ಸ್ವಾಯತ್ತತೆಯ ತಪ್ಪು ಉತ್ತರಗಳು ಭಯವನ್ನು ಹುಟ್ಟಿಸುತ್ತವೆ. ChatGPT ಹೀಗುವಾಗಂತಹ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಪರ್ಕವು ಆಶ್ಚರ್ಯದ ಕುರಿತಾದ ವೈಷಮ್ಯಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ತಿಳುವಳಿಕೆ ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳ ಮೂಲಭೂತ ಆನುವಂಶಿಕತೆಗೆ ತೆರೆದ ವ್ಯವಹಾರವಲ್ಲ. ನಿಖರವಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಬಯಸುವ ಬಳಕೆದಾರರು, ಬಹುತೇಕ ಅಸತ್ಯವಾದ ಮಾಹಿತಿಯಿಂದ ತುಂಬಿದ ಸಮುದ್ರದಲ್ಲಿ ತಲೆಮಟ್ಟಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ. ಇತ್ತೀಚಿನ ಅಧ್ಯಯನಗಳು ಈ ಹಾಲ್ಯೂಸಿನೇಶನ್ಸ್ ಗಳ ಹಿನ್ನಲೆಯಲ್ಲಿ ಇರುವ ಕಾರಣಗಳನ್ನು ಪ್ರಕಟಿಸುತ್ತವೆ. ತುಂಬಾ ನಿಖರವಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಹಾಕುವ ಪ್ರತಿ ಪ್ರಯತ್ನವು ಅಪಾರ ಕಂಡೇ ಉತ್ತರವನ್ನು ಹುಟ್ಟಿಸಬಹುದು, ಏಕೆಂದರೆ ಅದು ಕಲಕುಷ್ಠನೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಬೃಹತ್ ಬೆಳವಣಿಗೆಗೆ ಸರಿಯಾಗಿ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಪ್ರಮಾಣ ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತಿರುವುದು, ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಮುರಣಿನ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಹಾಲ್ಯೂಸಿನೇಶನ್ಸ್: ಸಾಮಾನ್ಯ ಹಾಸ್ಯ
ChatGPT, Grok ಅಥವಾ Google Gemini ಮುಂತಾದ ಹಲವಾರು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗಳು ಕಲ್ಪಿತ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ಅಥವಾ ತಪ್ಪು ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ನೀಡಬಲ್ಲವು. ಬಳಕೆದಾರರು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅನೇಕ ಸಲಿಂಗ ಶ್ರೇಣೀಯ ಉಲ್ಲೇಖಗಳನ್ನು ಅನುಭವಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ, ಆದರೆ ಅವು ವಾಸ್ತವ ಕುರಿತು ಸರಿಯಾದ ಮಾಹಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಬಂಧವಿಲ್ಲ. ಶೋಧಕರ ಪ್ರಕಾರ, ಈ ಘಟನೆಗಳು ವಿಜ್ಞಾನಿಯ ಸಮುದಾಯವು ಹಾಲ್ಯೂಸಿನೇಶನ್ಸ್ ಎಂದು ಗುರುತಿಸಿರುವುದು ಕಂಡುಬರುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಇದು ಕೇವಲ 10% ಕೇಳಲು ಪ್ರಸಿದ್ಧವಾಗಿದೆ, ಸ್ಟಾನ್‌ಫೋರ್ಡ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯದ ಅಧ್ಯಯನದ ಪ್ರಕಾರ.
ಸೀಕ್ಷಿತ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು: ಗೊಂದಲಗಳ ಒಯ್ಯುವವರು
ಗಿಸ್ಕರ್ಡ್ ನಡೆಸಿದ ಇತ್ತೀಚಿನ ಅಧ್ಯಯನವು ಸೀಕ್ಷಿತವಾಗಿ составленных ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಹುಟ್ಟಿಸುತ್ತಿರುವ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಮನugqತೆಗಳು, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅನಿಶ್ಚಿತ ಅಥವಾ ಗೊಂದಲಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕವಾಗಿರುವವು, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ವಿರೋಧಿಸುತ್ತವೆ. ಕೆಲವು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಲ್ಲಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಸೊಗಸು ಸಮಸ್ಯೆಯ ಉತ್ತಮ ವಿವರಣೆಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಹಿನ್ನೆಲೆಯ ಮೇಲೆ ಮುಕ್ಕಡುವಾಗ, ಅದು ತಪ್ಪು ಉತ್ತರದ ಅಪಾಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತವೆ.
