تحليل استجابة الذكاء الاصطناعي. إرجاع JSON {"red_flags":[...]،"suspicious_claim":..."،"،verify_step":":..."}: red_flags - علامات الخيال المحتمل في هذه الإجابة؛ suspicious_claim - القول الأكثر ريبة؛ verify_step - كيفية التحقق منه خارج الموديل. قم بإرجاع JSON فقط، ولا يوجد نص حوله.
الميكانيكا: يتنبأ منشئ النص بالكلمة التالية بناءً على الاحتمالية بدلاً من التحقق من الحقيقة. لذلك، فهو يخترع بثقة ما هو غير موجود: كتب غير موجودة، ونقلت، وإحصائيات، وروابط، وقضايا المحكمة. إنها ليست "كذبة" - فالنموذج ببساطة يسد الفجوة بطريقة معقولة. العلامات الحمراء: أرقام دقيقة للغاية بدون مصدر، تواريخ ومجلدات وصفحات محددة في موضوع ضيق، "روابط" لا يتم فتحها، ثقة مستديرة حيث يجادل الخبراء. التقنية: كلما كانت الحقيقة أكثر تخصصًا وقابلة للتحقق (رقم القانون، صفحة المقالة، الاقتباس من المؤلف)، زادت فرصة الاختراع - إنها التفاصيل التي يتوصل إليها النموذج بسهولة أكبر. الحيلة الثانية: اطرح نفس السؤال مرتين بطرق مختلفة - إذا تباينت الإجابات حول "الحقيقة"، فهذه علامة على الخيال، وليس المعرفة. من الداخل: غالبًا ما يتم إخفاء الهلوسة في وسط إجابة طويلة، وليس في أماكن غريبة بشكل واضح. خطأ نموذجي: الثقة في الإجابة لمجرد أنها تبدو واثقة وكفؤة - الأسلوب ليس مثل الحقيقة.
فتح إمكانية الوصول لإرسال الحلول لمراجعة الذكاء الاصطناعي الفورية.