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在这个访谈中，负责构建 X 的社区笔记（Community Notes）团队的成员们谈到了他们的设计过程以及他们应对平台虚假信息的理念。
Asterisk：你们能简单自我介绍一下吗？
Keith：当然。我是 Keith Coleman，X 的产品副总裁，之前在 Twitter 工作。我在这家公司工作了大约八年。之前我负责整体的消费者产品开发团队，现在专注于构建社区笔记以及其他相关项目。
Jay：我是 Jay Baxter，X 的高级机器学习工程师。我是 Birdwatch 和 Community Notes 项目的机器学习、投票和奖励模型工作的最初负责人。之前，我在 Cortex 应用研究部门从事推荐系统工作，已经在公司工作了十年。
Lucas：我是 Lucas Neumann，一名产品设计师。我在 Twitter 和 X 的 Community Notes 项目上工作了将近四年，现在作为外部顾问与团队合作。
Emily：我是 Emily Thai，曾是芝加哥大学社会变革激进创新中心（University of Chicago Center for Radical Innovation for Social Change）的嵌入式顾问，参与了 Birdwatch 和 Community Notes 项目。RISC 是一个社会影响力孵化器，利用行为科学通过非传统方式解决社会问题。我们与 Community Notes 团队、Keith 进行了接触，为团队提供了一些学术专业知识，并带来了来自技术领域外部的视角。
Asterisk：很高兴你们能来，接下来我想从最初开始聊起。社区笔记（Community Notes）的创意是怎么来的？
Keith：这个想法大约在2019年底诞生。最初的观察是，社交媒体上的人们都想获得准确的信息，但这其实非常困难。显然，有很多误导性的信息在传播。公司当时采取的主要做法是，内部的信任与安全团队来决定什么信息是准确的、什么是被允许的，或者与专业媒体机构合作来做这些决策。这两种方式面临三个大问题。第一个是速度 — — 信息在社交网络和互联网上传播非常迅速。信任与安全或事实核查团队通常需要好几天才能核实一条信息的真伪，而在互联网的时间尺度上，这几天几乎等于永远。
然后是规模问题。对于这些小型团队来说，审查和评估如此庞大的信息量非常困难。最重要的是，即便能够解决速度和规模的问题，仍然存在一个根本的信任问题。很多人不希望由科技公司或媒体公司来决定什么是误导性的，什么不是。所以，即使你给内容加上标签，如果人们认为这些标签有偏见，那么他们也不太可能从中获得有价值的信息。这些问题在当时是显而易见的，我们就在想，究竟有什么方法能够解决这些问题？如何构建一个能够以互联网速度、互联网规模运作的解决方案，且能够获得不同政治立场的各方信任并得到他们的认可呢？
很快，我们意识到，众包可能是一个潜在的解决方向。维基百科显然已经达到了一个巨大的规模。我认为它比任何百科全书都大，更新速度也非常快，新闻变化时通常几分钟内就能更新。它在信任和偏见方面确实存在一些挑战，但我们想，如果能够克服这些问题，也许这种方式能够奏效 — — 这就是这个概念的起源。我们为这种可能的解决方案原型设计了几个不同的想法，其中一个原型展示了人们在 X（当时是…
