Эта научная статья ИИ раскрывает насколько эффективны большие языковые модели по сравнению с поисковыми системами в проверке фактов

Эта увлекательная научная статья рассказывает о превосходстве больших языковых моделей перед поисковыми системами в проверке фактов

Исследователи из разных университетов сравнивают эффективность языковых моделей (LLM) и поисковых машин в помощи проверке фактов. Объяснения LLM помогают пользователям эффективнее проверять факты, чем поисковые машины, но пользователи часто прислушиваются к LLM даже при неправильных объяснениях. Введение контрастной информации снижает большую привязанность, но только значительно превосходит поисковые машины. В высокорисковых ситуациях объяснения LLM могут не являться надежной заменой для чтения полученных отрывков, так как полагаться на неправильные объяснения искусственного интеллекта может иметь серьезные последствия.

Их исследование сравнивает языковые модели и поисковые машины для проверки фактов, обнаруживая, что объяснения языковых моделей повышают эффективность, но могут привести к чрезмерной привязанности при неправильных ответах. В высокорисковых сценариях объяснения LLM могут не заменить чтение отрывков. Другое исследование показывает, что объяснения ChatGPT повышают подтверждение человеком по сравнению с полученными отрывками, занимают меньше времени, но отстраняют от поиска в интернете для подтверждения утверждений.

Текущее исследование фокусируется на роли LLM в проверке фактов и их эффективности по сравнению с поисковыми машинами. Объяснения LLM более эффективны, но приводят к чрезмерной привязанности, особенно при неправильных ответах. Проект предлагает контрастные объяснения, но они не превосходят поисковые машины. В высокорисковых ситуациях объяснения LLM могут не заменить чтение отрывков, так как полагаться на неправильные объяснения искусственного интеллекта может иметь серьезные последствия.

Предложенный метод сравнивает языковые модели и поисковые машины в проверке фактов с помощью 80 испытуемых. Объяснения языковых моделей повышают эффективность проверки фактов, но пользователи склонны слишком много полагаться на них. Также исследуется преимущество сочетания результатов поисковой машины с объяснениями языковых моделей. Исследование использует межсубъектный дизайн, измеряя точность и время проверки для оценки влияния поиска и объяснений.

Объяснения языковых моделей повышают точность проверки фактов по сравнению с базовым вариантом без доказательств. Полученные отрывки также улучшают точность. Нет значительной разницы в точности между объяснениями языковых моделей и полученными отрывками, но объяснения легче читать. Они не превосходят поиск в точности. Языковые модели могут убедительно объяснять неверные утверждения, что может привести к неправильным суждениям. Объяснения LLM, особенно в высокорисковых ситуациях, могут не заменить чтение отрывков.

В заключение, LLM повышает точность проверки фактов, но накладывает риск чрезмерной привязанности и неправильных суждений при неправильных объяснениях. Комбинация объяснений LLM с результатами поиска не приносит дополнительных преимуществ. Объяснения LLM легче и быстрее читать, но они могут убедительно объяснить ложные утверждения. В высокорисковых ситуациях рекомендуется не полагаться исключительно на объяснения LLM; чтение полученных отрывков остается важным для точной проверки.

Исследование предлагает настраивать доказательства для пользователей, стратегически сочетать поиск и объяснения, и исследовать, когда показывать объяснения или полученные отрывки. Оно исследует эффекты одновременного представления обоих на точность проверки. Исследование также рассматривает риски чрезмерной привязанности к объяснениям языковой модели, особенно в высокорисковых ситуациях. В нем исследуются методы повышения надежности и точности этих объяснений как жизнеспособной альтернативы чтению полученных отрывков.