ಎಲ್ಲರಿಗೂ AI-ಹಾಲುಸಿನೇಶನ್ ಕೋರ್ಟ್ ಪ್ರಕರಣಗಳಿಂದ ತಪ್ಪಾದ ಪಾಠವಾಯಿತು. ಶೀರ್ಷಿಕೆ "AI ಸುಳ್ಳು ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಆವಿಷ್ಕಾರ ಮಾಡುತ್ತದೆ" ಎಂದು ಇತ್ತು. ವಾಸ್ತವಿಕ ಅಪಾಯ ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಮತ್ತು ಹಿಡಿಯಲು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿದೆ: AI ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ವಾಸ್ತವವಾದ ಪ್ರಕರಣಗಳಲ್ಲಿ ಸುಳ್ಳು ಉಲ್ಲೇಖಗಳನ್ನು ಆವಿಷ್ಕಾರ ಮಾಡುವುದು.
ಎಲ್ಲರಿಗೂ ತಿಳಿದಿರುವ ವಿಫಲತೆ: ಕೃತಕ ಪ್ರಕರಣಗಳು
ಮಾತಾ v. ಅವಿಯಾಂಕಾ (2023) ನಲ್ಲಿ, ವಕೀಲರು ಹಲವಾರು ನ್ಯಾಯಾಂಗ ತೀರ್ಪುಗಳನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುವ ಫೆಡರಲ್ ಬ್ರಿಫ್ ಅನ್ನು ಸಲ್ಲಿಸಿದರು, ಅವುಗಳು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರಲಿಲ್ಲ. ಉಲ್ಲೇಖಗಳನ್ನು ಚಾಟ್ಜಿಪಿಟಿ ಉತ್ಪಾದಿಸಿತು, ಇದು ನಂಬಬಹುದಾದ ಪ್ರಕರಣದ ಹೆಸರಗಳು, ವರದಿಕಾರರ ಸಂಖ್ಯೆಗಳು ಮತ್ತು ಉಲ್ಲೇಖಗಳನ್ನು ವಾಯುಮಂಡಲದಿಂದ ಉತ್ಪಾದಿಸಿತು. ವಿರುದ್ಧದ ವಕೀಲರು ಮತ್ತು ನ್ಯಾಯಾಲಯವು ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಾಗ, ವಕೀಲರಿಗೆ ಶಿಕ್ಷೆ ವಿಧಿಸಲಾಯಿತು. ಇದು ಕಾನೂನು ಅಭ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ ಜನರೇಟಿವ್ ಏಐನ ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ಕಥೆ ಆಗಿ ಪರಿಣಮಿಸಿತು — ಮತ್ತು ಇದು ವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖ ಪರಿಶೀಲನೆ ನಡೆಸಲು ಕಲಿತಿತು.
ಒಂದು ಸುಳ್ಳು ಪ್ರಕರಣವನ್ನು ಹಿಡಿಯುವುದು, ಧನ್ಯವಾದಗಳು, ಸುಲಭವಾಗಿದೆ. ನೀವು ಅದನ್ನು ಹುಡುಕುತ್ತೀರಿ; ಅದು ಇಲ್ಲ; ನೀವು ಅದನ್ನು ಅಳಿಸುತ್ತೀರಿ. ಒಂದು ಏಕಕಾಲದ ಹುಡುಕಾಟವು ಸುಳ್ಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ಬಹಳಷ್ಟು ಜನ ತಪ್ಪಿಸುತ್ತಿರುವ ವಿಫಲತೆ: ವಾಸ್ತವ ಉಲ್ಲೇಖಗಳಲ್ಲಿ ನಕಲಿ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು
ಈಗ ಹೆಚ್ಚು ದುಷ್ಟವಾದ ರೂಪಾಂತರವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಪ್ರಕರಣವು ವಾಸ್ತವವಾಗಿದೆ. ವರದಿಕಾರನ ಉಲ್ಲೇಖ ಸರಿಯಾಗಿದೆ. ನ್ಯಾಯಾಲಯ, ವರ್ಷ, ಪಕ್ಷಗಳು — ಎಲ್ಲವೂ ನಿಜವಾಗಿವೆ. ಆದರೆ AI ಆ ಅಭಿಪ್ರಾಯಕ್ಕೆ ನೀಡುವ ವಾಕ್ಯ, ಅದು ಉಲ್ಲೇಖ ಚಿಹ್ನೆಗಳಲ್ಲಿ ಹಾಕುವ ಉಲ್ಲೇಖಿತ ನಿರ್ಧಾರ, ಆ ನ್ಯಾಯಾಲಯದಿಂದ ಎಂದಿಗೂ ಬರೆಯಲ್ಪಟ್ಟಿಲ್ಲ. ಈ ಸಾಧನವು ತನ್ನ ಉತ್ತರವನ್ನು ವಾಸ್ತವ ದಾಖಲೆ ಮೇಲೆ ಆಧಾರಿತಗೊಳಿಸಿದೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಅಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬಂದ ಎಂದು ಅದು ಹೇಳುವ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಕೃತಕವಾಗಿ ರಚಿಸಿದೆ.