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಅವರ ಹಾಲ್ಯೂಸಿನೇಶನ್ಸ್ ಗೆ ಇರುವ ಹೆಚ್ಚು ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
ಶೋಧನೆ ಒಂದು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಕೆಲವು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮಾದರಿಗಳು ಈ ತಪ್ಪುಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಭಾವುಕವಾಗಿವೆ. ಪಾರಾಡೋಕ್ಸಿಕ್, ಶ್ರೇಣಿಯ ನಿಟ್ಟಿಗುರುತುಹೋಗಿರುವ ತಾಣಗಳನ್ನು ಬಳಸುವಂತಹ ಉಪಕರಣಗಳು, ಪಿಪಟಿ-4o ಒಳಗೊಂಡಂತೆ, ಹಾಲ್ಯೂಸಿನೇಷನ್ಸ್ ಕೈಕ್ಕೆ ತಲುಪಲು ಅತಿಯಾದ ಶ್ರೇಣಿಯಲ್ಲಿದೆ. ಏಕೆಂದರೆ ಈ ಉಪಕರಣವು ವಿಶ್ವಾದ್ಯಾಂತ ಆ users ಗಳಿಗೆ ಕೀಟವಾಗಿ ಮೇಲೆಬರುವ ಕಾರಣಕ್ಕೆ, ಇಂತಹ ಮಾಹಿತಿ ದ್ರಷ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಅವರು ಯುಕ್ತಿಮೂಲಕ ಆರೈಕೆ ಮತ್ತು ಕಲ್ಪನೆಯ ಮೇಲೆ ಚಿಂತನಶೀಲತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಗಿಸ್ಕರ್ಡ್ ವರದಿ ಮತ್ತೊಂದು ರೂಪವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮೈಸ್ಟ್ರಾಲ್ ಲಾರ್ಜ್ ಹಾಗೂ ಕ್ಲೋಡ್ 3.7 ಸೋನೆಟ್ ಅಥ್ರೋಪಿಕ್, ಇದು ಹಲವಾರು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆ ಅನ್ನು ಹೊತ್ತಿದೆ. ಈ ವೈವಿಧ್ಯವು ಹಾಲ್ಯೂಸಿನೇಷನ್ಸ್ ಕೇವಲ ಕಡಿಮೆ ಶ್ರೇಣಿಯ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳಲ್ಲಿಯಲ್ಲ, ಆದರೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.
ನಿಖರತೆಯ ಹೀನಾಯದಲ್ಲಿ ಬಳಕೆದಾರರ ಅನುಭವ
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ವ್ಯಾಪಕ ಸ್ವೀಕೃತಿಗೆ ಮುನ್ನಾಗಿರುವಾಗ, ಕಂಪನಿಗಳು ಬಳಕೆದಾರರ ಅನುಭವ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಸಣ್ಣ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಕೋತ್ತರ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ನೀಡುವ ಪರಿಕರದಲ್ಲಿ ಆದರೆ ಸೀಘ್ರವಾದ ಬಳಕೆಯು ಅನುಷ್ಠಾನವನ್ನು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುತ್ತೆ ಆದರೆ ಭ್ರಾಂತಿ ಸಾಧ್ಯತೆಯ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚು ಕಳಕಳಿಯಿಸುತ್ತದೆ. ತಮ್ಮ ನಿಖರತೆಯ ನೋಟವನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲುಾರ ತಲೆಹರಿಯುವುದು ಅಗತ್ಯವಾದಂತೆ.
ಇತ್ತೀಚಿನ ಮಾದರಿಯ ಆನಾಲಿಸಿಸ್ ಹಿಡಿದದ್ದೇ ವೇಮಯ ಒತ್ತಿಸಲು ಇದು ಹಾಲ್ಯೂಸಿನೇಶನ್ಸ್ ಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಎಚ್ಚರಿಕೆ ನೀಡಬೇಕೆಂತೆ. ತಪ್ಪು ಮಾಹಿತಿಯ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಮಾಹಿತಿ ವಿವಿಧ ವಿಷಯಗಳ ಆಗಮನ, ಎಲ್ಲಾದರೂ, ನಿರ್ಣಯಕ್ಕಾಗಿ ಗಂಭೀರವಾದ ಮಹತ್ವವನ್ನು ಹರಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ವಿಷಯವನ್ನು ಹೊರತಾಗಿಸಲು, ಹಲವಾರು ಇತ್ತೀಚಿನ ಲೇಖನಗಳು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮೂಲಕ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಅಸತ್ಯವಾದ ಮಾಹಿತಿಯ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ನೀಡಿ, ಆದರೂ ಇದು ಅಲಾಸ್ಕಾ ಗೆ ಜ್ಞಾನದ ವೆಚ್ಚ ಅಥವಾ ಮಾಹಿತಿಗಳಾಗಿ ವಿವಿಧ ಆಧಾರವನ್ನು ಅಥವಾ ಹೊಸ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಹೊತ್ತಿವೆ.
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗಳಂತಹ ChatGPT ತಪ್ಪು ಮಾಹಿತಿಗಳನ್ನು ನೀಡುವ ಕಾರಣಗಳ ಸರೋವರ
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗಳು ಹೇಗೆ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುತ್ತವೆ?
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗಳು ತಮ್ಮ ಶ್ರೇಣಿಗೆ ಸಂದೇಶಕ್ಕೋಸ್ಕರ ಮಾಹಿತಿಯ ಮೇಲೆ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಸಮಯವನ್ನು ಪಡೆಯುವ ಮೂಲಕ ವಿಜಂಗೆಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ತಮ್ಮ ಶ್ರೇಣಿಗೆ ಇರುವ ವಿದ್ಯಮಾನಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತವೆ.
