قم بتقديم طلب تحقق إلى الذكاء الاصطناعي المبصر للقبض على تلفيق محتمل. إرجاع JSON {"prompt":..."،"،verification_step":..."،"،risky_assumptions":":"..."}: prompt - المهمة، verification_step - تقنية ستفصل بين القراءة الصادقة والتكهنات، risky_assumptions - ما الذي يمكن أن يخترعه الذكاء الاصطناعي بالضبط في هذا الإطار وكيفية التقاطه.
الذكاء الاصطناعي المبصر لا "يصور" الحقيقة - بل يفترض الأكثر احتمالاً. في صورة واضحة يكون هذا صحيحًا دائمًا تقريبًا، ولكن في منطقة غير واضحة أو متوهجة أو مقصوصة، يكمل النموذج ما هو معقول: فهو يخلط بين 3 و8، ويقرأ النص غير الموجود، ويسمي العلامة التجارية الخطأ بثقة. والنبرة واثقة تمامًا كما هو الحال مع الإجابة الصحيحة - وهذا هو الفخ الرئيسي. تقنية الاختبار: قراءة وتفسير منفصلين. اطلب من الذكاء الاصطناعي أن يعيد كتابة ما يراه حرفيًا أولاً (على سبيل المثال، كل رقم من أرقام العداد بالترتيب)، وبشكل منفصل - التفسير. يعتبر التناقض بين "اقرأ" و"انتهى" علامة حمراء. الأسلوب الثاني: تم توجيهه مباشرة لوضع علامة على ما هو غير قابل للقراءة على أنه "غير معروف"، بدلاً من التخمين، والإشارة إلى مدى ثقته في كل جزء. الرافعة المخفية: أعد تصوير المنطقة المتنازع عليها من زاوية مختلفة أو بزاوية أكبر وقارن بين الإجابتين - التطابق الثابت أكثر موثوقية من التطابق الواثق. خطأ مبتدئ نموذجي: أخذ إجابة سلسة وواثقة كحقيقة والسماح للذكاء الاصطناعي بملء الأرقام الغامضة بالخيال.
فتح إمكانية الوصول لإرسال الحلول لمراجعة الذكاء الاصطناعي الفورية.