ಇದು ನಕಲಿ ಪ್ರಕರಣಕ್ಕಿಂತ ಏಕೆ ಹೀನವಾಗಿದೆ
- •ಉಲ್ಲೇಖ ವಾಸ್ತವವಾಗಿದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಇದು ನಿಯಮಿತ ಉಲ್ಲೇಖ ಪರಿಶೀಲನೆಯನ್ನು ಪಾಸು ಮಾಡುತ್ತದೆ
- •ಒಬ್ಬ ವಿಮರ್ಶಕ ಪ್ರಕರಣವಿದೆ ಎಂದು ದೃಢೀಕರಿಸುತ್ತಾನೆ ಮತ್ತು ಮುಂದುವರಿಸುತ್ತಾನೆ — ಉಲ್ಲೇಖವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ
- •ನಿರ್ಮಿತ ಭಾಷೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಶ್ರವ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ, ನ್ಯಾಯಾಲಯವು ಹೇಳುವಂತಹದ್ದೇನಾದರೂ.
- •ಇದು ಫೀಲ್ಡ್ ಬ್ರೀಫ್, ಅಭಿಪ್ರಾಯ ಅಥವಾ ಕ್ಲೈಂಟ್ ಮೆಮೊಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಜೀವಂತವಾಗಿರಬಹುದು.
ಇದು "ಗ್ರೌಂಡೆಡ್" ಅಥವಾ ಪುನಃಪ್ರಾಪ್ತಿಯು ಹೆಚ್ಚಿಸಿದ (RAG) ಕಾನೂನು-AI ಸಾಧನಗಳ ಬಲೆಗೆ. ವಾಸ್ತವ ಮೂಲ ದಾಖಲೆಗಳ ಮೇಲೆ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಗ್ರೌಂಡಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಆವಿಷ್ಕೃತ ಪ್ರಕರಣದ ಸಂಭವನೀಯತೆ ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತದೆ — ಆದರೆ ಇದು ಖಚಿತವಾಗಿ ಮಾದರಿ ತನ್ನಿಂದ ಪುನಃಪ್ರಾಪ್ತ ಮಾಡಿದುದನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಉಲ್ಲೇಖಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಾತರಿಯಲ್ಲ. ಇದು ನ್ಯಾಯಾಲಯವು ಬಳಸದ ಪದಗಳಲ್ಲಿ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಪುನರ್ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ ಒಂದು ಪ್ಯಾರಾಗ್ರಾಫ್ನಿಂದ ಉಲ್ಲೇಖವನ್ನು ತೆಗೆದು, ಅದು ಬೆಂಬಲಿಸುವ ಪ್ರಸ್ತಾಪಕ್ಕೆ ಸೇರಿಸಬಹುದು.
