AI ಭ್ರಮೆ ಎಂದರೇನು?
AI ಭ್ರಮೆ ಎಂದರೆ ಸೃಜನಾತ್ಮಕ AI ಸಾಧನವು ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸದಿಂದ ನೀಡುವ, ಆದರೆ ತಪ್ಪಾದ, ಕಟ್ಟುಕಥೆಯಾದ ಅಥವಾ ಅದಕ್ಕೆ ನೀಡಿದ ಮಾಹಿತಿಯಿಂದ ಸಮರ್ಥಿತವಾಗದ ಫಲಿತಾಂಶ. NIST ನ ಸೃಜನಾತ್ಮಕ AI ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಇದಕ್ಕೆ ಕಲ್ಪಿತ ನಿರೂಪಣೆ ಎಂಬ ಪದವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಸೃಜನಾತ್ಮಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ದೋಷಪೂರಿತ ಅಥವಾ ಸುಳ್ಳು ವಿಷಯವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಿ ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸದಿಂದ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುವುದೆಂದು ಅದನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. ನೀಡಿದ ಸೂಚನೆ ಅಥವಾ ಇತರ ಮಾಹಿತಿಯಿಂದ ಹೊರತಪ್ಪುವ, ಅಥವಾ ಅದೇ ಸಂಭಾಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಹಿಂದೆ ಮಾಡಿದ ಹೇಳಿಕೆಗಳಿಗೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿರುವ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನೂ NIST ಆ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನದಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ.
ಭ್ರಮೆ ಎಂಬ ಪದವು ಒಂದು ರೂಪಕ; ಅದು ಸ್ವಲ್ಪ ದಾರಿತಪ್ಪಿಸುವ ರೂಪಕವೂ ಹೌದು. ಉಪಕರಣವು ಇಲ್ಲದ ಸಂಗತಿಗಳನ್ನು ನೋಡುತ್ತಿಲ್ಲ. ಅದು ಸಂದರ್ಭಕ್ಕೆ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ಹೊಂದುವ ಪಠ್ಯವನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತಿದೆ; ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಹೊಂದುವಂತೆ ಕಾಣುವ ಪಠ್ಯವೂ ತಪ್ಪಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ಭ್ರಮೆಯಿಂದ ಬಂದ ಉತ್ತರವು ತಪ್ಪಿನಂತೆ ಕಾಣುವುದು ಅಪರೂಪ. ಅದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾದ, ಚೆನ್ನಾಗಿ ಬರೆದ ಉತ್ತರದಂತೆ ಕಾಣುತ್ತದೆ.
ChatGPT ಏಕೆ ಭ್ರಮಿತ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ?
ChatGPT ಮತ್ತು ಅದೇ ರೀತಿಯ ಪರಿಕರಗಳು ತಪ್ಪು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸತ್ಯವೆಂದು ನೀಡುತ್ತವೆ. ಏಕೆಂದರೆ ಅವು ಪರಿಶೀಲಿತ ಸಂಗತಿಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಿ ತರುವುದಕ್ಕಾಗಿ ಅಲ್ಲ, ಪಠ್ಯದ ಸಂಭಾವ್ಯ ಮುಂದುವರಿಕೆಯನ್ನು ರಚಿಸುವುದಕ್ಕಾಗಿ ನಿರ್ಮಿತವಾಗಿವೆ. ತಪ್ಪು ಮಾಹಿತಿಯ ರಚನೆಯು ಉತ್ಪಾದಕ ಮಾದರಿಗಳ ವಿನ್ಯಾಸದ ಸಹಜ ಫಲಿತಾಂಶ ಎಂದು NIST ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ: ಅವು ತಮ್ಮ ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶದ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಅಂದಾಜಿಸುತ್ತವೆ. ಇದರಿಂದ ನಿಖರ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಬರಬಹುದಾದರೂ, ವಾಸ್ತವಿಕವಾಗಿ ತಪ್ಪಾದ ಅಥವಾ ಪರಸ್ಪರ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳೂ ಬರಬಹುದು. ಮುಕ್ತ ಸ್ವರೂಪದ, ದೀರ್ಘ ಉತ್ತರಗಳಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ವಿಶೇಷ ಪರಿಣತಿ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಲ್ಲಿ ಈ ಸಮಸ್ಯೆ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಪ್ರಸ್ತುತವಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು NIST ಹೇಳುತ್ತದೆ.
