एक AI प्रणाली को 45,047 Enron ईमेल दिए गए, और उसने 214 पेज लिखे जिनमें ऊर्जा कंपनी से जुड़ी कंपनियों, नियामकों और बैंकों का विवरण है। इन पेजों के हर तथ्य में उस विशिष्ट ईमेल का हवाला है जहाँ से वह लिया गया था। जब पत्राचार से पता चलता है कि कोई तथ्य अब सही नहीं रहा, तो पेज उस तथ्य को संबंधित तारीख पर समाप्त कर देता है। किसी व्यक्ति ने किसी पेज या तथ्य में संपादन नहीं किया।
इस परियोजना ने 49,401 तथ्य तैयार किए, जिनमें से हर एक अपने स्रोत ईमेल से जुड़ा है। दूसरे AI द्वारा किए गए स्वतंत्र ऑडिट में पाया गया कि नमूने के तौर पर लिए गए तथ्यों में से 93% अपने ईमेल से पूरी तरह समर्थित थे, और 500 नमूना तथ्यों में से किसी का भी मूल भाव गलत नहीं था। इस संग्रह में सबसे अधिक चर्चित संगठनों में फ़ेडरल एनर्जी रेगुलेटरी कमीशन (FERC), जनरल इलेक्ट्रिक, पैसिफ़िक गैस एंड इलेक्ट्रिक, और ह्यूस्टन की प्रतिद्वंद्वी कंपनी Dynegy शामिल हैं, जिसने नवंबर 2001 में Enron का अधिग्रहण करने पर सहमति जताई थी और फिर विलय समाप्त कर दिया।
हर एंटिटी पेज में एक तारीख स्लाइडर है। इसे खिसकाने पर उस समय ज्ञात जानकारी दिखती है, और समय-रेखा आगे बढ़ने पर अस्थायी तथ्य समाप्त हो जाते हैं। अन्य प्रमुखता से दिखाए गए पक्षों में El Paso Corporation, कैलिफ़ोर्निया पब्लिक यूटिलिटीज़ कमीशन, Duke Energy, कैलिफ़ोर्निया ISO, Dow Jones और Reliant Energy शामिल हैं।
बनाने वालों का तर्क है कि किसी कंपनी के ज्ञान-भंडार में तथ्य तारीख और स्रोत वाले वाक्य हैं, न कि हेडकाउंट या राजस्व जैसे निश्चित फ़ील्ड। वे संरचित फ़ील्ड रिकॉर्ड-प्रणाली में रहने चाहिए, जबकि ऐसी ज्ञान-परत उस जानकारी को रखती है जो बहुत बार बदलती है या फ़ील्ड में फिट नहीं होती। टीम ने एंटिटी को व्यापक वर्गों में बाँटा, पाइपलाइन के संकीर्ण प्रकारों को टैग के रूप में रखा, और कुछ भी बनाने से पहले तय किया कि किन एंटिटी प्रकारों के लिए पेज बनाए जाएँ।
स्रोत: Hacker News · HeadlinesBriefing द्वारा सारांशित