aitools
Công cụ AI có thể nói ra số liệu, trích dẫn và án lệ với sự tự tin tuyệt đối ngay cả khi hoàn toàn sai.
Vì các mô hình AI có thể nêu ra những con số, trích dẫn, hay dẫn chiếu pháp lý sai với giọng điệu tự tin y hệt như khi chúng đúng — một dạng lỗi gọi là 'ảo giác' (hallucination) — thói quen chuyên nghiệp là yêu cầu liên kết nguồn cho bất cứ điều gì quan trọng và tự kiểm tra bản gốc trước khi đưa vào một tài liệu thực sự, thay vì chỉ tin vào lời diễn đạt của AI.
Việc lặp lại không chứng minh được điều gì cả: AI có thể trình bày lại một sự thật sai một cách trôi chảy y hệt ở lần thứ hai, nên 'nếu nó nói hai lần thì đúng' chỉ là sự an tâm giả tạo — và việc cho rằng dù sao cũng chẳng ai kiểm tra số liệu chính là sự chủ quan khiến các trích dẫn bịa đặt lọt vào công việc thực tế.
Việc xác minh dễ nhất khi bạn yêu cầu một AI có khả năng tìm kiếm đối chiếu tuyên bố đó với các nguồn trực tiếp, vì ít nhất điều đó cũng hé lộ con số được cho là bắt nguồn từ đâu — nhưng bước cuối cùng, tự mở tài liệu gốc hay phán quyết ra xem, vẫn là điều phân biệt giữa 'nghe có vẻ đúng' và 'thực sự đúng'.
aitools
Sự khác biệt quyết định giữa các dịch vụ 'tìm kiếm AI' như Perplexity và một chatbot thông thường là gì?Yêu cầu nào quyết định chất lượng nhất?Mẹo prompt hiệu quả nhất để thoát khỏi kiểu dịch đó khi dùng cho công việc là gì?Bạn phải kiểm tra gì?Quy tắc hợp lý để chọn giữa hai bên trong công việc là gì?Khi điều đó xảy ra — trôi dạt hoặc quên chỉ dẫn ban đầu — cách khắc phục của người dùng có kinh nghiệm là gì?Trước khi chạy một lệnh được đề xuất như vậy, loại nào đáng để con người đọc kỹ nhất?Trước khi làm vậy, bạn nên kiểm tra gì?Quy trình làm việc AI thực tế nhất là gì?Quy trình AI nào đã trở nên phổ biến?Thông tin đầu vào nào nâng cao chất lượng bản nháp đó nhiều nhất?Miễn phí so với đăng ký AI trả phí, mô tả nào thường chính xác?Quration — Quration AIQ