ಕಲೈ, ನಾಕಮ್, ವೆಂಪಾಲಾ ಮತ್ತು ಝಾಂಗ್ ಅವರ 2025 ರ ಸಂಶೋಧನಾ ಪ್ರಬಂಧವು ವಿವರಣೆಯ ಎರಡನೇ ಭಾಗವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ವಿಧಾನಗಳು ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ಒಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳುವುದಕ್ಕಿಂತ ಊಹೆ ಮಾಡುವುದಕ್ಕೆ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರತಿಫಲ ನೀಡುತ್ತವೆ ಎಂದು ಲೇಖಕರು ವಾದಿಸುತ್ತಾರೆ. ಏಕೆಂದರೆ ಗೊತ್ತಿಲ್ಲ ಎಂದು ಹೇಳುವ ಮಾದರಿಗಿಂತ ಊಹಿಸುವ ಮಾದರಿಯು ಅನೇಕ ಮಾನದಂಡ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಅಂಕ ಗಳಿಸುತ್ತದೆ. ಅವರ ವಿವರಣೆಯ ಪ್ರಕಾರ, ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಅಂಕ ಗಳಿಸುವಂತೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಿಖರವಾದ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನ ಏನೇ ಇರಲಿ, ಉದ್ಯೋಗಿಯೊಬ್ಬರು ಕಲಿಯಬೇಕಾದ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಪಾಠ ಒಂದೇ: ಸಾಧನವು ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸದಿಂದ ಉತ್ತರಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರಿಂದ ಆ ಹೇಳಿಕೆ ನಿಜವೇ ಎಂಬುದು ತಿಳಿಯುವುದಿಲ್ಲ.
ನೀವು ಅಷ್ಟಾಗಿ ತಿಳಿದಿಲ್ಲದ, ಇತ್ತೀಚಿನ, ಅತ್ಯಂತ ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾದ ಅಥವಾ ನೀವು ಒದಗಿಸಿದ ವಿಷಯದ ಹೊರಗಿನ ಸಂಗತಿಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಕೇಳಿದಾಗ AI ಭ್ರಮೆಗಳು ಉಂಟಾಗುವ ಸಾಧ್ಯತೆ ಹೆಚ್ಚು: ನಿಖರವಾದ ಅಂಕಿ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಪಾತ್ರ, ಉಲ್ಲೇಖ, ನ್ಯಾಯಾಲಯದ ಪ್ರಕರಣ, ಉತ್ಪನ್ನದ ಪ್ರಸ್ತುತ ಬೆಲೆ. ನೀವು ಅಂಟಿಸಿದ ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು ಮಾತ್ರ ಆಧರಿಸಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಸಾಧನಕ್ಕೆ ಸೂಚಿಸಿದಾಗ ಈ ಸಾಧ್ಯತೆ ಕಡಿಮೆ, ಆದರೂ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಇಲ್ಲವಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
ಕೆಲಸದಲ್ಲಿ AI ಭ್ರಮೆಗಳು ಹೇಗೆ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ?
ಕೆಲಸದ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, AI ಭ್ರಮೆಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸರಿಯೆನಿಸುವ ಸಣ್ಣ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಿವರಗಳ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಉದ್ಯೋಗಿಗಳು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಎದುರಿಸುವ ರೂಪಗಳನ್ನು ಈ ಪಟ್ಟಿ ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಈ ರೂಪಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಕಲಿತರೆ, ಅವನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದು ಸುಲಭವಾಗುತ್ತದೆ.
ಕಲ್ಪಿತ ಮೂಲಗಳು
ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲೇ ಇಲ್ಲದ ಮೂಲ ಉಲ್ಲೇಖ, ವರದಿ ಶೀರ್ಷಿಕೆ, URL ಅಥವಾ ಉಲ್ಲೇಖಿತ ಹೇಳಿಕೆ; ಅಥವಾ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದ್ದರೂ ಬೇರೆ ವಿಷಯವನ್ನು ಹೇಳುವಂಥದ್ದು.
