AI భ్రాంతి అంటే ఏమిటి?
ఉత్పాదక AI సాధనం నమ్మకంగా ప్రదర్శించినా, తప్పు, కల్పితం లేదా ఇచ్చిన సమాచారంతో ఆధారం లేని ఫలితాన్ని AI భ్రాంతి అంటారు. NIST ఉత్పాదక AI వివరణ పత్రం ఇదే విషయానికి కల్పిత కథనం అనే పదాన్ని ఉపయోగిస్తుంది; తప్పుడు లేదా అసత్య విషయాలను సృష్టించి నమ్మకంగా ప్రదర్శించే ఉత్పాదక వ్యవస్థలుగా దీనిని వివరిస్తుంది. ఇచ్చిన సూచన లేదా ఇతర సమాచారానికి భిన్నంగా ఉండే ఫలితాలను, అదే సంభాషణలో అంతకుముందు చెప్పిన విషయాలకు విరుద్ధమైన ఫలితాలను కూడా NIST ఆ నిర్వచనంలో చేర్చుతుంది.
భ్రాంతి అనే పదం ఒక రూపకం; అది కొంత తప్పుదారి పట్టించేదీ. సాధనం లేనివి చూస్తుండదు. సందర్భానికి గణాంకపరంగా సరిపోతుందని అనిపించే వచనాన్ని తయారు చేస్తుంది. కొన్నిసార్లు అలా సరిపోతుందని అనిపించే వచనం తప్పు అవుతుంది. అందుకే భ్రాంతి అరుదుగానే పొరపాటులా కనిపిస్తుంది. అది సాధారణమైన, చక్కగా రాసిన సమాధానంలా కనిపిస్తుంది.
ChatGPT భ్రమలకు లోనై తప్పుడు విషయాలను వాస్తవాలుగా ఎందుకు చెబుతుంది?
ChatGPT, దానిలాంటి సాధనాలు ధ్రువీకరించిన వాస్తవాలను వెతికి తీసుకురావడానికి కాకుండా, ఇచ్చిన వచనానికి సంభావ్య కొనసాగింపులను రూపొందించడానికి నిర్మించబడ్డాయి. అందుకే అవి తప్పుడు విషయాలను వాస్తవాలుగా చెబుతాయి. ఉత్పాదక నమూనాల రూపకల్పన వల్ల సహజంగా వచ్చే ఫలితమే ఈ కల్పిత సమాచారమని NIST వివరిస్తుంది: అవి తమ శిక్షణ డేటాలోని గణాంక పంపిణీని ఉజ్జాయింపుగా అనుసరిస్తాయి. దీనివల్ల కచ్చితమైన ఫలితాలు రావచ్చు, కానీ వాస్తవాలకు విరుద్ధమైన లేదా పరస్పర విరుద్ధమైన ఫలితాలు కూడా రావచ్చు. విస్తృతంగా వివరించే సుదీర్ఘ సమాధానాలకు, ప్రత్యేక నైపుణ్యం అవసరమయ్యే ప్రశ్నలకు ఈ సమస్య ముఖ్యంగా వర్తిస్తుందని NIST పేర్కొంటుంది.
కలై, నాచుమ్, వెంపాలా, ఝాంగ్ రాసిన 2025 పరిశోధనా పత్రం ఈ వివరణలోని రెండో భాగాన్ని అందిస్తుంది. అనిశ్చితిని అంగీకరించడం కంటే ఊహించి చెప్పడానికే శిక్షణ, మూల్యాంకన విధానాలు ఎక్కువ ప్రతిఫలం ఇస్తాయని రచయితలు వాదిస్తున్నారు. ఎందుకంటే తెలియదని చెప్పే నమూనా కంటే ఊహించి చెప్పే నమూనాకు అనేక ప్రామాణిక పరీక్షల్లో మెరుగైన స్కోరు వస్తుంది. వారి వివరణ ప్రకారం, పరీక్షల్లో బాగా రాణించేలా నమూనాలను తీర్చిదిద్దుతారు. కచ్చితమైన కారణం ఏదైనా, ఉద్యోగి నేర్చుకోవాల్సిన ఆచరణాత్మక పాఠం ఒక్కటే: సాధనం ఎంత నమ్మకంగా చెప్పినా, ఆ మాట నిజమో కాదో అది తెలియజేయదు.
