ຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງຫຼາຍຂຶ້ນ, ພວກເຮົາຄວນຄົ້ນຫາແລະຖາມ AI ບໍ?

ໃນຍຸກທີ່ປັນຍາປະດິດສາມາດຕອບຄໍາຖາມໃດໆພາຍໃນວິນາທີ, ຫຼາຍຄົນຖື AI ເປັນແຫຼ່ງຄວາມຮູ້ທີ່ຖືກຕ້ອງ. ແຕ່ຖ້າຂໍ້ມູນປ້ອນເຂົ້າຜິດ, AI ສາມາດສ້າງຄໍາຕອບທີ່ຖືກຕ້ອງໄດ້ບໍ?

ຂໍ້ມູນຈາກ AI ຖືກຕ້ອງສະເໝີບໍ?

ໃນ ໂລກ ທີ່ມີຂໍ້ມູນປະສົມກັນ, ອີງໃສ່ພຽງແຕ່ AI ເພື່ອບອກຄວາມຈິງແມ່ນການພະນັນ.

AI ບໍ່ຮູ້ຖືກຕ້ອງຈາກຜິດ, ມັນພຽງແຕ່ສະທ້ອນໃຫ້ເຫັນຂໍ້ມູນ.

ອີງ​ຕາມ Tuoi Tre Online , ປັນຍາ​ປະດິດ​ແມ່ນ​ໄດ້​ຮັບ​ການ​ຝຶກ​ອົບ​ຮົມ​ຈາກ​ຂໍ້​ມູນ​ຈຳນວນ​ຫຼວງ​ຫຼາຍ​ທີ່​ເກັບ​ກຳ​ມາ​ຈາກ​ອິນ​ເຕີ​ເນັດ, ບ່ອນ​ທີ່​ມີ​ທັງ​ຄວາມ​ຮູ້​ແບບ​ດັ້ງ​ເດີມ​ແລະ​ທິດ​ສະ​ດີ​ສົມ​ຮູ້​ຮ່ວມ​ຄິດ. AI ບໍ່ໄດ້ຈໍາແນກລະຫວ່າງຄວາມຈິງແລະຄວາມຜິດ, ມັນພຽງແຕ່ບັນທຶກຮູບແບບພາສາແລະຕອບສະຫນອງໂດຍອີງໃສ່ສິ່ງທີ່ມັນຮຽນຮູ້. ຖ້າຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມມີຄວາມຜິດພາດຫຼືຄວາມລໍາອຽງ, AI ຍັງຈະສະທ້ອນໃຫ້ເຫັນວ່າໃນຄໍາຕອບ.

ນອກເຫນືອຈາກຂໍ້ມູນຕົ້ນສະບັບ, ສິ່ງທີ່ຜູ້ໃຊ້ສະຫນອງໃນຄໍາຖາມຍັງມີຜົນກະທົບໂດຍກົງຕໍ່ຄວາມຖືກຕ້ອງ. ຄໍາຖາມທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງແຕ່ຖືກນໍາສະເຫນີດີຈະງ່າຍຂຶ້ນ ເຮັດໃຫ້ AI "ເຊື່ອວ່າມັນເປັນຄວາມຈິງ" ແລະສ້າງຄໍາຕອບທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງຕາມຄວາມເຫມາະສົມ.

ໂດຍສະເພາະ, ຖ້າຜູ້ໃຊ້ຮ້ອງຂໍຄໍາຕິຊົມທີ່ຢືນຢັນບາງສິ່ງບາງຢ່າງທີ່ບໍ່ແມ່ນຄວາມຈິງ, AI ສາມາດ "ປະຕິບັດຕາມ" ເພາະວ່າເປົ້າຫມາຍຂອງມັນແມ່ນເພື່ອສ້າງການຕອບສະຫນອງ semantic, ບໍ່ແມ່ນການກວດສອບຄວາມຈິງ.

ນີ້ກໍ່ແມ່ນເຫດຜົນທີ່ AI ສາມາດ "ເວົ້າໄດ້ຄ່ອງແຄ້ວແຕ່ມີສິດທິບັດຜິດ." ມັນ​ບໍ່​ໄດ້​ຕັດ​ສິນ​ຖືກ​ຈາກ​ຜິດ​ເຊັ່ນ​ດຽວ​ກັນ​ກັບ​ມະ​ນຸດ​, ແຕ່​ພຽງ​ແຕ່​ຄາດ​ຄະ​ເນ​ຄໍາ​ສັບ​ທີ່​ເປັນ​ໄປ​ໄດ້​ທີ່​ສຸດ​. ນີ້ນໍາໄປສູ່ການປະກົດການນັກຄົ້ນຄວ້າເອີ້ນວ່າ hallucination, ໃນເວລາທີ່ AI ສ້າງຂໍ້ມູນປອມທີ່ຟັງໄດ້ plausible. ຊື່, ເຫດການ, ເຖິງແມ່ນວ່າການສຶກສາ ວິທະຍາສາດ ສາມາດ "ສ້າງ" ຖ້າ AI ບໍ່ສາມາດຊອກຫາຂໍ້ມູນທີ່ຖືກຕ້ອງ.

