Новая AI-статья демонстрирует, насколько эффективными оказываются модели больших языков в проверке фактов по сравнению с поисковыми системами. Интересно, какие результаты будут? #интеллектипрогресса #исследование
Исследователи из разных университетов сравнивают эффективность языковых моделей (LLM) и поисковых систем в помощи факт-чекингу. Объяснения LLM помогают пользователям более эффективно проверять факты, чем поисковые системы, но пользователи склонны полагаться на LLM, даже когда объяснения неверны. Добавление контрастной информации снижает чрезмерную полагаемость, но значительно превосходит только поисковые системы. В ситуациях с высокими ставками объяснения LLM могут не являться надежной заменой чтению извлеченных отрывков, так как полагаться на неверные объяснения ИИ может иметь серьезные последствия.
Их исследование сравнивает языковые модели и поисковые системы для факт-чекинга, выясняя, что объяснения языковых моделей повышают эффективность, но могут привести к чрезмерной полагаемости при неверных объяснениях. В ситуациях с высокими ставками объяснения LLM могут не заменить чтение отрывков. Другое исследование показывает, что объяснения ChatGPT улучшают верификацию человека по сравнению с извлеченными отрывками, занимают меньше времени, но не стимулируют поиск в интернете для проверки утверждений.
Текущее исследование фокусируется на роли LLM в факт-чекинге и их эффективности по сравнению с поисковыми системами. Объяснения LLM более эффективны, но приводят к чрезмерной полагаемости, особенно при неверных ответах. Предлагаются контрастные объяснения, но они не превосходят поисковые системы. В ситуациях с высокими ставками объяснения LLM могут не заменить чтение отрывков, так как полагаться на неверные объяснения ИИ может иметь серьезные последствия.
Предложенный метод сравнивает языковые модели и поисковые системы в факт-чекинге с помощью 80 участников. Объяснения языковых моделей повышают эффективность, но пользователи склонны чрезмерно полагаться на них. Также исследуется выгода от комбинирования результатов поисковой системы с объяснениями языковой модели. Исследование использует дизайн межгруппового эксперимента, измеряя точность и время верификации для оценки влияния извлечения и объяснения.
Объяснения языковых моделей повышают точность факт-чекинга по сравнению с базовым вариантом без доказательств. Извлеченные отрывки также улучшают точность. Нет значительной разницы в точности между объяснениями языковых моделей и извлеченными отрывками, но объяснения быстрее для чтения. Они не превосходят извлечение по точности. Языковые модели могут убедительно объяснять неверные утверждения, что может привести к неправильным суждениям. В ситуациях с высокими ставками объяснения LLM могут не заменить чтение отрывков, особенно при неверных объяснениях ИИ, что может иметь серьезные последствия.
В заключение, LLM повышают точность факт-чекинга, но сопряжены с риском чрезмерной полагаемости и неправильных суждений при неверных объяснениях. Комбинирование объяснений LLM с результатами поиска не приносит дополнительных преимуществ. Объяснения LLM быстрее для чтения, но могут убедительно объяснять ложные утверждения. В ситуациях с высокими ставками рекомендуется не полагаться исключительно на объяснения LLM; чтение извлеченных отрывков остается важным для точной верификации.
Исследование предлагает настраивать доказательства для пользователей, стратегически комбинировать извлечение и объяснение, а также исследовать, когда показывать объяснения или извлеченные отрывки. Оно исследует эффекты одновременного представления обоих на точность верификации. Исследование также рассматривает риски чрезмерной полагаемости на объяснения языковых моделей, особенно в ситуациях с высокими ставками. Оно исследует методы повышения надежности и точности этих объяснений в качестве жизнеспособной альтернативы чтению извлеченных отрывков.
Ознакомьтесь с статьей. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте присоединиться к нашему сообществу ML SubReddit с более чем 32 тысячами подписчиков, Facebook-сообществу с более чем 40 тысячами участников, Discord-каналу и электронной рассылке, где мы делимся последними новостями об исследованиях в области ИИ, интересными проектами и многим другим.
Источник: MarkTechPost.
