物条目；最后是「引用模块」，附上引证信息的来源。最终达到涵盖维基百科传记所需要的所有元素，如传记人物的早期生活、教育和职业。
由于该AI系统仍还存在一些限制，因此在定位上，需要能与维基百科编辑互补——由AI系统产生草稿，接着再由编辑进行事实查证和补充。模型的限制包括，用来创建维基百科条目的网页内容，可能存在文化偏见，需要依靠人工鉴别；而且在技术上，文本生成系统容易产生幻觉（Hallucination），也就是非事实的内容；此外在语义方面，AI的连贯性和逻辑也有些力不从心。
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