ເມື່ອໃດທີ່ AI "ຖືກຕ້ອງ" ໃນທະເລຂອງຂໍ້ມູນຂ່າວສານທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ?

ໃນຂະນະທີ່ມັນບໍ່ສາມາດຮັບຮູ້ຄວາມຈິງດ້ວຍຕົນເອງ, AI ຍັງສາມາດສ້າງຄໍາຕອບທີ່ຖືກຕ້ອງ ພາຍໃຕ້ເງື່ອນໄຂບາງຢ່າງ.

ເມື່ອຄໍາຖາມຮ້ອງຂໍໃຫ້ປະຕິເສດຫຼືກວດສອບຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ, ຮູບແບບຈະມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະຊອກຫາຄວາມໂງ່ແລະປະຕິເສດມັນ.

ຕົວຢ່າງ, ຖ້າຜູ້ໃຊ້ເຮັດໃຫ້ການໂຕ້ຖຽງວ່າ "ໂລກແມ່ນຮາບພຽງສະນັ້ນບໍ່ສາມາດມີດາວທຽມວົງໂຄຈອນ", ແລະຂໍໃຫ້ການວິເຄາະ, AI ຈະຕ້ານມັນໂດຍອີງໃສ່ວິທະຍາສາດຂອງແຮງໂນ້ມຖ່ວງແລະວົງໂຄຈອນ.

ຄວາມສາມາດຂອງ AI ທີ່ຈະ "ເຮັດໃຫ້ມັນຖືກຕ້ອງ" ຍັງເພີ່ມຂຶ້ນຖ້າມັນຖືກປະສົມປະສານກັບເຄື່ອງມືການຢັ້ງຢືນ, ເຊັ່ນ: ການເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນໃຫມ່ໃນເວລາຈິງ, ການຄົ້ນຫາຜ່ານແຫຼ່ງທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້, ຫຼືການນໍາໃຊ້ APIs ຈາກແຫຼ່ງຄວາມຮູ້ທີ່ມີອໍານາດ. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, AI ບໍ່ພຽງແຕ່ສາມາດອີງໃສ່ຄວາມຮູ້ທີ່ຜ່ານການຝຶກອົບຮົມກ່ອນ, ແຕ່ຍັງສາມາດປັບປຸງແລະປຽບທຽບກັບຄວາມເປັນຈິງ.

ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ເງື່ອນໄຂເບື້ອງຕົ້ນແມ່ນຍັງ ເປັນວິທີທີ່ຜູ້ໃຊ້ສ້າງບັນຫາ . ຖ້າຫົວຂໍ້ແມ່ນຜິດພາດໃນຕອນເລີ່ມຕົ້ນແລະ AI ໄດ້ຖືກຮ້ອງຂໍໃຫ້ຂຽນໃນແບບຢືນຢັນ, ຮູບແບບຈະມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະປະຕິບັດຕາມ, ໂດຍສະເພາະຖ້າມັນບໍ່ໄດ້ຖືກຮ້ອງຂໍໃຫ້ໂຕ້ຖຽງ. ໃນກໍລະນີດັ່ງກ່າວ, AI ສາມາດມາກັບເນື້ອໃນທີ່ຜິດພາດຫມົດແຕ່ພາສາຍັງຄ່ອງແຄ້ວແລະງ່າຍທີ່ຈະເຮັດໃຫ້ຜູ້ອ່ານເຊື່ອ.

AI ທີ່ສະຫຼາດກວ່າໄດ້ຮັບ, ຜູ້ໃຊ້ເຕືອນຫຼາຍຈະຕ້ອງມີ

ປັນຍາປະດິດບໍ່ໄດ້ທົດແທນມະນຸດໃນການກວດສອບຄວາມຈິງ. ໃນຂະນະທີ່ມັນສາມາດສ້າງເນື້ອຫາທີ່ຫນ້າສົນໃຈແລະສົມເຫດສົມຜົນ, AI ບໍ່ມີຈິດສໍານຶກແລະຈັນຍາບັນເພື່ອກໍານົດວ່າຖືກຜິດ.

ຜູ້ໃຊ້ຄວນເບິ່ງ AI ເປັນການຊ່ວຍເຫຼືອທີ່ມີເງື່ອນໄຂ, ບໍ່ແມ່ນແຫຼ່ງຂອງຄວາມຈິງຢ່າງແທ້ຈິງ. ຄວາມຮູ້ການປ້ອນຂໍ້ມູນທີ່ຖືກຕ້ອງຫຼາຍຂຶ້ນ, ການຕອບສະໜອງຂອງ AI ມີຄວາມໜ້າເຊື່ອຖືຫຼາຍຂຶ້ນ.

ກັບໄປທີ່ຫົວຂໍ້

ທູນ VI

ທີ່ມາ: https://tuoitre.vn/ngay-cang-nhieu-thong-tin-sai-co-nen-tim-kiem-hoi-ai-20250626101350386.htm