Yapay zekanın yanıtını ayrıştırın. JSON'u döndür {"red_flags":[...],"suspicious_claim":"...","verify_step":"..."}: red_flags - bu yanıtta olası kurgunun işaretleri; suspicious_claim - en şüpheli ifade; verify_step - modelin dışında nasıl kontrol edilir. Yalnızca JSON'u döndürün, çevresinde metin yok.
Mekanik: Metin oluşturucu bir sonraki kelimeyi gerçeği kontrol etmek yerine olasılığa dayalı olarak tahmin eder. Bu nedenle, var olmayan bir şeyi kendinden emin bir şekilde icat eder: var olmayan kitaplar, alıntılar, istatistikler, bağlantılar, davalar. Bu bir "yalan" değil; model sadece bir boşluğu makul bir şekilde dolduruyor. Kırmızı bayraklar: Kaynağı olmayan çok kesin rakamlar, dar bir konudaki belirli tarihler, ciltler ve sayfalar, açılmayan “bağlantılar”, uzmanların tartıştığı yerlerde güveni sarsıyor. Teknik: Gerçek ne kadar niş ve doğrulanabilir olursa (yasa numarası, makalenin sayfası, yazardan alıntı), buluş şansı o kadar yüksek olur - modelin en kolay şekilde ortaya çıkardığı ayrıntılardır. İkinci numara: aynı soruyu farklı şekillerde iki kez sorun - eğer "gerçek" hakkındaki cevaplar farklıysa, bu bir bilgi değil kurgu işaretidir. İçeriden bilgi: Halüsinasyonlar genellikle garip yerler yerine, uzun bir cevabın makul ortasında gizlenir. Tipik bir hata: Sırf kendinden emin ve yetkin göründüğü için bir cevaba güvenmek - üslup gerçekle aynı şey değildir.
Anında yapay zeka incelemesi için çözüm gönderme erişiminin kilidini açın.