Ini adalah postingan yang diterjemahkan oleh AI.
Hasil Pencarian Juga Memiliki Halusinasi? Masalah 'Halusinasi' pada Mesin Pencari Kecerdasan Buatan
- Bahasa penulisan: Bahasa Korea
- •
-
Negara referensi: Semua negara
- •
- TI
0000-00-00 00:00:00
Pilih Bahasa
Teks yang dirangkum oleh AI durumis
- Mesin pencari AI generatif menghadapi masalah 'halusinasi', di mana mereka memberikan informasi yang sebenarnya tidak ada atau informasi yang tidak akurat.
- Untuk mengatasi masalah ini, upaya seperti meningkatkan struktur model pembelajaran, mengembangkan metrik evaluasi yang mencerminkan akurasi, dll. sedang dicari.
- Mesin pencari AI generatif masih merupakan teknologi tahap awal, tetapi memiliki potensi yang besar, sehingga verifikasi fakta yang akurat diperlukan.
Saat membaca artikel ini, Anda akan menemukan bagian yang menyatakan "Masalah halusinasi muncul, sehingga sulit untuk mempercayai informasi secara langsung."
iClickart
Halusinasi
Fenomena ketika mesin pencari menghasilkan informasi yang sebenarnya tidak ada, atau memberikan informasi yang salah
Mesin pencari berbasis AI generatif telah menarik banyak perhatian, tetapi mesin pencari ini menghadapi masalah "halusinasi".
Ini berarti bahwa mesin pencari menghasilkan informasi yang sebenarnya tidak ada, atau memberikan informasi yang salah.
Hal ini dapat dianggap sebagai masalah serius yang dapat memberikan informasi menyesatkan kepada pengguna dan mengurangi kredibilitas hasil pencarian.
- Contoh kasus 'halusinasi hasil pencarian' yang sebenarnya terjadi
Pertanyaan: "Apa ibukota Prancis?"
Jawaban yang salah: "Ibukota Prancis adalah Berlin." (Ibukota yang sebenarnya adalah Paris.)
Pertanyaan: "Apakah ada air di permukaan bulan?"
Jawaban yang salah: "Ya, ada air yang melimpah di permukaan bulan." (Sebenarnya, tidak ada air cair di permukaan bulan.)
- Mengapa hasil pencarian menunjukkan halusinasi?
Diketahui bahwa masalah halusinasi dalam mesin pencari berbasis AI generatif disebabkan oleh berbagai faktor yang saling terkait.
Jika ada bias dalam data pelatihan, mesin pencari dapat menghasilkan hasil yang salah dengan mencerminkan informasi yang bias tersebut.
Model AI generatif memiliki struktur yang sangat kompleks, sehingga mudah terjadi kesalahan dalam proses pelatihan.
Saat ini, metrik evaluasi yang digunakan untuk mesin pencari berbasis AI generatif sebagian besar didasarkan pada kepuasan pengguna atau tingkat klik.
Namun, metrik ini tidak mencerminkan keakuratan informasi, sehingga sering kali tidak dapat mengevaluasi masalah halusinasi secara tepat.
Untuk mengatasi masalah ini, berbagai upaya sedang dilakukan, seperti meningkatkan struktur model pelatihan dan mengembangkan metrik evaluasi baru yang mencerminkan keakuratan informasi.
Menggunakan ekspresi seseorang, mesin pencari berbasis AI generatif yang "terkadang berbohong tanpa berkedip" masih dalam tahap awal teknologi, tetapi memiliki potensi yang sangat besar.
Namun, masih dalam tahap 'proses verifikasi fakta yang akurat'diperlukan, sehingga penggunaan yang bijaksana diperlukan.
