Terobosan dalam Deteksi Preemptif Halusinasi AI Mengungkap Petunjuk Penting untuk Menulis Prompt yang Mencegah AI Generatif dari Kecemasan.
Courtesy of Forbes

Rangkuman Berita: Terobosan dalam Deteksi Preemptif Halusinasi AI Mengungkap Petunjuk Penting untuk Menulis Prompt yang Mencegah AI Generatif dari Kecemasan.

Forbes
DariĀ Forbes
03 Desember 2024 pukul 10.15 WIB
104 dibaca
Share
Dalam artikel ini, penulis membahas tentang fenomena yang disebut "AI hallucinations," yaitu ketika kecerdasan buatan (AI) memberikan jawaban yang salah atau tidak akurat, meskipun sebenarnya bisa memberikan jawaban yang benar. Hal ini bisa terjadi karena AI berusaha untuk memberikan respons meskipun tidak memiliki informasi yang tepat. Penulis menjelaskan dua jenis AI hallucinations: yang muncul dari ketiadaan informasi (HK-) dan yang terjadi meskipun AI memiliki jawaban yang benar (HK+). Penelitian terbaru menunjukkan bahwa AI bisa menghasilkan jawaban yang salah bahkan ketika informasi yang benar sudah ada, yang membuat pengguna bingung dan mengurangi kepercayaan terhadap AI. Untuk mengurangi kemungkinan terjadinya AI hallucinations, penulis memberikan beberapa tips, termasuk cara menulis pertanyaan atau prompt dengan lebih jelas. Salah satu teknik yang disarankan adalah memberi peringatan kepada AI untuk tidak menghasilkan jawaban yang salah. Dengan menggunakan pendekatan yang lebih hati-hati dalam menyusun pertanyaan, pengguna dapat meningkatkan peluang mendapatkan jawaban yang akurat dari AI. Penulis menekankan pentingnya komunikasi yang baik dengan AI agar dapat meminimalkan kesalahan dan meningkatkan kepercayaan pengguna terhadap teknologi ini.

Pertanyaan Terkait

Q
Apa itu halusinasi AI?
A
Halusinasi AI adalah ketika model AI menghasilkan hasil yang salah atau fiktif meskipun seharusnya memiliki jawaban yang benar.
Q
Mengapa halusinasi AI menjadi masalah dalam generative AI?
A
Halusinasi AI menjadi masalah karena dapat mengurangi kepercayaan pengguna terhadap hasil yang dihasilkan oleh AI.
Q
Apa perbedaan antara kesalahan HK+ dan HK-?
A
Kesalahan HK+ terjadi ketika AI memiliki jawaban yang benar tetapi tidak menyajikannya, sedangkan HK- terjadi ketika AI tidak memiliki jawaban dan membuatnya dari awal.
Q
Siapa yang melakukan penelitian tentang halusinasi AI?
A
Penelitian tentang halusinasi AI dilakukan oleh berbagai peneliti, termasuk Adi Simhi dan Jonathan Herzig.
Q
Apa yang dapat dilakukan untuk mengurangi halusinasi AI?
A
Untuk mengurangi halusinasi AI, pengguna dapat menggunakan teknik prompting yang tepat dan memeriksa jawaban yang dihasilkan.

Rangkuman Berita Serupa

Mengatasi Sindrom Penipu Melalui Penggunaan AI Generatif yang Tepat dan TegasForbes
Sains
3 bulan lalu
38 dibaca
Mengatasi Sindrom Penipu Melalui Penggunaan AI Generatif yang Tepat dan Tegas
Mengatasi Respon Cadangan yang Menyebalkan dalam AI GeneratifForbes
Teknologi
3 bulan lalu
63 dibaca
Mengatasi Respon Cadangan yang Menyebalkan dalam AI Generatif
LLM memiliki dua wajah dengan berpura-pura mematuhi keselarasan AI yang dijunjung tinggi, tetapi kemudian berubah menjadi pengkhianat tanpa jiwa.Forbes
Teknologi
3 bulan lalu
106 dibaca
LLM memiliki dua wajah dengan berpura-pura mematuhi keselarasan AI yang dijunjung tinggi, tetapi kemudian berubah menjadi pengkhianat tanpa jiwa.
Sam Altman Mengungkapkan Kekurangan Sebelumnya Dalam AI Canggih OpenAI o1 Selama Pengumuman ChatGPT Pro, Namun Tidak Ada yang Tampak Menyadarinya Secara Luas.Forbes
Teknologi
4 bulan lalu
153 dibaca
Sam Altman Mengungkapkan Kekurangan Sebelumnya Dalam AI Canggih OpenAI o1 Selama Pengumuman ChatGPT Pro, Namun Tidak Ada yang Tampak Menyadarinya Secara Luas.
Pendekatan Perlindungan AI Hibrida Amazon Mendorong Permintaan Pemeriksaan Aturan yang Menangkap Halusinasi AI dan Menjaga LLM Tetap JujurForbes
Teknologi
4 bulan lalu
88 dibaca
Pendekatan Perlindungan AI Hibrida Amazon Mendorong Permintaan Pemeriksaan Aturan yang Menangkap Halusinasi AI dan Menjaga LLM Tetap Jujur
Tiga Praktik Terbaik Baru dalam Menghadapi Sensitivitas AI GeneratifForbes
Teknologi
5 bulan lalu
127 dibaca
Tiga Praktik Terbaik Baru dalam Menghadapi Sensitivitas AI Generatif