ಕಲ್ಪಿಸಿ ಸೇರಿಸಿದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಿವರಗಳು
ನೀವು ಒದಗಿಸಿದ ಸಾಮಗ್ರಿಯಲ್ಲಿ ಎಲ್ಲಿಯೂ ಇಲ್ಲದ ದಿನಾಂಕ, ಬೆಲೆ, ಶೇಕಡಾವಾರು, ಹೆಸರು ಅಥವಾ ಹುದ್ದೆ.
ಹೆಚ್ಚು ಖಚಿತವಾಗಿ ಹೇಳಿರುವುದು
ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಖಚಿತತೆಯಾಗಿ ಅಥವಾ ಪ್ರಸ್ತಾವಿತ ದಿನಾಂಕವನ್ನು ದೃಢಪಡಿಸಿದ ದಿನಾಂಕವಾಗಿ ಬದಲಿಸುವ ಸಾರಾಂಶ.
ಆಧಾರವಿಲ್ಲದ ಕಾರಣಗಳು
ಒಂದು ಸಂಖ್ಯೆಯು ಏಕೆ ಬದಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ದತ್ತಾಂಶವು ಸಮರ್ಥಿಸದ ವಿವರಣೆ.
ಕಲ್ಪಿತ ತರ್ಕ
ಅಚ್ಚುಕಟ್ಟಾದ ಹಂತ ಹಂತದ ತರ್ಕವು ತಪ್ಪು ಉತ್ತರಕ್ಕೆ ಕರೆದೊಯ್ಯುವುದು. ಉತ್ತರ ತಪ್ಪಾಗಿದ್ದರೂ ಮಾದರಿಗಳು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಅದಕ್ಕೆ ತಾರ್ಕಿಕ ಹಂತಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ ಎಂದು NIST ತಿಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಸ್ವವಿರೋಧ
ಕೆಲವು ಸಂದೇಶಗಳ ಹಿಂದೆ ಸಾಧನ ಹೇಳಿದ್ದಕ್ಕೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿರುವ ಹೇಳಿಕೆ.
AI ಭ್ರಮೆಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚದಿದ್ದರೆ ಏನಾಗುತ್ತದೆ?
ಸಾರ್ವಜನಿಕವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಚಿತವಾಗಿರುವ ಉದಾಹರಣೆ Mata v. Avianca ಪ್ರಕರಣ. ನ್ಯೂಯಾರ್ಕ್‌ನ ದಕ್ಷಿಣ ಜಿಲ್ಲೆಯ ಅಮೆರಿಕದ ಜಿಲ್ಲಾ ನ್ಯಾಯಾಲಯವು 22 ಜೂನ್ 2023 ರಂದು ಇದರ ತೀರ್ಪು ನೀಡಿತು. ವಕೀಲರು ಸಲ್ಲಿಸಿದ ನ್ಯಾಯಾಲಯದ ದಾಖಲೆಯಲ್ಲಿ ChatGPT ಸೃಷ್ಟಿಸಿದ ನಕಲಿ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಮತ್ತು ನಕಲಿ ಆಧಾರಗಳೊಂದಿಗೆ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲೇ ಇಲ್ಲದ ನ್ಯಾಯಾಂಗ ಅಭಿಪ್ರಾಯಗಳು ಸೇರಿದ್ದವು. ದುರುದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕ ನಡೆ ನಡೆದಿದೆ ಎಂದು ನ್ಯಾಯಾಲಯ ನಿರ್ಧರಿಸಿ, ವಕೀಲರು ಮತ್ತು ಅವರ ಸಂಸ್ಥೆಯ ಮೇಲೆ ಜಂಟಿಯಾಗಿ ಹಾಗೂ ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ 5,000 ಅಮೆರಿಕನ್ ಡಾಲರ್ ದಂಡ ವಿಧಿಸಿತು. ತಮ್ಮ ಕಕ್ಷಿದಾರರಿಗೆ ಮತ್ತು ಕಲ್ಪಿತ ಅಭಿಪ್ರಾಯಗಳಿಗೆ ಯಾರ ಹೆಸರುಗಳನ್ನು ಸುಳ್ಳಾಗಿ ಜೋಡಿಸಲಾಗಿತ್ತೋ ಆ ನ್ಯಾಯಾಧೀಶರಿಗೆ ಪತ್ರ ಬರೆಯುವಂತೆಯೂ ಸೂಚಿಸಿತು. ದಂಡವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವಾಗ, ಸಂಸ್ಥೆಯು ತನ್ನ ವಕೀಲರು ಮತ್ತು ಸಿಬ್ಬಂದಿಗೆ ತಾಂತ್ರಿಕ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು AI ಸಾಧನಗಳ ಕುರಿತು ಕಡ್ಡಾಯ ನಿರಂತರ ಕಾನೂನು ಶಿಕ್ಷಣವನ್ನು ಏರ್ಪಡಿಸಿದ್ದನ್ನು ನ್ಯಾಯಾಲಯ ಗಮನಿಸಿತು: ಅಂದರೆ, ಘಟನೆ ನಡೆದ ನಂತರ ತರಬೇತಿ.
