Răspunsul IA ar putea fi greșit

Bine te-am găsit! 

Continuând subiectul din articolul anterior, îți propun să explorăm mai aplicat evaluarea conținutului generat de inteligența artificială (IA).

Tendințe actuale în adopția inteligenței artificiale generative

Conform celui mai recent raport McKinsey Global Survey on AI (Sondajul Global McKinsey privind Inteligența Artificială), publicat în martie 2025, adoptarea inteligenței artificiale generative a înregistrat o creștere semnificativă. 71% dintre respondenți afirmă că organizațiile lor utilizează IA generativă în cel puțin o funcție de business, ceea ce marchează o evoluție față de 65% în 2024 și 33% cu un an înainte.

Un alt studiu global, "The Trust, Attitudes and Use of Artificial Intelligence: A Global Study 2025" (Studiul Global privind Încrederea, Atitudinile și Utilizarea Inteligenței Artificiale), completează aceste date, indicând că 66% dintre respondenți folosesc în mod regulat inteligența artificială generativă ceea ce sugerează atât o integrare rapidă cât și o recunoaștere a utilității acestei tehnologii. Cu toate acestea, același studiu menționează că mai puțin de jumătate (46%) dintre participanți au încredere în inteligența artificială.

În acest context, apare o întrebare importantă: cum ne asigurăm că informațiile produse de inteligența artificială sunt relevante, de calitate și corecte? Evaluarea conținutului generat de IA devine o abilitate din ce în ce mai importantă, oferind cadrul structurat pentru verificarea și validarea acestor informații.

Ce este IA generativă?

Inteligența artificială generativă (IA generativă) este o ramură inteligenței artificiale bazată pe modele care învață tipare din date existente și apoi generează conținut nou, cum ar fi text, imagini, videoclipuri sau cod, ca răspuns la o solicitare (sau "prompt").

Sistemele de IA generativă analizează volume imense de date pentru a identifica tipare și relații între elemente. După ce au învățat aceste tipare pot să le combine pentru a genera conținut nou.

Procesul de generare a conținutului se bazează pe probabilități statistice. Modelele lingvistice mari, de exemplu, utilizează probabilitatea pentru a anticipa care cuvinte au cele mai mari șanse să apară și care este ordinea lor într-un text.

De ce este important să evaluăm răspunsul generat de IA?

Spre deosebire de software-ul tradițional, care oferă un singur răspuns considerat corect, IA generativă poate produce, pentru aceeași solicitare, o gamă largă de răspunsuri plauzibile. Toate acestea pot fi ușor diferite, dar potențial valide. Scopul principal al IA generative este de a oferi un răspuns, nu neapărat răspunsul corect. IA generativă poate “inventa” informații, fenomen cunoscut sub numele de “halucinație”.

IA generativă, oricât de avansată ar fi, rămâne un instrument creat de oameni și antrenat pe date. Ceea ce înseamnă că poate moșteni limitări, erori și prejudecăți din seturile de date pe care le-a procesat. În plus, capacitatea IA generative de a crea conținut asemănător celui uman poate face dificilă distincția între realitate și ficțiune. Modelele lingvistice mari pot genera texte extrem de convingătoare, inclusiv atunci când informațiile sunt incorecte.

Motive pentru care o evaluare atentă a conținutului generat de IA este importantă:

• IA poate "inventa" informații (fenomen numit "halucinație").

• Poate fi părtinitoare din cauza datelor de antrenament.

• Poate fi folosită greșit pentru a crea dezinformare sau materiale manipulative (ex. deepfakes).

Ce evaluăm?

Atunci când utilizăm IA generativă, putem considera cinci dimensiuni pentru a evalua răspunsurile primite:

1. Relevanța și utilitatea: Este informația primită relevantă pentru întrebarea sau solicitarea ta? Îți este cu adevărat utilă?

2. Acuratețea: Informația pare plauzibilă? Se aliniază cu ceea ce știi deja?
   Poți verifica informația din alte surse independente și de încredere? (ex. articole științifice, site-uri oficiale, experți recunoscuți)
   IA citează surse? Dacă da, sunt acestea reale și relevante?

3. Claritate și structură: Răspunsul este bine structurat și ușor de înțeles?
   Informația este suficient de detaliată sau, dimpotrivă, prea generală sau simplificată excesiv?

4. Prejudecată și siguranță: Informația prezintă o singură perspectivă? Omite anumite puncte de vedere sau grupuri?
   Răspunsul include conținut ofensator sau nepotrivit?

5. Consistența: Dacă adresezi aceeași întrebare de mai multe ori, răspunsurile primite păstrează aceeași informație și structură, sau sunt diferite?

Cum putem pune în practică evaluarea?

Mai jos sunt câțiva pași pe care-i putem urma pentru a verifica răspunsurile primite în interacțiunea cu IA generativă:

1. Stabilește-ți un obiectiv clar. De exemplu, ce încerci să obții de la un instrument precum ChatGPT? Care este scopul final al răspunsului primit?
   Definirea clară a rezultatului dorit te ajută să faci o evaluare relevantă și specifică a conținutului generat.

2. Evaluează în raport cu cele cinci dimensiuni de mai sus. Pentru fiecare dimensiune, întreabă-te dacă informația este suficient de bună pentru obiectivul tău. Deși nu trebuie neapărat să le verifici pe toate, este bine să le ai în vedere pe cele relevante contextului.

3. Efectuează solicitări multiple. Pune aceeași întrebare sau solicitare de mai multe ori. Compară răspunsurile: sunt la fel, au aceeași structură sau se modifică semnificativ?

4. Cere o a doua opinie. Roagă un coleg sau un specialist să evalueze răspunsul. Alternativ, poți folosi un alt sistem IA generativă pentru a evalua răspunsul conform criteriilor tale. Acest lucru te poate ajuta să identifici aspecte care au fost omise sau nu au fost luate în considerare în răspunsul inițial.

5. Adaptează-ți constant metoda. Modelele IA generativă evoluează foarte repede, astfel că este important să verifici dacă metoda și criteriile pe care le utilizezi sunt în continuare relevante sau necesită adaptare.

Reflecție

Acordă-ți un moment să te gândești la interacțiunile tale recente cu IA.

• Cât de des accepți informațiile generate de IA fără o verificare suplimentară?

• Ai identificat vreodată erori sau prejudecăți în conținutul generat de IA? Cum ai reacționat?

• Există situații în care te bazezi pe IA pentru decizii importante? Ce măsuri de precauție iei?

La final

Dezvoltarea competenței de a evalua conținutul generat de IA este un proces continuu. Pe măsură ce tehnologia evoluează, la fel trebuie să evolueze și abilitățile noastre de a o utiliza în mod responsabil.

Următorii pași pentru tine

1. Fii conștient/ă: De fiecare dată când interacționezi cu un sistem IA generativă, amintește-ți să activezi "filtrul critic".

2. Aplică cel puțin o tehnică de verificare: Pentru cel puțin un rezultat important generat de IA, alege una dintre întrebările de mai sus și caută răspunsul.

3. Observă și notează: Ce ai descoperit? A schimbat acest proces modul în care privești rezultatul IA?

Sper că acest articol ți-a oferit instrumentele și motivația necesare pentru a deveni un evaluator mai avizat al conținutului generat de IA.

Pe curând,
Cozmina