2023 年，X 平台（前身为 Twitter）推出了一套名为“社区笔记”（Community Notes）的众包事实核查系统。一项针对 2023 年至 2025 年笔记的评估如今表明，该系统的算法对极化内容的审核力度不足，而且它降低了与美国、英国、法国和德国 4 场重大选举相关笔记的权重。Paul Bouchaud 和 Pedro Ramaciotti 指出，这些发现恰逢其时，因为 TikTok、YouTube 和 Meta 已经开始探索受 X 平台“社区笔记”启发的众包审核系统。自愿参与的贡献者可以通过添加“社区笔记”来为他们认为具有误导性的帖子增添背景信息，其他贡献者则可以对这些笔记的有用性进行排名。该算法随后利用这些评分来判定哪些笔记是有用的并值得获得更高的可见度。Bouchaud 和 Ramaciotti 在此对这一方法的有效性进行了考察。在总计 190 万条审核笔记中，他们分析了自 2023 年系统上线至 2025 年 3 月期间发布的 145 万条笔记及其 1.332 亿次评分，同时结合了来自 13 个国家的政治调查数据以及意识形态光谱的缩放模型。作者发现，“社区笔记”算法成功识别了意识形态的分歧，并优先提升了那些在不同党派立场间皆被认为有用的笔记的能见度。然而，该算法却降低了针对极化党派帖子笔记的优先权重。作者推测，这种情况的发生是因为贡献者往往会因自身的政治信念而更倾向于质疑这些笔记的实用性。他们的发现表明，“社区笔记”在审核极化程度较高的帖子时效果较差。Bouchaud 和 Ramaciotti 通过检查与 2024 年的美国、英国、法国大选以及 2025 年德国大选相关帖子的笔记证实了这些结果；他们发现，该算法始终对这些与选举相关的内容存在审核不足的问题。作者总结道：“X 平台的‘社区笔记’系统依赖的是共识而非事实依据，这使其在处理极化内容时存在固有的局限性。”

人工智能（AI）正全面重塑全球教育生態。隨着 AI 工具廣泛應用於構思、撰寫及解題，傳統教學評核卻仍多集中於最終成果，難以全面反映學生的學習過程。如何確切掌握學生是否真正學有所成，成為教育界亟待解決的課題。 由香港教育大學（教大）領導的一項國際研究，為此提供嶄新視角。研究發現，學生在小組學習中雖然經常交流意見，但在整合觀點及提出解決方案等深層次環節投入時間不足。團隊強調，AI 時代的教學評核必須兼顧「過程」與「成果」，方能培育學生獨立判斷、創意思維與深度理解能力。