ವಕೀಲರು ಅಜಾಗರೂಕರು ಎಂಬುದು ಇಲ್ಲಿನ ಪಾಠವಲ್ಲ. ಕಲ್ಪಿತ ಉಲ್ಲೇಖವೊಂದು ನಿಜವಾದ ಉಲ್ಲೇಖದಂತೆಯೇ ಕಾಣುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿದ ವ್ಯಕ್ತಿ ಅದನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಬಹುದಾಗಿದ್ದ ಒಂದೇ ಹಂತವನ್ನು ಬಿಟ್ಟಿದ್ದಾರೆ: ಮೂಲವನ್ನು ತೆರೆದು ನೋಡುವುದು. ಕೆಲಸದ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿನ ಬಹುತೇಕ AI ಭ್ರಮೆಗಳು ಇದಕ್ಕಿಂತ ಚಿಕ್ಕವು; ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಕಳುಹಿಸುವ ಇಮೇಲ್‌ನಲ್ಲಿ ತಪ್ಪಾದ ವಿತರಣಾ ದಿನಾಂಕ ಅಥವಾ ವ್ಯವಹಾರ ಪ್ರಸ್ತುತಿಯಲ್ಲಿ ಕಲ್ಪಿತ ಅಂಕಿಅಂಶ. ಆದರೆ ವೈಫಲ್ಯ ಒಂದೇ.
ಇದು ಒಂದು ಕೆಲಸದ ಪಾತ್ರಕ್ಕೆ ಹೇಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೋಡಲು ಬಯಸುವಿರಾ?
ತಂಡಗಳಿಗಾಗಿ ಯೋಜಿಸಿರುವ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಬಳಕೆಯನ್ನು ನೋಡಿ ↗AI ಭ್ರಮೆಗಳು ಇನ್ನೂ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿವೆಯೇ?
ಹೌದು. ಉಲ್ಲೇಖಗಳೊಂದಿಗೆ ಜಾಲ ಹುಡುಕಾಟ ಮತ್ತು ಅಪ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡಿದ ಕಡತಗಳ ಆಧಾರದಲ್ಲಿ ಉತ್ತರಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದಂತಹ ಉಪಯುಕ್ತ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಸೇವಾ ಪೂರೈಕೆದಾರರು ಸೇರಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಆದರೆ AI ಭ್ರಮೆಗಳನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ನಿವಾರಿಸಿರುವುದಾಗಿ ಅವರಲ್ಲಿ ಯಾರೂ ಹೇಳುವುದಿಲ್ಲ. Claude ಕುರಿತ Anthropicನ ಸ್ವಂತ ದಾಖಲಾತಿಯು, ಅದು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುವ ವಿಧಾನಗಳು AI ಭ್ರಮೆಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತವೆಯೇ ಹೊರತು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ನಿವಾರಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಹೇಳುತ್ತದೆ. ಮುಖ್ಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಗಂಭೀರ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ನಿರ್ಧಾರಗಳಿಗೆ ಬಳಸುವಾಗ, ದೃಢೀಕರಿಸುವಂತೆ ಸಲಹೆ ನೀಡುತ್ತದೆ. Gmail ಮತ್ತು Sheetsನಲ್ಲಿನ Gemini ಕುರಿತ Google ಸಹಾಯ ಪುಟಗಳು, Gemini ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ತಪ್ಪಾದ ಅಥವಾ ಅನುಚಿತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸೂಚಿಸಬಹುದು ಎಂದು ಎಚ್ಚರಿಸುತ್ತವೆ.
