あなたが本当に興味があるなら、あなたは[この研究（ただクリック）]（https://arxiv.org/abs/2302.12813）に慣れることができます。

[開発者の議論]（https://github.com/laion-ai/open-assistant/issues/1376からの翻訳をすることもできます。

「インターネットへのアクセスのモデルを提供する場合、事実の信頼性をある程度確認できる特定の分類子を作成する価値があります。すでに存在するものが十分であるとは思いません。おそらく、ある種の** doi **システムについて考える必要があります。

確かに、すべてが主観的ですが、この流れでは、「月はチーズで作られている」というAIの視点は「科学者、研究を行った後、正確な材料が見つかった」と同等のものになるため、すべてをそのまま残すことができます。 、月が作られたものから」？

実際、現代の科学的事実でさえ、現実からはほど遠いことがあります。そのため、モデルに「批判的に考える」ように教える必要があり、ソースを参照するだけではありません。

真実は相対的な概念であり、科学でさえ多くの議論があります。声明を他の知識源と関連付けるために、静的リンクとは異なり、通常は科学出版物に使用されるDOIへのリンクを含めるか分析することができれば、より収益性が高くなります。もう1つの利点は、関連するソースが追加のメタ情報でコンテンツを豊かにすることです。将来的には、トレーニングデータのこのようなリンクにより、科学的な声明で意見や声明を補うことができる場合があります。これは、自動的に分類および評価できます（最も単純な例ですが、常に完璧ではありませんが、引用の数）。」
Если вам действительно интересно, можете ознакомиться с [этим исследованием (просто кликните)](https://arxiv.org/abs/2302.12813).

Ещё я могу привести перевод из [обсуждения разработчиков](https://github.com/LAION-AI/Open-Assistant/issues/1376):

«Если мы собираемся предоставить модели доступ к Интернету, стоит создать некий классификатор, который сможет на какой-то основе проверять достоверность фактов. Я не думаю, что того, что уже существует, может быть достаточно. Возможно, нам стоит подумать о какой-то системе **DOI**.

Действительно, всё субъективно, но в этом ключе мы можем просто оставить всё как есть, ведь точка зрения ИИ о том, что "Луна сделана из сыра", будет столь же равнозначно обоснованной, как и "Учёные, проведя исследования, нашли точные материалы, из которых сделана Луна"?

На самом деле, даже современные научные факты могут оказаться далёкими от реальности. Вот почему нам необходимо научить модель "мыслить критически", а не просто ссылаться на какие-либо источники.

Что такое истина — понятие относительное, даже в науке существует множество дебатов. Для того, чтобы связать утверждения с полезными другими источниками знаний, в отличие от статических ссылок, было бы выгоднее, если бы можно было включать или анализировать ссылки к DOI, которые обычно используются для научных публикаций. Ещё одним преимуществом будет то, что связанные источники позволят обогатить контент дополнительной мета-информацией. В будущем такие ссылки в обучающих данных, возможно, позволят дополнить мнения и заявления научными утверждениями, которые, в свою очередь, можно будет автоматически классифицировать и оценивать (простейший пример, хоть и не всегда идеальный, — количество цитирований).»