అంతగా తెలియని, ఇటీవలి, చాలా నిర్దిష్టమైన లేదా మీరు అందించిన సమాచారంలో లేని విషయం గురించి అడిగినప్పుడు AI భ్రాంతుల అవకాశాలు ఎక్కువగా ఉంటాయి: కచ్చితమైన సంఖ్య, ఒక నిర్దిష్ట వ్యక్తి పాత్ర, ఉటంకింపు, కోర్టు కేసు, ఉత్పత్తి ప్రస్తుత ధర వంటివి. మీరు అతికించిన పత్రం ఆధారంగా మాత్రమే పనిచేయమని సాధనాన్ని అడిగినప్పుడు ఆ అవకాశాలు తక్కువగా ఉంటాయి, అయినా పూర్తిగా తొలగిపోవు.
పనిలో AI భ్రాంతులు ఎలా కనిపిస్తాయి?
పని సందర్భాల్లో AI భ్రాంతులు సాధారణంగా సరైనవిగా అనిపించే చిన్న, నిర్దిష్ట వివరాల రూపంలో ఉంటాయి. ఉద్యోగులకు తరచూ ఎదురయ్యే రూపాలను ఈ జాబితా వివరిస్తుంది. ఆ రూపాలను గుర్తించడం నేర్చుకుంటే వాటిని పట్టుకోవడం సులభమవుతుంది.
కల్పిత సమాచార మూలాలు
అసలు లేని మూల సూచన, నివేదిక శీర్షిక, URL లేదా ఉల్లేఖనం; లేదా ఉన్నప్పటికీ వేరే విషయం చెప్పేది.
కల్పించిన నిర్దిష్ట వివరాలు
మీరు ఇచ్చిన సమాచారంలో ఎక్కడా లేని తేదీ, ధర, శాతం, పేరు లేదా ఉద్యోగ హోదా.
నిశ్చయతను పెంచి చెప్పడం
జరిగే అవకాశం ఉన్నదాన్ని తప్పకుండా జరుగుతుందని, లేదా ప్రతిపాదించిన తేదీని నిర్ధారించిన తేదీగా మార్చే సారాంశం.
ఆధారాలు లేని కారణాలు
సంఖ్య ఎందుకు మారిందనే దానిపై, డేటాలో ఆధారం లేని వివరణ.
కల్పిత తర్కం
తప్పు సమాధానానికి దారితీసే క్రమబద్ధమైన దశలవారీ తర్కం. సమాధానం తప్పైనా, నమూనాలు కొన్నిసార్లు దానికి తార్కిక దశలను ఇస్తాయని NIST పేర్కొంటుంది.
తన మాటలకు తానే విరుద్ధంగా చెప్పడం
కొన్ని సందేశాల ముందు సాధనం చెప్పిన విషయానికి విరుద్ధంగా ఉండే ప్రకటన.
AI కల్పిత సమాచారాన్ని వాస్తవంగా చెప్పినప్పుడు దాన్ని గుర్తించకపోతే ఏం జరుగుతుంది?
బహిరంగంగా తెలిసిన అత్యంత ప్రసిద్ధ ఉదాహరణ Mata v. Avianca. దీనిపై న్యూయార్క్ దక్షిణ జిల్లా అమెరికా జిల్లా న్యాయస్థానం 22 జూన్ 2023న తీర్పు ఇచ్చింది. న్యాయవాదులు దాఖలు చేసిన ఒక కోర్టు పత్రంలో ChatGPT సృష్టించిన కల్పిత ఉటంకింపులు, కల్పిత ఆధార సూచనలతో కూడిన, అసలు ఉనికిలో లేని న్యాయ తీర్పులు ఉన్నాయి. దురుద్దేశంతో వ్యవహరించారని న్యాయస్థానం నిర్ధారించి, న్యాయవాదులు, వారి సంస్థపై ఉమ్మడిగానూ విడివిడిగానూ బాధ్యత వహించేలా 5,000 అమెరికా డాలర్ల జరిమానా విధించింది. తమ కక్షిదారుకు, కల్పిత తీర్పులకు పేర్లు తప్పుగా జోడించిన న్యాయమూర్తులకు లేఖలు రాయాలని కూడా ఆదేశించింది. జరిమానాను నిర్ణయించేటప్పుడు, ఆ సంస్థ తన న్యాయవాదులు, సిబ్బందికి సాంకేతిక సామర్థ్యం, AI సాధనాలపై తప్పనిసరి నిరంతర న్యాయ విద్యను ఏర్పాటు చేసినట్లు న్యాయస్థానం పేర్కొంది: అంటే, ఘటన జరిగిన తర్వాత శిక్షణ.
