Da, informațiile furnizate de orice AI, ar trebui verificate. În era digitală, unde informația este la un click distanță, utilizarea inteligenței artificial
e (AI) pentru a răspunde la întrebări a devenit o practică comună între cei deja familiarizati cu sistemul stuctural și funcțional emis de o aplicație ”Agent AI”, încă NU ESTE o practică comună al consumatorilor online . Totuși, cu toate avantajele lor, este esențial să înțelegem că aceste sisteme AI nu sunt infailibile. Fie că vorbim despre acuratețe, actualizare, subiectivitate, sursa informațiilor, complexitatea contextuală sau necesitatea verificării faptelor, există mai multe motive pentru care informațiile furnizate de AI trebuie să fie verificate.
Să explorăm de ce a devenit imperativ să adoptăm o abordare critică și atentă față de răspunsurile generate de AI.
Motive practice
Da, din istoricul activității rezultă că informațiile din răspunsuri trebuie verificate din mai multe motive practice:
- Posibilitatea existenței erorilor. Nici o sursă de informații nu este perfect precisă și lipsită de greșeli. Verificarea informațiilor permite:
- Confirmarea veridicității lor
- Depistarea eventualelor inexactități
- Completarea unor posibile lacune
- Natura umană a sistemelor de inteligență artificială Modelele de inteligență artificială, pot:
- Genera informații care par plauzibile, dar sunt incorecte
- Produce "halucinații" - informații care sună convingător, dar sunt fabricate
- Avea limite în cunoștințele lor
- Actualizarea continuă a cunoștințelor Lumea evoluează rapid, iar informațiile se pot schimba rapid, astfel încât:
- Verificarea asigură folosirea celor mai recente date
- Permite identificarea schimbărilor importante
- Domeniile specializate Cu cât subiectul este mai complex sau tehnic, cu atât crește necesitatea verificării:
- Domeniile științifice
- Informațiile juridice
- Datele medicale
- Statisticile economice
- Responsabilitate academică și profesională Verificarea informațiilor reprezintă:
- Un standard etic
- O practică profesională
- O metodă de garantare a calității cunoștințelor
Motivele teoretice
-
Acuratețe: Deși AI-urile moderne sunt extrem de capabile, ele nu sunt infailibile. Pot exista lacune în bazele lor de date sau pot interpreta întrebările într-un mod care nu reflectă intenția utilizatorului. În plus, informațiile furnizate pot fi corecte doar până la punctul în care au fost antrenate, ceea ce poate duce la erori dacă informațiile s-au schimbat ulterior.
-
Actualizarea Informațiilor: Modelele de AI, nu au acces în timp real la toate sursele de informații noi. Acest lucru înseamnă că orice eveniment sau descoperire post-antrenament nu va fi cunoscut de AI. Pentru a obține informații actualizate, este esențial să se consulte surse care se actualizează constant, cum ar fi site-uri de știri sau baze de date științifice.
-
Subiectivitate: Deși AI-urile sunt programate pentru obiectivitate, ele pot reflecta biasurile (o exagerare în favoarea sau împotriva unui lucru) din datele de antrenament. Aceste biasuri pot să provină din sursele de date, care ar putea să nu fie reprezentative pentru întreaga diversitate a opiniilor sau realităților. Astfel, utilizatorii ar trebui să fie conștienți de posibila subiectivitate și să caute confirmare din mai multe surse pentru o imagine mai completă.
-
Sursa informațiilor: AI-urile nu creează cunoștințe noi; ele recompun informații existente din resursele lor de antrenament. Dacă aceste resurse includ informații greșite sau învechite, răspunsurile vor moșteni aceste probleme. Este important să înțelegem că AI-ul este doar un intermediar și că verificarea surselor originale poate fi necesară pentru a asigura corectitudinea informațiilor.
-
Complexitatea Contextuală: Unele subiecte necesită o înțelegere profundă a contextului, care poate depăși capacitatea actuală a AI-urilor. Informațiile pot fi prezentate fără a lua în considerare aspecte culturale, istorice sau situaționale care sunt cruciale pentru înțelegerea completă. O analiză umană sau o consultare cu experți poate fi necesară pentru a adăuga straturi de context lipsă.
-
Verificarea Faptelor: În era informațională actuală, dezinformarea este o preocupare majoră. AI-urile pot fi influențate de aceleași surse de dezinformare care afectează și oamenii. Prin urmare, verificarea faptelor devine o practică esențială pentru a asigura că informațiile utilizate sunt corecte și relevează adevărul, mai ales atunci când acestea sunt folosite pentru a influența decizii importante.
Limitări de infrastructură AI
Pentru acest capitol este un alt articol dedicat aici - Limitări de infrastructură AI
-
Limitări ale Modelelor:
-
Modelarea Simplificată: Modelele de AI, inclusiv rețelele neuronale, sunt simplificări ale gândirii umane. Ele nu au capacitatea de a înțelege contextul în același mod complex și nuanțat ca oamenii.
-
Problema Generalizării: AI-ul poate generaliza din exemple, dar aceasta nu garantează că va face asta corect în toate situațiile noi sau neobișnuite.
-
-
Lipsa de Conștiență și Auto-reflecție:
-
Lipsa de Autocritică: Spre deosebire de oameni, AI-ul nu are un mecanism intern de auto-reflecție sau conștiență pentru a-și evalua propriile răspunsuri.
-
Absența Contextului Etic: AI-ul nu are un sistem moral sau etic înnăscut; este dependent de ceea ce i s-a învățat sau programat.
-
-
Problema Adevărului și Corectitudinii:
-
Adevărul Subiectiv: În multe domenii, adevărul este relativ sau subiectiv (de exemplu, în filozofie, etică). AI-ul nu este echipat să navigheze aceste ape cu subtilitate umană.
-
Verificarea Factuală: Chiar și pentru fapte obiective, capacitatea AI-ului de a verifica informațiile în timp real și din surse diferite este limitată fără intervenție umană sau mecanisme avansate de validare.
-
Concluzie:
În concluzie, deși inteligența artificială reprezintă un avans remarcabil în accesibilitatea informațiilor, ea nu ar trebui să fie considerată o autoritate finală. Ca utilizatori, avem responsabilitatea de a aborda informațiile furnizate de AI cu un ochi critic. Verificarea acestor informații prin diferite metode – cum ar fi consultarea surselor primare, compararea cu alte surse, consultarea experților, și filtrarea prin logică și rațiune – nu numai că ne protejează de posibilele erori sau dezinformări, dar și ne ajută să construim o înțelegere mai bogată și mai nuanțată a lumii noastre. În final, utilizarea inteligentă a AI-urilor implică un parteneriat între tehnologie și discernământ uman pentru a naviga prin complexitatea cunoașterii. Verificarea informațiilor nu este doar recomandată, ci esențială pentru a asigura precizia, actualitatea și fiabilitatea cunoștințelor dobândite. Dezvoltarea mecanismelor de verificare a adevărului pentru răspunsurile AI este esențială pentru a asigura fiabilitatea și utilitatea informațiilor furnizate. Acest lucru poate implica integrarea de sisteme de verificare în timp real, colaborarea cu experți umani pentru validare, și îmbunătățirea continuă a modelelor pentru a reduce biasul și a crește acuratețea.
