Arvien vairāk Latvijas iedzīvotāju ikdienā informācijas meklēšanai izmanto tādus rīkus kā ChatGPT, Gemini, Copilot un citus. Par to liecina gan iedzīvotāju aptaujas, gan mākslīgā intelekta tēmas klātesamība sabiedrības dienaskārtībā, piemēram, medijos. Šie rīki balstās uz lielajiem valodas modeļiem (LLM) un mākslīgā intelekta (MI) tehnoloģijām. Sistēmās atrodas milzīgs daudzums teksta datu un tās ir apmācītas, lai spētu saprast lietotāju pieprasījumus un sniegt saturu, kas līdzinās cilvēka radītām atbildēm.
Jauninājumi informācijas meklēšanā prasa arī jaunu ieradumu veidošanu. Nesen veiktās Valsts kancelejas pasūtītās aptaujas dati rāda, ka vairāk nekā puse aptaujāto iedzīvotāju izmanto šādus rīkus. Turklāt 35% to dara vismaz reizi nedēļā, tostarp 94% aptaujāto skolēnu un studentu. Populārākā platforma, ko cilvēki izmanto, lai iegūtu informāciju par jaunākajām ziņām, ir ChatGPT – to atzīst 67% no tiem, kas lieto šādus rīkus. Tam seko Gemini (Google rīks) – 27,7%, un trešais populārākais rīks ir Microsoft Copilot (14,1%).
Katrs trešais respondents, kurš izmanto šos MI rīkus, norāda, ka parasti rūpīgi izvērtē un pārbauda radīto informāciju. 36,9% to dara ik pa laikam, jo iepriekš ir novērojuši neprecizitātes. Taču 28,2% respondentu informāciju pārbauda reti vai nekad, jo uzskata, ka rezultāti pārsvarā ir precīzi.
Kāpēc ir svarīgi pārbaudīt šo rīku atbildes?
Pat, ja MI rīka sniegtā atbilde pārliecinoša un visaptveroša, ir vērts to pārbaudīt vairākos avotos, kas pēta attiecīgo tēmu un kur pieejamas vairākas publikācijas par šo tēmu. Ar matemātisku precizitāti algoritmu atlasīts saturs no lielas datu kopas tomēr nav pasargāts no pārpratumiem, ko var izraisīt, piemēram, viena vārda vairākas nozīmes vai metaforas. Deju zāle vai futbola laukuma zāle vai tomēr zāļu tēja? Otrs iemesls, kāpēc ir svarīgi pārbaudīt atbildes, ir tas, ka mēs nevēlamies nejauši kļūt par nekorektas informācijas nesējiem. Viena vienīga MI neprecīzi sniegta atbilde, kuru bez pārbaudīšanas tālāk izplatījuši vairāki lietotāji, ar laiku var iegūt uzticamību, jo sevišķi, ja izplatītājs ir respektabls viedokļa līderis.
- Nejaušas informācijas “halucinācijas”
Par informācijas halucinācijām sauc situācijas, kad rīki izdomā faktus, sniedzot pārliecinoši skanošu, bet neprecīzu informāciju. Piemēram, rīks var izgudrot avotu vai citātu, kas neeksistē. Šādi rīki “aizpilda tukšumus”, īpaši gadījumos, kad par jautājumu trūkst datu.
- Apzinātas manipulācijas
Apzinātas manipulācijas tiek dēvētas par LLM grooming – valodas modeļu sagrozīšanu. Tas nozīmē mērķtiecīgu satura publicēšanu lielā apjomā, lai ietekmētu rīku atbildes. Bieži tas notiek ar vēstures interpretācijām, politiskiem uzskatiem vai ideoloģiskiem tematiem. Ir zināmi gadījumi, kad ar Kremli saistītas vietnes publicē saturu lielā apjomā, lai tas nonāktu apmācības datos un tiktu uztverts kā plaši izplatīta informācija. Šādas manipulācijas var ietekmēt sabiedrības uzskatus un veicināt noteiktu uzvedību. Uzzini vairāk – izlasi Russian Propaganda Has Now Infected Western AI Chatbots — New Study un noskaties 10 April: LLM grooming: a new strategy to weaponise AI for FIMI purposes – EU DisinfoLab
Raksti par mākslīgo intelektu:
Kā pārbaudīt informāciju, ko sniedz šādi rīki?
Informācijas pārbaudes stratēģijas var būt dažādas, un tajās jāiekļauj:
- Atbildes būtības izvērtēšana – vai atbildē ir fakti, to interpretācijas vai viedokļi?
- Faktu pārbaude – uzdod jautājumus par izmantotajiem avotiem, piemēram:
Kas ir informācijas avots? Kas tieši ir citēts?
Vai informācija ir aktuāla? Kur es varu to pārbaudīt? Kā sekot līdzi jaunumiem par šo tēmu? Ko raksta oficiālie avoti?
- Salīdzināšana ar uzticamiem avotiem – apmeklē oficiālas tīmekļa vietnes, pārbaudi, ko raksta ziņu portāli.
- Salīdzināšana starp dažādiem rīkiem – uzdod to pašu jautājumu vairākiem rīkiem, precizē formulējumus un salīdzini atbildes.
Uzzini vairāk:
Lasīt rakstu
