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ChatGptは常に深刻な虚偽であり、一見正しい事実が製造されています。この問題を回避する方法は？
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ChatGPTのような言語モデルは、テキストを生成するために大規模なデータセットから学んだパターンと関連付けに基づいています。ChatGptはコヒーレントで一見正確な応答を生成できますが、信頼性を区別する能力はありません。

この問題を解決するには、ChatGPTのような言語モデルを開発する際に事実検証メカニズムを実装することが重要です。これには、検証された事実データセットに関するモデルのトレーニングが含まれる場合があり、これらの事実に対する一貫した応答を生成することを優先することを保証します。

開発および展開言語モデルの開発の過程で、モデルのパフォーマンスの継続的な評価や、制限と潜在的なエラーに関するユーザーとの透明なコミュニケーションなど、道徳的要因が優先される必要があります。さらに、言語モデルは、潜在的なエラーや誤解を招く反応を検出してマークするように設計できます。これは、あまりにも刺激的な言語やサポートの証拠の欠如など、特定のパターンに従って誤解を招く反応をマークするように設計できます。これにより、ユーザーはモデルの反応の有効性を評価して、エラー情報の拡散を防ぐことができます。
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この問題を解決するための鍵は、情報のソースと正確性の検証にあると思います。一方では、情報源に評価でき、一方では正しいアルゴリズムによって検証できます。