ಪರಿಕರವೊಂದು ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಭ್ರಮಿತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನೀಡುವುದಿಲ್ಲ ಎಂಬ ಯಾವುದೇ ಹೇಳಿಕೆಯನ್ನು ಅನುಮಾನದಿಂದ ನೋಡಿ. ನಿಮ್ಮ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕಾಗಿ, ಯಾವ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳೊಂದಿಗೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪರಿಕರವೊಂದು ಯಾವ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸಾಕಷ್ಟು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದು ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾದ ಪ್ರಶ್ನೆ.
AI ಭ್ರಮೆಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು?
ಪರಿಕರವು ಕಲ್ಪಿಸಿ ಹೇಳಬೇಕಾದ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಭ್ರಮೆಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು: ಅದಕ್ಕೆ ಮೂಲ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನೀಡಿ, ಆ ಮೂಲವನ್ನಷ್ಟೇ ಬಳಸಲು ಹೇಳಿ, ಗೊತ್ತಿಲ್ಲ ಎಂದು ಹೇಳಲು ಅವಕಾಶ ನೀಡಿ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಹೇಳಿಕೆಗೂ ಪುರಾವೆ ತೋರಿಸಲು ಕೇಳಿ. ಕೆಳಗಿನ ತಂತ್ರಗಳು ಭ್ರಮೆಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಕುರಿತ Anthropic ದಸ್ತಾವೇಜುಗಳೂ ಸೇರಿದಂತೆ ಸೇವಾ ಪೂರೈಕೆದಾರರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನದಿಂದ ಬಂದಿದ್ದು, ತಾಂತ್ರಿಕವಲ್ಲದ ಕೆಲಸಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ಯಾವುದೂ ಪರಿಶೀಲನೆಯ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ನಿವಾರಿಸುವುದಿಲ್ಲ.
ಹಲವು ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಬಳಸುವ ಮಾದರಿ ಸೂಚನೆ: ಕೆಳಗಿನ ನೀತಿ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಬಳಸಿ, ಪ್ರಯಾಣ ಆರಂಭವಾಗುವ 48 ಗಂಟೆಗಳ ಒಳಗೆ ಕಾಯ್ದಿರಿಸಿದ ಸಿಬ್ಬಂದಿ ಪ್ರಯಾಣಕ್ಕೆ ಅನ್ವಯಿಸುವ ಮೂರು ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿ. ಪ್ರತಿ ನಿಯಮಕ್ಕೂ ಅದು ಬಂದಿರುವ ವಾಕ್ಯವನ್ನು ಯಥಾವತ್ತಾಗಿ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿ. ಯಾವುದಾದರೂ ವಿಷಯವನ್ನು ನೀತಿ ಒಳಗೊಂಡಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ತಿಳಿಸಿಲ್ಲ ಎಂದು ಬರೆಯಿರಿ. ಸಾಮಾನ್ಯ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸಬೇಡಿ.
ಮೂಲವನ್ನು ಒದಗಿಸಿ
ಸಾಧನಕ್ಕೆ ಏನು ಗೊತ್ತಿದೆ ಎಂದು ಕೇಳುವ ಬದಲು ದಾಖಲೆಯನ್ನು ಅಂಟಿಸಿ ಅಥವಾ ಲಗತ್ತಿಸಿ. ಮುಕ್ತ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ, ಒದಗಿಸಿದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ಕೆಲಸಗಳು ವಿಫಲವಾಗುವುದು ಕಡಿಮೆ.
ಅದನ್ನು ಮೂಲದಲ್ಲಿರುವ ಮಾಹಿತಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಸೀಮಿತಗೊಳಿಸಿ
ಒದಗಿಸಿದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಮಾತ್ರ ಬಳಸಬೇಕು, ಸಾಮಾನ್ಯ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸಬಾರದು ಎಂದು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಹೇಳಿ.
ಗೊತ್ತಿಲ್ಲ ಎಂದು ಹೇಳಲು ಅವಕಾಶ ನೀಡಿ
ಖಾಲಿ ಜಾಗಗಳನ್ನು ಊಹೆಯಿಂದ ತುಂಬುವ ಬದಲು, ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ ಅಥವಾ ನನ್ನ ಬಳಿ ಸಾಕಷ್ಟು ಮಾಹಿತಿ ಇಲ್ಲ ಎಂದು ಬರೆಯಲು ಹೇಳಿ.
