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Resultados de pesquisa também estão tendo alucinações? O problema de 'alucinação' nos mecanismos de pesquisa de IA
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Texto resumido pela IA durumis
- Os mecanismos de pesquisa de IA gerativa estão enfrentando o problema de 'alucinação', onde fornecem informações que não existem ou informações incorretas.
- Para resolver esse problema, estão sendo exploradas soluções como a melhoria da estrutura do modelo de aprendizado e o desenvolvimento de métricas de avaliação que reflitam a precisão.
- Os mecanismos de pesquisa de IA gerativa ainda estão em estágio inicial de desenvolvimento, mas têm um potencial enorme, portanto, é essencial a verificação precisa dos fatos.
Ao ler este artigo, você encontrará a frase "O problema da alucinação foi levantado, tornando difícil confiar totalmente".
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Alucinação
Quando um mecanismo de pesquisa cria informações que não existem realmente ou fornece informações imprecisas.
Os mecanismos de pesquisa de IA generativa estão chamando a atenção, mas esses mecanismos estão enfrentando o problema da "alucinação".
Isso significa que o mecanismo de pesquisa cria informações que não existem realmente ou fornece informações imprecisas.
Pode ser considerado um problema sério 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 há água líquida na superfície da lua.)
- Por que os resultados da pesquisa parecem alucinar?
Acredita-se que o problema da alucinação dos mecanismos de pesquisa de IA generativa seja causado por uma combinação de vários fatores.
Se os dados de treinamento forem tendenciosos, o mecanismo de pesquisa pode refletir 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 treinamento.
Os indicadores usados atualmente para avaliar mecanismos de pesquisa de IA generativa são baseados principalmente na satisfação do usuário ou na taxa de cliques.
No entanto, esses indicadores não refletem a precisão da informação, o que significa que o problema da alucinação não é avaliado adequadamente na maioria dos casos.
Para resolver o problema, várias soluções estão sendo procuradas, como melhorar a estrutura do modelo de aprendizado e desenvolver novos indicadores de avaliação que reflitam a precisão da informação.
Parafraseando alguém, os mecanismos de pesquisa de IA generativa, que "às vezes mentem sem piscar", ainda estão em estágios iniciais de desenvolvimento, mas têm um potencial enorme.
No entanto, ainda é necessário um passo essencial de 'verificação de fatos', então o uso sábio é necessário.
