Είναι οι πληροφορίες από την Τεχνητή Νοημοσύνη πάντα σωστές;
Σε έναν κόσμο όπου οι πληροφορίες είναι ανάμεικτες, το να βασίζεσαι αποκλειστικά στην Τεχνητή Νοημοσύνη για να πεις την αλήθεια είναι ένα ρίσκο.
Η Τεχνητή Νοημοσύνη δεν διακρίνει το σωστό από το λάθος, απλώς αντανακλά δεδομένα.
Σύμφωνα με το Tuoi Tre Online , η τεχνητή νοημοσύνη εκπαιδεύεται από έναν τεράστιο όγκο δεδομένων που συλλέγονται από το Διαδίκτυο, όπου υπάρχει τόσο ορθόδοξη γνώση όσο και θεωρίες συνωμοσίας. Η τεχνητή νοημοσύνη δεν διακρίνει μεταξύ αλήθειας και ψεύδους, καταγράφει μόνο γλωσσικά μοτίβα και απαντά με βάση αυτά που μαθαίνει. Εάν οι πληροφορίες εκπαίδευσης περιέχουν σφάλματα ή προκαταλήψεις, η τεχνητή νοημοσύνη θα το αντικατοπτρίσει και αυτό στην απάντηση.
Εκτός από τα αρχικά δεδομένα, αυτά που παρέχει ο χρήστης στην ερώτηση επηρεάζουν άμεσα την ακρίβεια. Μια λανθασμένη αλλά καλοπαρουσιασμένη ερώτηση θα είναι πιο εύκολο να κάντε την Τεχνητή Νοημοσύνη να «πιστέψει ότι είναι αλήθεια» και να δημιουργήσει ψευδείς απαντήσεις ανάλογα.
Συγκεκριμένα, εάν ο χρήστης ζητήσει σχόλια που επιβεβαιώνουν κάτι που δεν είναι αλήθεια, η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να «συμμορφωθεί» με αυτά, επειδή ο στόχος της είναι να δημιουργήσει μια σημασιολογική απόκριση και όχι να επαληθεύσει την αλήθεια.
Αυτός είναι επίσης ο λόγος για τον οποίο η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να «μιλεί άπταιστα αλλά να κάνει κατάφωρο λάθος». Δεν κρίνει το σωστό από το λάθος όπως οι άνθρωποι, αλλά μόνο προβλέπει την πιο πιθανή επόμενη λέξη. Αυτό οδηγεί σε ένα φαινόμενο που οι ερευνητές ονομάζουν παραίσθηση, όταν η Τεχνητή Νοημοσύνη δημιουργεί ψεύτικες πληροφορίες που ακούγονται εύλογες. Ένα όνομα, ένα γεγονός, ακόμη και μια επιστημονική μελέτη μπορεί να είναι «επινοημένη» εάν η Τεχνητή Νοημοσύνη δεν μπορεί να βρει τα σωστά δεδομένα.
Πότε έχει «δίκιο» η Τεχνητή Νοημοσύνη σε μια θάλασσα παραπληροφόρησης;
Ενώ δεν είναι ικανή να αναγνωρίσει την αλήθεια από μόνο του, η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να παράγει ακριβείς απαντήσεις υπό ορισμένες συνθήκες.
Όταν η ερώτηση ζητά να αντικρουστεί ή να επαληθευτούν ψευδείς πληροφορίες, το μοντέλο τείνει να βρει το παράλογο και να το αντικρούσει.
Για παράδειγμα, εάν ένας χρήστης προβάλει το επιχείρημα «Η Γη είναι επίπεδη, επομένως δεν μπορούν να υπάρχουν δορυφόροι σε τροχιά γύρω της» και ζητήσει ανάλυση, η Τεχνητή Νοημοσύνη θα το αντικρούσει με βάση την επιστήμη της βαρύτητας και των τροχιών.
Η ικανότητα της Τεχνητής Νοημοσύνης να «το κάνει σωστά» αυξάνεται επίσης εάν ενσωματωθεί με εργαλεία επαλήθευσης, όπως η πρόσβαση σε νέα δεδομένα σε πραγματικό χρόνο, η αναζήτηση σε αξιόπιστες πηγές ή η χρήση API από έγκυρα αποθετήρια γνώσης. Στη συνέχεια, η Τεχνητή Νοημοσύνη δεν μπορεί μόνο να βασίζεται σε προ-εκπαιδευμένη γνώση, αλλά μπορεί επίσης να την ενημερώνει και να την συγκρίνει με την πραγματικότητα.
Ωστόσο, η προϋπόθεση εξακολουθεί να είναι ο τρόπος με τον οποίο ο χρήστης θέτει το πρόβλημα . Εάν το θέμα είναι λάθος εξαρχής και ζητηθεί από την Τεχνητή Νοημοσύνη να γράψει με καταφατικό τρόπο, το μοντέλο θα τείνει να ακολουθήσει, ειδικά εάν δεν της ζητηθεί να διατυπώσει επιχειρήματα. Σε αυτήν την περίπτωση, η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να καταλήξει σε εντελώς λάθος περιεχόμενο, αλλά η γλώσσα εξακολουθεί να είναι άπταιστη και εύκολη στην προσέλκυση εμπιστοσύνης από τον αναγνώστη.
Όσο πιο έξυπνη γίνεται η τεχνητή νοημοσύνη, τόσο πιο προσεκτικοί πρέπει να είναι οι χρήστες
Η τεχνητή νοημοσύνη δεν αντικαθιστά τους ανθρώπους στην επαλήθευση της αλήθειας. Ενώ μπορεί να δημιουργήσει συναρπαστικό και λογικό περιεχόμενο, η τεχνητή νοημοσύνη δεν έχει τη συνείδηση και την ηθική να διακρίνει το σωστό από το λάθος.Οι χρήστες θα πρέπει να βλέπουν την Τεχνητή Νοημοσύνη ως ένα υπό όρους βοήθημα και όχι ως πηγή απόλυτης αλήθειας. Όσο πιο ακριβής είναι η εισερχόμενη γνώση, τόσο πιο αξιόπιστη είναι η απάντηση της Τεχνητής Νοημοσύνης.
Πηγή: https://tuoitre.vn/ngay-cang-nhieu-thong-tin-sai-co-nen-tim-kiem-hoi-ai-20250626101350386.htm
Σχόλιο (0)