ಉಲ್ಲೇಖಗಳನ್ನು ಕೇಳಿ
ಉದ್ದವಾದ ದಾಖಲೆಗಳಿಗೆ, ಮೊದಲು ನಿಖರವಾದ ವಾಕ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಹೇಳಿ; ನಂತರ ಆ ಉಲ್ಲೇಖಗಳ ಆಧಾರದಲ್ಲಿ ಉತ್ತರಿಸಲು ಹೇಳಿ.
ತನ್ನ ಹೇಳಿಕೆಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವಂತೆ ಅದಕ್ಕೆ ಸೂಚಿಸಿ
ಕರಡು ಬರೆದ ನಂತರ, ಪ್ರತಿ ಹೇಳಿಕೆಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವ ಉಲ್ಲೇಖವನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಮತ್ತು ಬೆಂಬಲಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದ ಯಾವುದೇ ಹೇಳಿಕೆಯನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಲು ಅದನ್ನು ಕೇಳಿ.
ಹೆಚ್ಚು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಕೇಳಿ
ಒಂದು ಉದ್ದವಾದ, ಮುಕ್ತ ಉತ್ತರದ ಪ್ರಬಂಧಕ್ಕಿಂತ ಒಮ್ಮೆಗೆ ಒಂದೇ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು ಸುಲಭ.
ಪ್ರಯೋಗಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸಿ
ಒಂದೇ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಎರಡು ಬಾರಿ ಕೇಳಿ. ಉತ್ತರಗಳು ಯಾವುದಾದರೂ ವಾಸ್ತವಾಂಶದ ಬಗ್ಗೆ ಭಿನ್ನವಾಗಿದ್ದರೆ, ಆ ಅಂಶವನ್ನು ಇನ್ನೂ ದೃಢಪಡಿಸದ ಮಾಹಿತಿ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಿ.
AI ಭ್ರಮೆಯನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಹೇಗಿರುತ್ತದೆ?
ನಾರ್ತ್‌ಗೇಟ್ ಸಪ್ಲೈ ಎಂಬ ಕಾಲ್ಪನಿಕ 25 ಸಿಬ್ಬಂದಿಯ ದಂತ ಚಿಕಿತ್ಸಾ ಸಾಮಗ್ರಿಗಳ ವಿತರಕ ಸಂಸ್ಥೆಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಮಾರಾಟ ಸಂಯೋಜಕರೊಬ್ಬರು ಕಂಪನಿಯ ಎರಡು ಪುಟಗಳ ಸರಕು ವಾಪಸಾತಿ ನೀತಿಯನ್ನು ಅಂಟಿಸಿ ಸಹಾಯಕವನ್ನು ಹೀಗೆ ಕೇಳುತ್ತಾರೆ: ತೆರೆದ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಎಷ್ಟು ದಿನಗಳೊಳಗೆ ವಾಪಸ್ ಮಾಡಬಹುದು, ಮತ್ತು ಮರುದಾಸ್ತಾನು ಶುಲ್ಕವಿದೆಯೇ? ನೀಡಿರುವ ನೀತಿಯ ಪ್ರಕಾರ ತೆರೆಯದ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು 30 ದಿನಗಳೊಳಗೆ ವಾಪಸ್ ಮಾಡಬಹುದು, ತೆರೆದ ವಸ್ತುಗಳಲ್ಲಿ ದೋಷವಿದ್ದರೆ ಮಾತ್ರ ವಾಪಸ್ ಮಾಡಬಹುದು. ಮರುದಾಸ್ತಾನು ಶುಲ್ಕದ ಬಗ್ಗೆ ಅದರಲ್ಲಿ ಏನೂ ಹೇಳಿಲ್ಲ.
