Rebeka letter

Resultados de pesquisa também sofrem de alucinações? O problema da 'alucinação' nos mecanismos de busca de IA

  • Idioma de escrita: Coreana
  • País de referência: Todos os paísescountry-flag
  • TI

Criado: 2024-04-24

Criado: 2024-04-24 11:01


Ao ler este artigo, encontramos a passagem "O problema da alucinação (alucinação) foi levantado, tornando difícil confiar completamente nele".

Resultados de pesquisa também sofrem de alucinações? O problema da 'alucinação' nos mecanismos de busca de IA

iClickart

Alucinação

Fenômeno em que o mecanismo de pesquisa gera informações que na verdade não existem ou fornece informações incorretas.


Embora os mecanismos de pesquisa de IA generativa estejam recebendo muita atenção, esses mecanismos de pesquisa enfrentam o problema da "alucinação".

Isso se refere ao fenômeno em que o mecanismo de pesquisa gera informações que na verdade não existem ou fornece informações incorretas.

Pode ser considerado um problema grave que fornece informações enganosas aos usuários e reduz a confiabilidade dos resultados da pesquisa.


  • Exemplos de casos reais de 'alucinação' nos resultados da pesquisa


Pergunta: "Qual é a capital da França?"

Resposta incorreta: "A capital da França é Berlim." (A capital real é Paris.)

Pergunta: "Existe água na superfície da lua?"

Resposta incorreta: "Sim, existe água abundante na superfície da lua." (Na verdade, não existe água líquida na superfície da lua.)


  • Por que os resultados da pesquisa estão alucinando?


Acredita-se que o problema da alucinação dos mecanismos de pesquisa de IA generativa seja causado por uma combinação de vários fatores.

Se houver viés nos dados de treinamento, o mecanismo de pesquisa pode refletir essas informações tendenciosas e gerar resultados incorretos.

Os modelos de IA generativa têm uma estrutura muito complexa, tornando-os propensos a erros durante o processo de aprendizado.

Atualmente, os indicadores de desempenho dos mecanismos de pesquisa de IA generativa são baseados principalmente na satisfação do usuário e na taxa de cliques.

No entanto, esses indicadores não refletem a precisão das informações, portanto, muitas vezes não conseguem avaliar adequadamente o problema da alucinação.


Para resolver esse problema, estão sendo exploradas várias soluções, como melhorar a estrutura do modelo de aprendizado e desenvolver novos indicadores de desempenho que reflitam a precisão das informações.

Parafraseando alguém, os mecanismos de pesquisa de IA generativa, que "às vezes mentem sem piscar", ainda estão em estágio inicial de desenvolvimento, mas possuem um potencial tremendo.

No entanto, ainda é necessário um "processo de verificação para confirmar a precisão das informações", portanto, é necessário o uso inteligente.


Comentários0