AI의 응답을 분석합니다. JSON 반환 {"red_flags":[...],"suspicious_claim":"...","verify_step":"..."}: red_flags - 이 답변에서 가능한 허구의 징후; suspicious_claim - 가장 모호한 진술입니다. verify_step - 모델 외부에서 확인하는 방법. JSON만 반환하고 주위에 텍스트는 반환하지 않습니다.
역학: 텍스트 생성기는 진실을 확인하는 대신 확률을 기반으로 다음 단어를 예측합니다. 따라서 그는 존재하지 않는 책, 인용문, 통계, 링크, 법원 사건 등 존재하지 않는 것을 자신있게 발명합니다. 이는 "거짓말"이 아닙니다. 모델은 단지 그럴듯한 방식으로 공백을 메울 뿐입니다. 위험 신호: 출처가 없는 너무 정확한 숫자, 좁은 주제의 특정 날짜, 볼륨 및 페이지, 열리지 않는 "링크", 전문가가 주장하는 둥근 신뢰도. 기술: 사실(법률 번호, 기사 페이지, 저자와의 인용문)이 더 틈새적이고 검증 가능할수록 발명 가능성이 높아집니다. 모델이 가장 쉽게 생각해 낼 수 있는 세부 사항입니다. 두 번째 요령: 같은 질문을 다른 방식으로 두 번 물어보세요. "사실"에 대한 답변이 다른 경우 이는 지식이 아니라 허구의 표시입니다. 내부자: 환각은 분명히 이상한 곳이 아니라 긴 대답의 그럴듯한 중간에 숨겨져 있는 경우가 많습니다. 전형적인 실수: 답변이 자신감 있고 유능해 보인다는 이유만으로 답변을 신뢰하는 것입니다. 스타일은 진실과 다릅니다.
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