ಈ ಉಲ್ಲೇಖ-ನಿಜವಾದ-ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಮಾದರಿಯು ವ್ಯಾಪಾರಿಕ, ನೆಲದ ಅಧ್ಯಯನ ಸಹಾಯಕರೊಂದಿಗೆ ಅಭ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ ವರದಿಯಾಗಿರುವಂತೆ ಕಾಣುತ್ತದೆ. ಥಾಮ್ಸನ್ ರಾಯಿಟರ್ಸ್' ವೆಸ್ಟ್ಲಾ ಕೋಕೌನ್ಸೆಲ್ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡ ಒಂದು ವರದಿಯಾದ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ — ಯು.ಎಸ್. v. ಫ್ಯಾರಿಸ್ ಎಂದು ಉಲ್ಲೇಖಿತ ವಿಷಯದ ಸಂಬಂಧದಲ್ಲಿ ಚರ್ಚಿಸಲಾಗಿದೆ — ಈ ಸಾಧನವು ಉಲ್ಲೇಖಿತ ಅಧಿಕಾರದ ಭಾಷೆಯೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗದ ಉಲ್ಲೇಖಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಿದೆ, ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಉಲ್ಲೇಖವು ನಿಜವಾದಾಗೂ. ನಾವು ಇದನ್ನು ವರದಿಯಾದ ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿ ಮಾತ್ರ ನೀಡುತ್ತೇವೆ: ನಾವು ಖಚಿತವಾಗಿ ಪ್ರಕರಣದ ಹೆಸರು, ಉಲ್ಲೇಖ, ನ್ಯಾಯಾಲಯ, ವರ್ಷ ಅಥವಾ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿ ದೃಢೀಕರಿಸಿಲ್ಲ, ಮತ್ತು ಓದುಗರಿಗೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸುವ ಮೊದಲು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಸಲಹೆ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆದರೆ, ಮಾದರಿ ಚೆನ್ನಾಗಿ ದಾಖಲಾಗಿರುತ್ತದೆ — ಮತ್ತು ಇದು ಮಾದರಿ, ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ಒಬ್ಬ ಅನುಭವವಲ್ಲ, ಇದು ನೀವು ಎಐ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ರೀತಿಯನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಬೇಕು.
ಭೂಮಿಯಲ್ಲಿರುವುದು ಖಾತರಿಯಲ್ಲ — ಸಾಕ್ಷ್ಯ
ಇದು ಅಂಚಿನ ಚಿಂತನವಲ್ಲ. ಸ್ಟಾನ್ಫೋರ್ಡ್ ರೆಗ್ಲ್ಯಾಬ್ ಮತ್ತು ಮಾನವ-ಕೇಂದ್ರಿತ ಎಐ (HAI) ಸಂಸ್ಥೆಯ 2024 ಅಧ್ಯಯನವು ಉದ್ದೇಶಿತವಾಗಿ ನಿರ್ಮಿತ ಕಾನೂನು-ಎಐ ಸಂಶೋಧನಾ ಸಾಧನಗಳನ್ನು — ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ನೆಲೆಯಲ್ಲಿರುವ ಮತ್ತು ಭ್ರಮೆ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವಂತೆ ಮಾರ್ಕೆಟ್ ಮಾಡಲಾಗಿರುವ — ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿತು ಮತ್ತು ಅವುಗಳು ಇನ್ನೂ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಪ್ರಮಾಣದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಲ್ಲಿ ಭ್ರಮೆ ಹೊಂದಿದವು ಎಂದು ಕಂಡುಬಂದಿತು.
ಈ ಸಂಖ್ಯೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ
ಸ್ಟಾನ್ಫೋರ್ಡ್ ರೆಗ್ಲ್ಯಾಬ್ / ಹೆಚ್ಎಐ (2024) ವರದಿ ಮಾಡಿದಂತೆ, ಪ್ರಮುಖ ಕಾನೂನು-ಎಐ ಸಂಶೋಧನಾ ಸಾಧನಗಳಿಗಾಗಿ ಭ್ರಮಣದ ಪ್ರಮಾಣಗಳು ಸುಮಾರು 17–33% ಶ್ರೇಣಿಯಲ್ಲಿ ಇವೆ, ಸಾಧನ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ. ಸಾಧನ ಮತ್ತು ಪ್ರಶ್ನೆ ಪ್ರಕಾರದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಬದಲಾಗುವ ಕಾರಣ, ನಾವು ಒಬ್ಬೇ ಶೀರ್ಷಿಕೆ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಬದಲು ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುತ್ತೇವೆ — ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಾಧನ ಪ್ರತಿ ಶೇಕಡಾವಾರು ಮತ್ತು ವಿಧಾನಶಾಸ್ತ್ರಕ್ಕಾಗಿ, ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಕಾಗದವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ.
ತೀರ್ಮಾನವು "ಈ ಸಾಧನಗಳು ಕೆಟ್ಟವು" ಎಂದು ಅಲ್ಲ. ಇದು ಭೂಮಿಯಲ್ಲಿರುವುದು ಭ್ರಮೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಅದನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದಿಲ್ಲ, ಮತ್ತು ಉಳಿದವು ಖಚಿತವಾಗಿ ಅಪಾಯಕಾರಿಯಾಗಿದೆ: ಖಾತರಿಯುಳ್ಳ, ಚೆನ್ನಾಗಿ ರೂಪಿತ, ಉಲ್ಲೇಖ ಪರಿಶೀಲನೆ ಪಾಸಾಗುವ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ತಪ್ಪಾಗಿದೆ.
