به گزارش خبرگزاری ایمنا، پاسخهای هوش مصنوعی ممکن است بسیار دقیق، روان و قانعکننده به نظر برسند، اما همه آنها یک نوع نیستند و نمیتوان با یک روش درباره اعتبارشان قضاوت کرد. «لئو اس. لو»، رئیس کتابخانههای دانشگاه ویرجینیا، پاسخهای هوش مصنوعی را در چهار گروه واقعی، تفسیری، سازنده و راهبردی دستهبندی کرده است.
پاسخهای واقعی درباره موضوعاتی همچون تاریخ یک دانشگاه یا نماد شیمیایی یک عنصر، ادعاهایی مطرح میکنند که میتوان آنها را با منابع معتبر بررسی کرد. در این موارد، اگر هوش مصنوعی منبعی ارائه کرد، بهتر است کاربر مستقیماً منبع را بررسی کند و صرفاً به خود پاسخ اعتماد نکند.
برخی پرسشها پاسخ واحدی ندارند و به نحوه انتخاب و تفسیر شواهد وابستهاند. برای مثال، میزان مناسب استفاده نوجوانان از نمایشگر فقط با تعداد ساعت مشخص نمیشود و عواملی مانند کیفیت استفاده، خواب و فعالیتهای روزانه نیز اهمیت دارند.
در چنین مواردی، توصیه میشود کاربر از هوش مصنوعی بپرسد: «قویترین شواهد برای نتیجهای متفاوت چیست؟» این پرسش میتواند محدودیتها و دیدگاههای دیگر را آشکار کند.
وقتی از هوش مصنوعی میخواهیم نامه، متن تسلیت، برنامه آموزشی یا متنی تبلیغاتی بنویسد، پاسخ «درست» واحدی وجود ندارد. کیفیت چنین خروجیای باید بر اساس هدف، مخاطب، لحن و میزان تناسب آن با نیاز کاربر سنجیده شود.
پرسشهایی همچون «آیا باید آسپرین مصرف کنم؟» یا «آیا این خانه را بخرم؟» صرفا به اطلاعات نیاز ندارند و با تصمیمگیری و شرایط شخصی مرتبطاند. در این موارد باید بررسی کرد هوش مصنوعی چه اطلاعاتی درباره فرد در اختیار دارد و چه عواملی میتوانند نتیجه را تغییر دهند.
در نهایت، مهمترین پرسش پس از دریافت پاسخ هوش مصنوعی این نیست که «آیا درست است؟» بلکه ابتدا باید پرسید: «این چه نوع پاسخی است؟» شناخت نوع پاسخ مشخص میکند که کاربر باید به منبع مراجعه کند، شواهد بیشتری بخواهد، متن را متناسب با هدف خود اصلاح کند یا برای تصمیمهای حساس از متخصص کمک بگیرد.
نظر شما