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗಳಲ್ಲಿ ಹಾಲ್ಯೂಸಿನೇಶನ್ ಎಂದರೆ ಏನು?
ಹಾಲ್ಯೂಸಿನೇಶನ್ ಅಂದರೆ ಕೋವಿಡ್ 19 ಪಾಟಿದಾರರಂತೆ ಪಂಚಾಯಿತಿಯಿಂದ ಅವರ ನೋಟ ಬೆಂಬಲಿತ ಮಾಹಿತಿಯಿಲ್ಲದ ಮತ್ತು ಸಂಪೂರ್ಣ ಸುಳ್ಳು ಉತ್ತರವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವಿವರ ಕೇವಲ ಅದಾಗಿನ ಕಾಯಿದೆ ಭಾರತದಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ರಾಜ್ಯದ ಗೊಂದಲದ ಮೇಲೆ ತರುತ್ತದೆ.
ಪ್ರಶ್ನೆಗಳ ಚಿತ್ರೀಕರಣವು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಉತ್ತರವನ್ನು ಹೇಗೆ ಪ್ರಭಾವಿಸುತ್ತದೆ?
ಹೌಹೆ ವಿಮರ್ಷಿತ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸರನಾಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಭಾರತೀಯ ಮತ್ತು ಸ್ಥಳೀಯದಲ್ಲಿ ನಿಖರವಾದ ಮಾಹಿತಿಗಳು ಆಪ್ ಅನ್ನು ಪೂರ್ಣ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಪ್ರಯೋಜನ ಮತ್ತು ಶ್ರೇಣಿಗಳ ಮೂಲಕ ಪಡೆಯುವ ಮೂಲಕ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಕಾರಣಗಳೊಳಗಿಲ್ಲ.
ಹಾಲ್ಯೂಸಿನಾಶನ್ ನಲ್ಲಿ ಹಿಡಿದ ಪ್ರಮಾಣವು ಏನು?
ಅಧ್ಯಯನಗಳು 10% ವರೆಗಿನ ಪುಸ್ತಕ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಸಾಧಿಸುತ್ತವೆ, ಮತ್ತು ಕೆಲವು ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗಳ ಖಂಡಿತವೆಂಬುದಾಗಿ ತೋರಿಸಲಾಗದ ಮೊದಲು ಪ್ರತಿವೇಷಿಯ ಶ್ರೇಣೀಗಳನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುತ್ತವೆ.
ಬಹುದೂರ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳಾಗಿರುವ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗಳ ಮೇಲ್ಮಟ್ಟಗಳು ತಪ್ಪು ಹೊರಿಸುತ್ತವೆ?
ಇಲ್ಲ; ಉನ್ನತ ಶ್ರೇಣಿಯ ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಕಂಪನಿಗಳು ನಿಖರವಾಗಿರುವುದಕ್ಕಾಗಿ ಬಳಕೆದಾರ ಮಾಡಿದ ಲಾಭವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತವೆ. ಅವರಿಗೆ ವಿವಿಧ ಶ್ರೇಣಿಯ ಹಾಲ್ಯೂಸಿನೇಶನ್ಸ್ ಸಲಹೆ ನೀಡುತ್ತಾರೆ.
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ இயಾನ್ ಶ್ರೇಣಿಯ ಪಳಿಯರ ಅಧಿಕಾರಿತವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಯಾವ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ತಲುಪುತ್ತವೆ?
ತಪ್ಪು ತಪ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ನಮಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಮತ್ತು ಜಟಿಲವಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳ ಆಧಾರಿತ ಮಾಹಿತಿಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸ ಮಾಡುವುದು ತೃಪ್ತಿಯ ಮೂಲೆಗಳನ್ನು ಶಿವಾಯಿಸುವುದು.
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಹೇಳಿದ ತಪ್ಪು ಉತ್ತರಗಳು ಬಳಕೆದಾರರಲ್ಲಿ ಹೇಗೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುತ್ತವೆ?
ತಪ್ಪು ಉತ್ತರಗಳು ವಿನ್ಯಾಸಗಳಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ದೂರದಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖವಾದ ಅಧೀನವನ್ನು ತರುತ್ತವೆ. ಇದಕ್ಕಾಗಿ, ಗಣನೆಯ ಹಣೆಕೋವಗಳನ್ನು ತಲುಪಿಸುತ್ತವೆ.
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ನೀಡಿದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು ಎಷ್ಟು ಮುಖ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ?
ಮಾಹಿತ್ಯವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು ಅತ್ಯಂತ ಮುಖ್ಯ, ಏಕೆಂದರೆ ಒಂದು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಒಬ್ಬ ಯುಕ್ತಿಯಾಗಿರುವಾಗ, ಅದು ಎರಡೂ ಸರಿಯಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನೀಡುವ ಮೂಲಕ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುತ್ತದೆ.