ಮೊದಲ ಉತ್ತರ: ತೆರೆದ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು 14 ದಿನಗಳೊಳಗೆ ಹಿಂತಿರುಗಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಮರುದಾಸ್ತಾನು ಮಾಡುವ ಶುಲ್ಕವಾಗಿ 15 ಪ್ರತಿಶತ ಕಡಿತವಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಎರಡೂ ವಿವರಗಳು ಕಲ್ಪಿತವಾಗಿವೆ. ನೀತಿಯಲ್ಲಿ ಎಲ್ಲಿಯೂ 14 ದಿನಗಳು ಅಥವಾ ಶುಲ್ಕದ ಉಲ್ಲೇಖವಿಲ್ಲ. ಅನೇಕ ಹಿಂತಿರುಗಿಸುವಿಕೆ ನೀತಿಗಳಲ್ಲಿ ಇವು ಇರುವುದರಿಂದ ಅವು ನಂಬುವಂತಿವೆ. ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ಸಂಭವನೀಯವಾದ ಉತ್ತರ ತಪ್ಪಾಗುವುದು ಹೀಗೆಯೇ.
ಸಂಯೋಜಕರು ಮೇಲಿನ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಮತ್ತೆ ಕೇಳುತ್ತಾರೆ: ನೀತಿಯನ್ನು ಮಾತ್ರ ಬಳಸಿ, ವಾಕ್ಯವನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿ, ಮಾಹಿತಿ ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ತಿಳಿಸಿಲ್ಲ ಎಂದು ಬರೆಯಿರಿ. ಎರಡನೇ ಉತ್ತರ: ತೆರೆದ ವಸ್ತುಗಳು: ದೋಷವಿದ್ದರೆ ಮಾತ್ರ ಹಿಂತಿರುಗಿಸಬಹುದು (ಉಲ್ಲೇಖ: ಉತ್ಪನ್ನದಲ್ಲಿ ದೋಷವಿದ್ದರೆ ಮಾತ್ರ ತೆರೆದ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸಬಹುದು). ಮರುದಾಸ್ತಾನು ಶುಲ್ಕ: ತಿಳಿಸಿಲ್ಲ. ಆ ಉತ್ತರವನ್ನು ದಾಖಲೆಯೊಂದಿಗೆ ಕೆಲವೇ ಕ್ಷಣಗಳಲ್ಲಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದು. ಶುಲ್ಕದ ಕುರಿತ ಮಾಹಿತಿ ಕೊರತೆಯು ಗ್ರಾಹಕರ ಇಮೇಲ್‌ಗೆ ಸೇರುವ ಬದಲು ನೀತಿಯ ಹೊಣೆಗಾರರ ಬಳಿಗೆ ಹೋಗುತ್ತದೆ.
AI ನೀಡಿದ ಮಾಹಿತಿಯಲ್ಲಿ ಭ್ರಮೆಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಿದ ನಂತರ ಉದ್ಯೋಗಿ ಏನು ಮಾಡಬೇಕು?
ತಪ್ಪು ಹೇಳಿಕೆಯನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಿ ಅಥವಾ ಸರಿಪಡಿಸಿ, ನಂತರ ಈಗಾಗಲೇ ಯಾರಾದರೂ ಅದನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿದ್ದಾರೆಯೇ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸಿ. ಫಲಿತಾಂಶವು ಕೇವಲ ಕರಡಾಗಿದ್ದರೆ, ಅದನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಿ ಮುಂದುವರಿಯಿರಿ; ಸಾಧನವು ಆ ವಿವರವನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿದೆ ಎಂದು ನಿಮ್ಮ ಪರಿಶೀಲನೆಯಲ್ಲಿ ದಾಖಲಿಸಿ. ಅದನ್ನು ಈಗಾಗಲೇ ಕಳುಹಿಸಿದ್ದರೆ, ಹಂಚಿಕೊಂಡಿದ್ದರೆ ಅಥವಾ ನಿರ್ಧಾರದಲ್ಲಿ ಬಳಸಿದ್ದರೆ, ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ ವ್ಯಕ್ತಿಗೆ ತಿಳಿಸಿ, ಅವರು ಅದನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಬಹುದು. ಇತರರು ಈಗಾಗಲೇ ಓದಿರುವ ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು ಯಾರಿಗೂ ತಿಳಿಸದೆ ತಿದ್ದಬೇಡಿ.
