میزان توهمزایی مدلهای هوش مصنوعی بر اساس پاسخهای نادرست
بررسی مشکل تولید خطا و استناد نادرست به منابع توسط مدلهای هوش مصنوعی امروزی در شناسایی متون خبری به همراه ارائه اینفوگرافی.

مشکل توهمزایی در مدلهای هوش مصنوعی
مدلهای هوش مصنوعی معاصر با چالش قابل توجهی در زمینه شناسایی و استناد به منابع خبری مواجه هستند. این سیستمها غالباً هنگام پردازش یک متن، دچار خطاهای زیادی میشوند و پاسخهای نادرست یا ناقصی تولید میکنند که به پدیدهای شناخته شده به نام "توهمزایی" (Hallucination) منجر میشود. این مشکل اساساً به قابلیت مدل در تمایز بین اطلاعات واقعی و ساختگی مربوط میشود و دقت خروجی را به شدت تحت تأثیر قرار میدهد.
- مشکل در شناسایی دقیق منبع خبری از درون متن
- تولید پاسخهای نادرست یا گمراهکننده
- کاهش قابلیت اطمینان در وظایف پردازش زبان طبیعی
- لزوم توسعه راهکارهای جدید برای کاهش خطا
- ارائه اینفوگرافی برای درک بصری میزان خطا
"بسیاری از مدلهای هوش مصنوعی امروز هنگام شناسایی و استناد به منابع خبری از یک متن، دچار مشکل شده و خطاهای زیادی تولید میکنند."
این تحلیل نشان میدهد که بهبود دقت در استناد و کاهش توهمزایی از اولویتهای اصلی در توسعه نسل بعدی هوش مصنوعی است.