AI-ಹಾಲುಸಿನೇಶನ್ ಉಲ್ಲೇಖಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡ ನಿಜವಾದ ನ್ಯಾಯಾಲಯದ ಪ್ರಕರಣಗಳ ಓಡುತ್ತಿರುವ, ಸಾರ್ವಜನಿಕ ದಾಖಲೆಗಾಗಿ, ಸಂಶೋಧಕ ಡೇಮಿಯನ್ ಚಾರ್ಲೊಟಿನ್ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಉಲ್ಲೇಖಿತ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಾರೆ ಈ ಘಟನೆಗಳನ್ನು ನ್ಯಾಯಾಲಯಗಳಿಗೆ ತಲುಪಿದಂತೆ ಹಿಂಡುತ್ತದೆ. ಈ ದೋಷಗಳು ಎಷ್ಟು ಬಾರಿ — ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಎಷ್ಟು ದೂರ — ಸಾಗುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೋಡಲು ಇದು ಉತ್ತಮ ಸಂಪತ್ತು. ನಾವು ಇದನ್ನು ಪುನರಾವೃತ್ತ ಮಾಡುವ ಬದಲು ಇದಕ್ಕೆ ಸೂಚಿಸುತ್ತೇವೆ.
ಏಕೆ ಏಕ ಮಾದರಿ ಸ್ವಯಂ-ಪರಿಶೀಲನೆ ವಿಫಲವಾಗುತ್ತದೆ
ಸ್ವಾಭಾವಿಕ ಪರಿಹಾರವೆಂದರೆ ಅದೇ ಸಾಧನವನ್ನು ತನ್ನನ್ನು ತಾನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಕೇಳುವುದು: "ನೀವು ಖಚಿತವಾಗಿ ಆ ಉಲ್ಲೇಖವು ಶುದ್ಧವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಹೇಳುತ್ತೀರಾ?" ಇದು ಬಹಳಷ್ಟು ಸಹಾಯವಿಲ್ಲ, ಮತ್ತು ಬಹಳಷ್ಟು ಸಮಯದಲ್ಲಿ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಹೀನಾಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
- ಉಲ್ಲೇಖವನ್ನು ತಯಾರಿಸಿದ ಮಾದರಿಯು ಅಭಿಪ್ರಾಯದ ನೆನೆಸುವಿಕೆಗೆ ಯಾವುದೇ ನೆಲದ ಸತ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ — ಅದನ್ನು "ಪರಿಶೀಲಿಸಲು" ಕೇಳುವುದು ದೋಷವನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಿದ ಅದೇ ಮಾದರಿ-ಹೊಂದಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಪುನರಾವೃತ್ತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
- "ಈದು ಶುದ್ಧವಾಗಿ ಇದೆ ಎಂದು ದೃಢೀಕರಿಸಿ" ಎಂಬಂತೆ ಕೇಳಿದಾಗ, ಬಹಳಷ್ಟು ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸದಿಂದ ಹೌದು ಎಂದು ಉತ್ತರಿಸುತ್ತವೆ — ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಹೊಸದಾಗಿ ಕಲ್ಪಿತ ಬೆಂಬಲದ ವಿವರದೊಂದಿಗೆ.
- ಮಾದರಿಯ ವಿಶ್ವಾಸ ಅಂಕೆ ಉಲ್ಲೇಖದ ಶುದ್ಧತೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿಲ್ಲ, ಆದ್ದರಿಂದ ಇದು ಅಪಾಯಕರವುಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂ-ಚಿಹ್ನೆ ಮಾಡಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
ಏಕೆ ಕ್ರಾಸ್-ಮೋಡಲ್ ಅಸಮ್ಮತಿಯನ್ನು ಹಿಡಿದಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ
ಒಂದು ಏಕಾಂಗಿಯ ನೆಲದ ಮಾದರಿಯು ಒಂದು ಪುನಃ ಪಡೆಯುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುವ ಒಂದು ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಬಹುಮಾನ್ಯ ಸ್ವಾಯತ್ತ ಮಾದರಿಗಳು ಪ್ರತಿ ತಮ್ಮದೇ ಆದ ಪುನಃ ಪಡೆಯುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಉಲ್ಲೇಖವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ನೀವು ಹಲವಾರು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಒಂದೇ ಪ್ರಶ್ನೆ ಕೇಳಿದಾಗ ಮತ್ತು ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದೊಂದು ಉಲ್ಲೇಖವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಿದಾಗ, ಇತರರು ಪುನರಾವೃತ್ತ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದ — ಅಥವಾ ಇತರರು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಬೆಂಬಲವಿಲ್ಲ ಎಂದು ಅಂಕಿತಗೊಳಿಸಿದ — ಆ ಅಸಮ್ಮತಿಯು ಅಲಾರ್ಮ್ ಬೆಲ್ ಆಗಿದೆ.