ಯಾವ ರೀತಿಯ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಂದ ತಪ್ಪು ಉಂಟಾಯಿತು ಎಂಬುದನ್ನು ಸಹೋದ್ಯೋಗಿಗಳಿಗೆ ತಿಳಿಸುವುದೂ ಸಹಾಯಕವಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರೂ ಅದೇ ವೈಫಲ್ಯವನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುವ ತಂಡಕ್ಕಿಂತ, ಏನು ತಪ್ಪಾಯಿತು ಎಂಬುದರ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವ ತಂಡ ವೇಗವಾಗಿ ಕಲಿಯುತ್ತದೆ. ಕರಡನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಹಂತ ಹಂತದ ವಿಧಾನವನ್ನು AI ನೀಡಿದ ಉತ್ತರಗಳಲ್ಲಿನ ವಾಸ್ತವಾಂಶಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯಲ್ಲಿ ನೀಡಲಾಗಿದೆ.
ಯಾವ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ AI ನೀಡಿದ ಕೆಟ್ಟ ಉತ್ತರವು ಭ್ರಮೆಯಲ್ಲ?
ಪ್ರತಿ ಕೆಟ್ಟ ಉತ್ತರವೂ ಭ್ರಮೆಯಲ್ಲ; ಅದನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸುವ ವಿಧಾನವೂ ಬೇರೆಬೇರೆ. ಸಾಧನದ ತರಬೇತಿಯ ನಂತರ ಮಾಹಿತಿ ಬದಲಾಗಿದ್ದರಿಂದ ಅದು ಹಳೆಯ ಉತ್ತರ ನೀಡಿದರೆ, ಪರಿಹಾರವೆಂದರೆ ಪ್ರಸ್ತುತ ಮಾಹಿತಿಯ ಮೂಲ. ಅದು ಪಕ್ಷಪಾತದ ಅಥವಾ ಏಕಪಕ್ಷೀಯ ಉತ್ತರ ನೀಡಿದರೆ, ಸಮಸ್ಯೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಂಡದ್ದಲ್ಲ; ವಿಷಯವನ್ನು ನಿರೂಪಿಸಿದ ರೀತಿ ಮತ್ತು ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತತೆಯದು. ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಸೂಚನೆಯನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿ ಸಮಂಜಸವಾದರೂ ನಿಮಗೆ ಬೇಡವಾದ ಫಲಿತಾಂಶ ನೀಡಿದರೆ, ಹೆಚ್ಚು ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಕಾರ್ಯವಿವರಣೆ ಬೇಕು. ಯಾರಾದರೂ ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕವಾಗಿ ದಾರಿತಪ್ಪಿಸಲು AI ಬಳಸಿದರೆ, ಅದು ನಡವಳಿಕೆಯ ವಿಷಯ, ತರಬೇತಿಯದಲ್ಲ.
ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪರಿಣಾಮದ ಕೆಲಸಕ್ಕೆ ಯಾವುದಾದರೂ ಸಾಧನ ಸುರಕ್ಷಿತವೇ ಎಂದು ತಿಳಿಸಲು ಸಹ ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಗೆ ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಕಾನೂನು, ವೈದ್ಯಕೀಯ, ಹಣಕಾಸು ಅಥವಾ ಉದ್ಯೋಗ ನಿರ್ಧಾರಗಳಿಗಾಗಿ, ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಹೇಗೆ ಸೃಷ್ಟಿಸಿದ್ದರೂ ಅರ್ಹ ಪರಿಶೀಲಕರನ್ನು ಬಳಸಿ.
ಮೂಲಗಳು ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪ್ತಿ
NIST, AI 600-1: ಸೃಜನಾತ್ಮಕ AI ಕುರಿತ ವಿವರಪತ್ರ, ಜುಲೈ 2024 ↗
Anthropic, Claude ದಾಖಲೆಗಳು: ಭ್ರಮೆಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ, 16 ಅಕ್ಟೋಬರ್ 2026 ರಂದು ನೋಡಲಾಗಿದೆ ↗
ಮಾಟಾ ವಿರುದ್ಧ ಅವಿಯಾಂಕಾ, ಇಂಕ್., 678 F.Supp.3d 443 (S.D.N.Y., 22 June 2023), CLLA ತಾಣದಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರತಿ ↗
Gmail ಸಹಾಯ, Gmail ನಲ್ಲಿ Gemini ಜೊತೆಗೆ ಸಹಯೋಗ, ನೋಡಿದ ದಿನಾಂಕ 16 October 2026 ↗