As informações da IA estão sempre corretas?
Em um mundo onde as informações são confusas, confiar somente na IA para dizer a verdade é uma aposta.
A IA não distingue o certo do errado, ela apenas reflete dados.
De acordo com o Tuoi Tre Online , a inteligência artificial é treinada a partir de uma enorme quantidade de dados coletados na internet, onde há tanto conhecimento ortodoxo quanto teorias da conspiração. A IA não distingue entre verdade e mentira, apenas registra padrões de linguagem e responde com base no que aprende. Se as informações de treinamento contiverem erros ou vieses, a IA também refletirá isso na resposta.
Além dos dados originais, o que o usuário fornece na pergunta também afeta diretamente a precisão. Uma pergunta errada, mas bem apresentada, será mais fácil de responder. faça a IA "acreditar que é verdade" e gerar respostas falsas de acordo.
Em particular, se o usuário solicitar um feedback que afirme algo que não é verdade, a IA pode "atender" a ele porque seu objetivo é gerar uma resposta semântica, não verificar a verdade.
É também por isso que a IA pode "falar fluentemente, mas estar patentemente errada". Ela não distingue o certo do errado como os humanos, mas apenas prevê a próxima palavra mais provável. Isso leva a um fenômeno que os pesquisadores chamam de alucinação, quando a IA cria informações falsas que parecem plausíveis. Um nome, um evento, até mesmo um estudo científico , pode ser "inventado" se a IA não conseguir encontrar os dados corretos.
Quando a IA está “certa” em um mar de desinformação?
Embora a IA não seja capaz de autorreconhecimento, ela ainda pode gerar respostas precisas sob certas condições.
Quando a questão pede para refutar ou verificar informações falsas, o modelo tenderá a encontrar o absurdo e refutá-lo.
Por exemplo, se um usuário argumentar “A Terra é plana, então não pode haver satélites orbitando-a” e solicitar uma análise, a IA irá contra-argumentar com base na ciência da gravidade e das órbitas.
A capacidade da IA de "acertar" também aumenta se for integrada a ferramentas de verificação, como acesso em tempo real a novos dados, busca em fontes confiáveis ou uso de APIs de repositórios de conhecimento confiáveis. Assim, a IA não só pode se basear em conhecimento pré-treinado, como também atualizá-lo e compará-lo com a realidade.
No entanto, o pré-requisito ainda é a forma como o usuário apresenta o problema . Se o tópico estiver errado desde o início e a IA for solicitada a escrever de forma afirmativa, o modelo tenderá a seguir, especialmente se não for solicitado a argumentar. Nesse caso, a IA pode apresentar um conteúdo completamente errado, mas a linguagem ainda é fluente e fácil de convencer o leitor.
Quanto mais inteligente a IA se torna, mais alertas os usuários precisam estar
A inteligência artificial não substitui os humanos na verificação da verdade. Embora possa gerar conteúdo convincente e razoável, a IA não tem a consciência e a ética necessárias para distinguir o certo do errado.Os usuários devem encarar a IA como uma ajuda condicional, não como uma fonte de verdade absoluta. Quanto mais preciso o conhecimento de entrada, mais confiável será a resposta da IA.
Fonte: https://tuoitre.vn/ngay-cang-nhieu-thong-tin-sai-co-nen-tim-kiem-hoi-ai-20250626101350386.htm
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