ಸ್ವಾಯತ್ತತೆಯ ತತ್ವ, ಉಲ್ಲೇಖಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗಿದೆ
ಒಂದು ಮಾದರಿ "ನ್ಯಾಯಾಲಯವು X ಅನ್ನು ಹಿಡಿದಿದೆ" ಎಂಬುದನ್ನು ವಾಸ್ತವ ಪ್ರಕರಣದಲ್ಲಿ ತಯಾರಿಸಿದರೆ, ಇತರ ಮಾದರಿಗಳು — ತಮ್ಮದೇ ಆದ ಅದೇ ಅಭಿಪ್ರಾಯವನ್ನು ಪಡೆಯುವ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ — ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಆ ನಿಖರವಾಗಿ ತಯಾರಿತ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಪುನರಾವೃತ್ತ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ. ಒಬ್ಬ ಮಾದರಿ ಮಾತ್ರ ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದಾದ ಮತ್ತು ಇತರರು ಕಡಿಮೆ ಅಂಕಗಳನ್ನು ನೀಡುವ ಉಲ್ಲೇಖವು ಕಡಿಮೆ ಒಪ್ಪಿಗೆಯ ಹಕ್ಕುಪತ್ರವಾಗಿ ಹೊರಹೊಮ್ಮುತ್ತದೆ. ನೀವು ಒಂದು ಅಸ್ಪಷ್ಟ ದೋಷವನ್ನು ದೃಶ್ಯಮಾನ ಧ್ವಜವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಿದ್ದೀರಿ. ಇದು ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಮೂಲದ ವಿರುದ್ಧ ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಯೋಗ್ಯವಾದ ಉಲ್ಲೇಖವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ — ಇದು ಹೆಚ್ಚು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಪರದೆಯಾಗಿದೆ, ಖಚಿತತೆಯ ಸಾಕ್ಷಿಯಲ್ಲ.
ಎಐ ಸಹಾಯಿತ ಕಾನೂನು ಸಂಶೋಧನೆಗೆ ದೃಢೀಕರಣ ಪರಿಶೀಲನಾ ಪಟ್ಟಿ
ನೀವು ಒಪ್ಪಂದ ಸಾಧನವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೀರಾ ಅಥವಾ ಇಲ್ಲವೇ, ಪರಿಶೀಲನೆಯಾಗದ AI ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ದಾಖಲಿಸಬೇಡಿ. ಕನಿಷ್ಠ:
- ಕೇಸು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದೆ ಎಂದು ದೃಢೀಕರಿಸಿ — ಆದರೆ ಅಲ್ಲಿ ನಿಲ್ಲಬೇಡಿ; ಅಪಾಯಕರ ದೋಷಗಳು ಅಲ್ಲಿ ಅಡಗಿವೆ
- ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಮೂಲವನ್ನು ಆಕರ್ಷಿಸಿ ಮತ್ತು ಉಲ್ಲೇಖಿತ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಪರಿಪ್ರೇಕ್ಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಓದಿ — ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಉಲ್ಲೇಖವನ್ನು ಶುದ್ಧವಾಗಿ ಅಭಿಪ್ರಾಯದ ವಿರುದ್ಧ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ, AI ನ ಸಾರಾಂಶದ ವಿರುದ್ಧ ಅಲ್ಲ.