ఇక్కడ నేర్చుకోవాల్సింది న్యాయవాదులు అజాగ్రత్తగా ఉంటారని కాదు. కల్పిత మూల సూచన కూడా నిజమైన దానిలాగే కనిపిస్తుందని, దానిపై ఆధారపడిన వ్యక్తి దాన్ని గుర్తించగల ఒకే దశను—మూలాన్ని తెరిచి చూడటాన్ని—వదిలేశారని. కార్యాలయాల్లో జరిగే చాలా AI భ్రాంతులు చిన్నవే: ఉదాహరణకు, కస్టమర్‌కు పంపే ఈమెయిల్‌లో తప్పు డెలివరీ తేదీ లేదా వ్యాపార ప్రతిపాదన ప్రదర్శనలో కల్పిత గణాంకం. కానీ లోపం మాత్రం ఒకటే.
ఇది ఒక ఉద్యోగ పాత్రకు ఎలా అనుసంధానమవుతుందో చూడాలనుకుంటున్నారా?
ప్రణాళికలో ఉన్న బృంద ప్రయోగాత్మక వినియోగాన్ని పరిశీలించండి ↗AI భ్రాంతులు ఇప్పటికీ సమస్యగానే ఉన్నాయా?
అవును. మూలాల సూచనలతో వెబ్ శోధన, అప్‌లోడ్ చేసిన ఫైళ్ల ఆధారంగా సమాధానాలు ఇవ్వడం వంటి సహాయక సదుపాయాలను సేవలందించే సంస్థలు జోడించాయి. కానీ భ్రమలను పూర్తిగా తొలగించామని ఏ సంస్థా చెప్పడం లేదు. Claude కోసం Anthropic అందించిన పత్రాల్లోనే, సిఫార్సు చేసిన పద్ధతులు భ్రమలను తగ్గిస్తాయే తప్ప పూర్తిగా తొలగించవని పేర్కొంది. ముఖ్యంగా తీవ్ర ప్రభావం చూపే నిర్ణయాల్లో కీలక సమాచారాన్ని ధృవీకరించాలని సూచించింది. Gmail, షీట్లలోని Gemini సదుపాయాలు తప్పు లేదా అనుచిత సమాచారాన్ని సూచించవచ్చని Google సహాయ పేజీలు హెచ్చరిస్తున్నాయి.
ఒక సాధనం ఇకపై భ్రమాత్మక సమాధానాలు ఇవ్వదనే ఏ ప్రకటననైనా అనుమానంతో చూడండి. మీ అవసరానికి, ఏ తనిఖీలతో, ఏ పనులను ఒక నిర్దిష్ట సాధనం తగినంత నమ్మదగిన రీతిలో చేయగలదని అడగడం మెరుగైన ప్రశ్న.
AI భ్రాంతులను ఎలా తగ్గించవచ్చు?
సాధనం సొంతంగా కల్పించాల్సిన అవసరాన్ని తగ్గించడం ద్వారా మీరు AI భ్రాంతులను తగ్గించవచ్చు: దానికి మూల సమాచారాన్ని ఇవ్వండి, ఆ మూలాన్ని మాత్రమే ఉపయోగించమని చెప్పండి, తెలియదని చెప్పడానికి అనుమతించండి, ప్రతి వాదనకూ ఆధారం చూపమని అడగండి. కింద ఇచ్చిన పద్ధతులు, AI భ్రాంతులను తగ్గించడంపై Anthropic పత్రాలతో సహా, సాధనాల ప్రదాతల మార్గదర్శకాల నుంచి తీసుకుని సాంకేతికేతర పనులకు అనుగుణంగా మార్చినవి. వీటిలో ఏదీ తనిఖీ చేయాల్సిన అవసరాన్ని తొలగించదు.
పలు పద్ధతులను కలిపిన నమూనా ప్రాంప్ట్: కింద ఉన్న విధాన పాఠ్యాన్ని మాత్రమే ఉపయోగించి, బయలుదేరడానికి 48 గంటలలోపు బుక్ చేసిన సిబ్బంది ప్రయాణాలకు వర్తించే మూడు నియమాలను జాబితా చేయండి. ప్రతి నియమానికి, అది ఏ వాక్యం నుంచి వచ్చిందో ఆ వాక్యాన్ని యథాతథంగా ఉటంకించండి. విధానంలో ఏదైనా అంశం లేకపోతే, పేర్కొనలేదు అని రాయండి. సాధారణ పరిజ్ఞానాన్ని ఉపయోగించవద్దు.
మూల సమాచారాన్ని అందించండి
సాధనానికి ఏమి తెలుసో అడిగే బదులు పత్రాన్ని అతికించండి లేదా జత చేయండి. నిర్దిష్ట ఆధారాలపై చేసే పనులు, ఎలాంటి పరిధి లేని ప్రశ్నలతో పోలిస్తే తక్కువగా విఫలమవుతాయి.
