Grupa badaczy z Niemiec wydała niedawno ostrzeżenie dotyczące potencjalnego błędu wynikającego z wykorzystywania chatbotów opartych na sztucznej inteligencji do skracania treści badań. Po przeanalizowaniu 4900 streszczeń naukowych napisanych przez ludzi, grupa wykorzystała różne modele sztucznej inteligencji, aby porównać sposób, w jaki te systemy przetwarzają informacje. Wyniki pokazały, że większość chatbotów popełniała błąd nadmiernego uogólniania, nawet gdy proszono je o dokładne podsumowanie.
ChatGPT i DeepSeek zniekształcają dane naukowe.
Udowodniono, że modele sztucznej inteligencji, takie jak ChatGPT i DeepSeek, mogą zniekształcać treści naukowe podczas ich podsumowywania, zwłaszcza w dziedzinie medycyny.
Sztuczna inteligencja może łatwo zniekształcić treść podsumowań badań naukowych.
W eksperymentach modele sztucznej inteligencji popełniały pięć razy więcej błędów niż badacze-ludzie, gdy pozostawały bez nadzoru. Nawet przy jasno określonych wymogach dotyczących dokładności, wskaźnik błędów był nadal dwukrotnie wyższy niż w przypadku standardowego podsumowania. Jeden z członków zespołu badawczego skomentował: „Uogólnianie może czasami wydawać się nieszkodliwe, ale w rzeczywistości zmienia charakter pierwotnych badań. To błąd systemowy”.
Co ciekawe, nowsze wersje chatbotów nie tylko nie rozwiązują problemu, ale wręcz go pogłębiają. Dzięki płynnej i angażującej komunikacji, generowane przez sztuczną inteligencję podsumowania łatwo sprawiają wrażenie wiarygodnych, podczas gdy ich rzeczywista treść jest zniekształcona. W jednym przypadku DeepSeek zmienił frazę „bezpieczne i skuteczne wdrożeniowe” na „bezpieczne i skuteczne leczenie” – interpretację odbiegającą od pierwotnych wniosków z badania.
W innym przykładzie, model Llama zastosował zalecenia dotyczące leków na cukrzycę dla młodych osób, nie określając dawkowania, częstotliwości ani skutków ubocznych. Jeśli czytelnik, lekarz lub pracownik służby zdrowia , nie zweryfikuje ich z oryginalnym badaniem, tego typu podsumowania mogą stanowić bezpośrednie zagrożenie dla pacjentów.
Eksperci uważają, że zjawisko to wynika ze sposobu trenowania modeli sztucznej inteligencji. Wiele obecnych chatbotów jest trenowanych z wykorzystaniem danych wtórnych – takich jak masowo produkowane wiadomości naukowe – które zostały już uproszczone. W miarę jak sztuczna inteligencja kontynuuje streszczanie tych uproszczonych treści, rośnie ryzyko zniekształceń.
Eksperci zajmujący się sztuczną inteligencją w dziedzinie zdrowia psychicznego twierdzą, że wkrótce trzeba będzie usunąć bariery techniczne utrudniające rozwój i wykorzystanie sztucznej inteligencji.
Użytkownicy powinni zachować ostrożność, ponieważ chatboty mogą łatwo zniekształcić treść.
W miarę jak użytkownicy coraz częściej polegają na chatbotach AI w celu zdobywania informacji naukowych, drobne nieścisłości w interpretacji mogą szybko się kumulować i rozprzestrzeniać, prowadząc do powszechnych nieporozumień. W czasach spadku zaufania do nauki, ryzyko to jest szczególnie niepokojące i wymaga szczególnej uwagi.
Integracja sztucznej inteligencji z badaniami i upowszechnianiem wiedzy to nieodwracalny trend. Eksperci twierdzą jednak, że technologia nie zastąpi roli człowieka w rozumieniu i weryfikacji treści naukowych. W przypadku stosowania chatbotów w branżach wysokiego ryzyka, takich jak opieka zdrowotna, priorytetem musi być precyzja, a nie wyłącznie płynność językowa czy szybkość reakcji.
Źródło: https://khoahocdoisong.vn/chatgpt-deepseek-bop-meo-du-lieu-khoa-hoc-post1552971.html


Technologia z serca

Radość z zaciągnięcia się do wojska.