- ಉಲ್ಲೇಖವು ಪ್ರಸ್ತಾವನೆಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತಿರುವುದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ — ವಾಸ್ತವ ಉಲ್ಲೇಖವು ಅದು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಬೆಂಬಲಿಸುವ ದಾವೆಗೆ ಜೋಡಿಸಲಾಗಬಹುದು
- ಸ್ವಾಯತ್ತ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಕ್ರಾಸ್-ಚೆಕ್ ಮಾಡಿ — ಒಬ್ಬ ಮಾದರಿಯು ಮಾತ್ರ ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಉಲ್ಲೇಖವು ತನಿಖೆಗೆ ಸೂಚನೆ, ದಾಖಲೆ ಮಾಡಲು ವಾಸ್ತವವಲ್ಲ.
- "ಗ್ರೌಂಡೆಡ್" ಅನ್ನು "ಪರಿಶೀಲಿತ" ಎಂದು ಕರೆದಿಲ್ಲ — RAG ಆವಿಷ್ಕಾರದ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ; ಇದು ನಿಮ್ಮ ಪರಿಶೀಲನೆ ಮಾಡುವ ಕರ್ತವ್ಯವನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದಿಲ್ಲ
ಸ್ವಾಯತ್ತ ಮಾದರಿಗಳ ನಡುವಿನ ಒಪ್ಪಂದವು ಉಲ್ಲೇಖವು ವಾಸ್ತವವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದರಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮ ವಿಶ್ವಾಸವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಅದನ್ನು ಸಾಬೀತುಪಡಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಮೂಲವೇ ಅಧಿಕಾರವಾಗಿದೆ — AI ನಿಮ್ಮನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ವೇಗವಾಗಿ ಅದನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳು ಒಪ್ಪದ ಸ್ಥಳವನ್ನು ನಿಮಗೆ ತಿಳಿಸಲು ಮಾತ್ರ ಇದೆ.
ಅನೇಕವಾಗಿ ಕೇಳುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು
ಬಹುತೇಕ ಜನರು ತಪ್ಪಿಸುತ್ತಿರುವ ಕಾನೂನು-ಎಐ ವಿಫಲತೆಯು ಏನು?
ಎಲ್ಲರಿಗೂ ತಿಳಿದಿರುವ ನಕಲಿ ಪ್ರಕರಣವಲ್ಲ, ಆದರೆ ವಾಸ್ತವಿಕ ಉಲ್ಲೇಖದ ಒಳಗೆ ಅಡಗಿಸಿರುವ ಸುಳ್ಳು ಉಲ್ಲೇಖ — ಉಲ್ಲೇಖವು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದೆ ಮತ್ತು ಉಲ್ಲೇಖ ಪರಿಶೀಲನೆಯನ್ನು ಪಾಸು ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಉಲ್ಲೇಖಿತ ಶಬ್ದಗಳು ಅಭಿಪ್ರಾಯದಲ್ಲಿ ಎಂದಿಗೂ ಇರಲಿಲ್ಲ.
ಏಕೆ ಏಕ ಮಾದರಿ ಸ್ವಯಂ-ಪರೀಕ್ಷಣೆ ನಕಲಿ ಉಲ್ಲೇಖವನ್ನು ಹಿಡಿದಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ?
ಊಹೆಯು ವಾಸ್ತವವಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ಸ್ವಯಂ-ಪರಿಶೀಲನೆ ಪ್ರಕರಣವು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದೆ ಎಂದು ದೃಢೀಕರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅಲ್ಲಿ ನಿಲ್ಲುತ್ತದೆ; ಮಾದರಿಯು ಅಭಿಪ್ರಾಯವು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಏನು ಹೇಳಿತು ಎಂಬುದರ ಸ್ವಾಯತ್ತ ದಾಖಲೆ ಇಲ್ಲ.
ಕ್ರಾಸ್-ಮೋಡಲ್ ಹೋಲಣೆ ಏಕೆ ಕೃತಕ ಉಲ್ಲೇಖಗಳನ್ನು ಹಿಡಿದಿಡುತ್ತದೆ?
ವಿಭಿನ್ನ ಪುನಃಪ್ರಾಪ್ತಿಗಳ ಮೇಲೆ ಆಧಾರಿತ ಸ್ವಾಯತ್ತ ಮಾದರಿಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಒಂದೇ ಉಲ್ಲೇಖವನ್ನು ಆವಿಷ್ಕಾರ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ, ಆದ್ದರಿಂದ ಅವರ ಅಸಮ್ಮತಿಯನ್ನು ಒಬ್ಬ ಮಾದರಿ ದೃಢೀಕರಿಸುವ ಸುಳ್ಳು ಹೊರಹೊಮ್ಮುತ್ತದೆ.