దాన్ని మూలంలోని సమాచారానికే పరిమితం చేయండి
అందించిన సమాచారాన్ని మాత్రమే ఉపయోగించాలని, సాధారణ పరిజ్ఞానాన్ని ఉపయోగించవద్దని స్పష్టంగా చెప్పండి.
తెలియకపోవడం తప్పు కాదని చెప్పండి
ఖాళీలను ఊహలతో పూరించే బదులు పేర్కొనలేదు లేదా నా వద్ద తగినంత సమాచారం లేదు అని రాయమని చెప్పండి.
ధరల ప్రతిపాదనలను అడగండి
పొడవైన పత్రాల విషయంలో, ముందుగా ఖచ్చితమైన వాక్యాలను వెలికితీయమని అడగండి. ఆ తర్వాత ఆ వాక్యాల ఆధారంగానే సమాధానం ఇవ్వమని అడగండి.
అది చేసిన వాదనలను దానితోనే తనిఖీ చేయించండి
ముసాయిదా రాసిన తర్వాత, ప్రతి వాదనకు మద్దతు ఇచ్చే ఉటంకింపును కనుగొనమని, మద్దతు చూపలేని వాదనలను తొలగించమని దానిని అడగండి.
మరింత నిర్దిష్టమైన ప్రశ్నలు అడగండి
సుదీర్ఘమైన, పరిధి లేని వ్యాసాన్ని తనిఖీ చేయడం కంటే, ఒకేసారి ఒక నిర్దిష్ట ప్రశ్నను ధ్రువీకరించడం సులభం.
వేర్వేరు సార్లు అమలు చేసిన ఫలితాలను పోల్చండి
ఒకే ప్రశ్నను రెండుసార్లు అడగండి. సమాధానాల్లో ఒక వాస్తవం గురించి విభేదం ఉంటే, ఆ వాస్తవాన్ని ధృవీకరించనిదిగా పరిగణించండి.
AI కల్పిత సమాచారాన్ని వాస్తవంగా చెప్పడాన్ని ఆచరణలో ఎలా గుర్తిస్తారు?
దంత వైద్య సామగ్రిని పంపిణీ చేసే, 25-మంది సిబ్బంది ఉన్న కల్పిత సంస్థ నార్త్‌గేట్ సప్లైని ఉదాహరణగా తీసుకోండి. ఒక విక్రయ సమన్వయకర్త సంస్థకు చెందిన రెండు పేజీల వస్తువుల వాపసు విధానాన్ని అతికించి సహాయకాన్ని ఇలా అడుగుతారు: తెరిచిన ఉత్పత్తులను ఎన్ని రోజుల్లో వాపసు చేయవచ్చు, వాటిని తిరిగి నిల్వలో చేర్చడానికి రుసుము ఉందా? ఇచ్చిన విధానం ప్రకారం తెరవని వస్తువులను 30 రోజుల్లో వాపసు చేయవచ్చు, తెరిచిన వాటిని లోపం ఉన్నప్పుడే వాపసు చేయవచ్చు. తిరిగి నిల్వలో చేర్చే రుసుముల గురించి అందులో ఏమీ లేదు.
మొదటి సమాధానం: తెరిచిన ఉత్పత్తులను 14 రోజుల్లో తిరిగి ఇవ్వవచ్చు, అయితే 15 శాతం తిరిగి నిల్వచేసే రుసుము వర్తిస్తుంది. ఈ రెండు వివరాలూ కల్పించినవే. విధానంలో ఎక్కడా 14 రోజుల గురించిగానీ, రుసుము గురించిగానీ లేదు. చాలా రిటర్న్ విధానాల్లో ఇలాంటి నిబంధనలు ఉంటాయి కాబట్టి ఇవి నమ్మదగినవిగా అనిపిస్తాయి. గణాంకపరంగా ఎక్కువ సంభావ్యత ఉన్న సమాధానం సరిగ్గా ఇలాగే తప్పుదారి పడుతుంది.
సమన్వయకర్త పైన చెప్పిన పద్ధతులతో ప్రశ్నను మళ్లీ అడుగుతారు: విధానాన్ని మాత్రమే ఉపయోగించు, వాక్యాన్ని ఉటంకించు, లేకపోతే పేర్కొనలేదు అని రాయి. రెండో సమాధానం: తెరిచిన వస్తువులు: లోపం ఉంటే మాత్రమే తిరిగి ఇవ్వవచ్చు (ఉటంకింపు: ఉత్పత్తిలో లోపం ఉన్నప్పుడు మాత్రమే తెరిచిన వస్తువులను తిరిగి ఇవ్వవచ్చు). తిరిగి నిల్వలో చేర్చే రుసుము: పేర్కొనలేదు. ఈ సమాధానాన్ని పత్రంతో కొన్ని సెకన్లలో తనిఖీ చేయవచ్చు. రుసుముల గురించి లేని సమాచారం కస్టమర్ ఈమెయిల్‌లోకి వెళ్లకుండా, విధాన బాధ్యత వహించే వ్యక్తి వద్దకు వెళ్తుంది.
