AIが「知らず」と言うのではなく、物事を発明する理由
言語モデルは事実のデータベースで回答を調べません。 そのようなテキストは通常、継続してテキストを継続し、とても説得力があります。 特定の番号またはリンクを要求し、モデルに信頼できるデータがない場合、それはまだ何かを盗用します:正しいフォーマット、自信のあるトーンと素敵な詳細。 だからこそ、それがどのように聞こえるかによって発明から真実を伝えられないのです。 滑らかで詳細で落ち着いた答えは、それが正しいかどうかについて何も言う。 これを覚えておいてください: 答えが奇妙な聞こえるときではなく、それが何かチェック可能なものを含んでいるとき、何かはそれに依存します。
AIが最も頻繁に発明するもの
小さい、点検可能な細部は最も危険です。 最も頻繁に発明されたアイテムは、イベントの正確な数字とパーセンテージ、イベントの日付、人や組織の名前、法律や記事番号、引用語句「書籍から」または「インタビューから」、Webアドレス、および研究論文のタイトル、およびプログラムの機能または存在しない設定です。 ソースへのリンクは、AIは、信じられないほどの出版物名と年の完全な、あまりにも発明することができます。 一般的な推論、概念の説明や自分のテキストを言い換えることは、AIを最初に示す場所であるため、はるかに少ない頻繁に発明されています。
5分かかる4つのチェック
まず:ソースを尋ねて、自分で開く。 ページが存在しないか、他の何かを言うと、回答を使用しないでください。 第2:元の値を見つけます。 組織の公式サイトの図を確認し、引用符で正確な単語で検索し、国の公式ポータルで法律を確認します。 第3:異なる言葉で新しいチャットで同じ質問をしてください。 回答が著しく異なる場合、警告記号です。 第四回:AIに「自信」と「確認しない」に答えを分割するよう求める。 保証はありませんが、弱点を示します。 メインルール: プライマリソースに対して公開、送信、または署名するつもりです。
メイク回答を減らすプロンプトを書く方法
発明を切る最善の方法は、AIにリコールするのではなく、材料を与えることです。 テキスト、テーブル、または抜粋を貼り付け、それだけに答えなければならないと言います。 「テキストが言わない」という許可を追加します。多くのモデルは、知らないことを明示的に言う必要があります。 材料からの引用符で短い答えを求めるので、各主張は簡単にチェックできます。 「記憶からの正確な数字」を要求し、AIが躊躇したときにプッシュしないでください:圧力は発明のチャンスを上げます。 新鮮なデータが必要な場合は、あるWeb検索でモードを使用し、リンクを自分で開くこともできます。
チェックせずにAIを信頼しなければいけません。
いくつかのトピックは、健康と薬、法的質問と期限、税金とお金、安全、そしてあなたがあなたの名前やクライアントに公開するもので、エラーの高コストを運ぶ。 これらの領域では、AIは、質問と草案の準備のためのヘルパーとして問題ありませんが、決定のソースとしてではありません。 健康と法律で最終的な答えは専門家から来て、数字とリンクは公式のソースによって確認されます。 有用な習慣: 結果を使用する前に、真摯に向き合っているかどうかを調べてください。 回答が「真剣ではない」の場合、クイックチェックは十分です。 「結果が得られる」場合は、プライマリソースをチェックするか、専門家に相談してください。