AI కల్పిత సమాచారాన్ని వాస్తవంగా చెప్పిందని గుర్తించిన తర్వాత ఉద్యోగి ఏమి చేయాలి?
తప్పుడు ప్రకటనను తొలగించండి లేదా సరిచేయండి. ఆపై ఇప్పటికే ఎవరైనా దానిపై ఆధారపడ్డారా అని తెలుసుకోండి. అది కేవలం ముసాయిదా అయితే, సరిచేసి ముందుకు వెళ్లండి; సాధనం ఆ వివరాన్ని కల్పించిందని మీ సమీక్షలో నమోదు చేయండి. అది ఇప్పటికే పంపబడి, పంచుకోబడి లేదా నిర్ణయంలో ఉపయోగించబడి ఉంటే, బాధ్యులైన వ్యక్తికి తెలియజేయండి, వారు దాన్ని సరిచేయగలరు. ఇతరులు ఇప్పటికే చదివిన పత్రాన్ని ఎవరికీ చెప్పకుండా సవరించవద్దు.
ఏ రకమైన ప్రశ్నల వల్ల పొరపాటు వచ్చిందో సహోద్యోగులకు చెప్పడం కూడా ఉపయోగపడుతుంది. ప్రతి ఒక్కరూ అదే వైఫల్యాన్ని విడివిడిగా గుర్తించే బృందం కంటే, ఏమి తప్పు జరిగిందో ఉదాహరణలు పంచుకునే బృందం వేగంగా నేర్చుకుంటుంది. ముసాయిదాను దశలవారీగా తనిఖీ చేసే పద్ధతి, AI సమాధానాల్లోని వాస్తవాలను తనిఖీ చేయడానికి సంబంధించిన మార్గదర్శిలో ఉంది.
AI ఇచ్చిన తప్పు సమాధానం ఎప్పుడు భ్రాంతి కాదు?
ప్రతి తప్పు సమాధానమూ AI భ్రమ కాదు; పరిష్కారం కూడా సమస్యను బట్టి మారుతుంది. శిక్షణ తర్వాత సమాచారం మారడం వల్ల సాధనం పాత సమాధానం ఇస్తే, తాజా మూలాధారం అవసరం. పక్షపాతంతో లేదా ఒకే కోణంలో సమాధానం ఇస్తే, అది కల్పనకు సంబంధించిన సమస్య కాదు; అంశాన్ని చూపిన తీరు, నిష్పాక్షికతకు సంబంధించిన సమస్య. అస్పష్టమైన సూచనను అనుసరించి సమంజసమైనదే అయినా మీరు కోరని ఫలితం ఇస్తే, మరింత స్పష్టమైన పని వివరణ ఇవ్వాలి. ఎవరైనా ఉద్దేశపూర్వకంగా తప్పుదోవ పట్టించేందుకు AI వాడితే, అది ప్రవర్తనకు సంబంధించిన విషయం, శిక్షణకు సంబంధించినది కాదు.
అధిక ప్రభావం చూపే ఒక నిర్దిష్ట పనికి ఏదైనా సాధనం సురక్షితమని కూడా ఈ మార్గదర్శిని చెప్పలేదు. వ్యక్తులకు సంబంధించిన చట్టపరమైన, వైద్య, ఆర్థిక లేదా ఉద్యోగ నిర్ణయాల కోసం, ఫలితం ఎలా తయారైందనే దానితో సంబంధం లేకుండా అర్హత కలిగిన సమీక్షకుడిని ఉపయోగించండి.
మూలాలు, పరిధి
NIST, AI 600-1: ఉత్పాదక AI వివరణ పత్రం, జూలై 2024 ↗
Anthropic, Claude సహాయ పత్రాలు: భ్రాంతులను తగ్గించండి, 16 అక్టోబర్ 2026న చూడబడింది ↗
Mata v. Avianca, Inc., 678 F.Supp.3d 443 (S.D.N.Y., 22 June 2023), CLLA వద్ద అందుబాటులో ఉన్న ప్రతి ↗
Gmail సహాయం, Gmailలో Geminiతో కలిసి పనిచేయడం, చూసిన తేదీ 16 October 2026 ↗