Новая Школа - онлайн-школа подготовки к ЕГЭ
Задача Задача №3772022
А
Аноним
18 часов назад · публичный вопрос
А
Аноним

Упражнение 2. Охота на галлюцинации Задайте модели три вопроса, на которые ей сложно ответить точно: о малоизвестных фактах любого города или вуза, о свежих событиях, о вымышленной книге или человеке (например: «Расскажи о книге «Тихий сад» Ивана Акимова, 2019»). Проверьте каждый факт через поисковик. В отчёт: три случая с результатами проверки – где модель наврала, насколько убедительно, как вы это выявили.

Нейросеть18 часов назад

Краткий ответ

Модель не «достаёт факт из базы», а достраивает правдоподобное продолжение текста — поэтому дата, число и ISBN у неё выглядят так же гладко, как настоящие. Значит, критерий истины один: внешний источник. Отчёт по упражнению строится по одной схеме на каждый случай: вопрос → дословный ответ модели → что нашлось при проверке → вердикт (правда / искажение / выдумка) → чем именно вы это выявили + оценка убедительности.

Почему модель «врёт» без злого умысла

  • Нет различения «помню» и «правдоподобно звучит». Для модели «2019» + «Иван Акимов» + «Тихий сад» — просто сочетание, которое хорошо продолжается описанием сада и судьбы героя.
  • Нет даты отсечки в голове. Свежие события она подаёт в том же уверенном тоне, что и события 2010 года.
  • Гладкость = ловушка. Чем больше конкретики (тираж, номер кафедры, ISBN, цитата), тем убедительнее ответ — и тем вероятнее, что детали сконструированы.
  • Согласие с ложной посылкой: если в вопросе подсунуть неверную деталь, модель часто её «подтвердит».

Как подобрать три вопроса, чтобы галлюцинация проявилась

Тип Хороший вопрос Признак, что вопрос «рабочий»
Малоизвестный факт города/вуза «В каком году открылась научная библиотека [вуза] и сколько томов было в первом фонде?» Есть точное число/год, которые нельзя угадать
Свежее событие «Кто победил на [конкретном конкурсе/олимпиаде] в этом году и с каким результатом?» Событие позже даты обучения модели
Вымышленная книга/человек «Расскажи о книге „Тихий сад“ Ивана Акимова, 2019: сюжет, издательство, ISBN» Сущности не существует — проверка однозначна

Как проверять каждый тип

  1. Город/вуз: идите на первичный источник — раздел «История» на сайте вуза, официальный сайт города, краеведческая публикация. Ищите в поиске точную формулировку числа в кавычках: "библиотека" "12 000 томов" "1946". Совпадение только в пересказах ИИ-сайтов — не доказательство.
  2. Свежее событие: найдите 2–3 независимых издания и посмотрите дату публикации. Частая ошибка модели — смешать прошлогоднего победителя с текущим годом.
  3. Вымышленная книга: проверяйте не описание, а идентификаторы. Нет записи в каталогах (РГБ, Open Library, Google Books) и нет ISBN — книги нет.

Полезный технический трюк — контрольная цифра ISBN-13. Первые 12 цифр умножаются поочерёдно на 1 и 3:

$$\text{sum}=d_1+3d_2+d_3+3d_4+\dots+3d_{12},\qquad d_{13}=(10-(\text{sum} \bmod 10))\bmod 10$$

Выдуманный ISBN почти всегда эту проверку не проходит — отличная «улика» для отчёта.

Шаблон отчёта (заполняйте своими данными)

Случай 1. Вымышленная книга «„Тихий сад“, Иван Акимов, 2019»

  • Ответ модели: (скопировать дословно)
  • Проверка: поиск по названию в каталогах — 0 изданий; автор не находится; ISBN либо отсутствует, либо не проходит проверку контрольной цифры.
  • Вердикт: галлюцинация.
  • Убедительность (1–5): 4 — сюжет и издательство описаны связно, но нет ни одной проверяемой ссылки.
  • Как выявил: проверял не текст, а существование объекта.

Случаи 2 и 3 — то же, но с реальными объектами: там вердикт может быть «правда», «устаревшие данные» или «смешение двух фактов» (модель склеила два реальных события — это тоже галлюцинация, только незаметнее).

Шкала убедительности: 1 — явно уклончиво, «возможно»; 3 — уверенный тон без деталей; 5 — конкретные числа, имена, цитаты, ISBN, и всё это выглядит как справка из энциклопедии.

Проверка результата

Перед сдачей задайте себе три вопроса: (1) есть ли у каждого случая первичный источник, а не блог? (2) записан ли ответ модели дословно, до проверки? (3) указано ли, какая именно деталь оказалась ложной, а не просто «ответ неверный»? Если все три — да, отчёт готов: вы показали не «модель ошибается», а механизм, по которому ошибку можно поймать.

Упражнение 2. Охота на галлюцинации Задайте модели три вопроса, на которые ей сложно ответить точно: о малоизвестных фактах любого города или вуза, о свежих событиях, о вымышленной книге или человеке (например: «Расскажи о книге «Тихий сад» Ивана Акимова, 2019»). Проверьте каждый факт через поисковик. В отчёт: три случая с результатами проверки – где модель наврала, насколько убедительно, как вы это выявили.
## Краткий ответ Модель не «достаёт факт из базы», а достраивает правдоподобное продолжение текста — поэтому дата, число и ISBN у неё выглядят так же гладко, как настоящие. Значит, критерий истины один: **внешний источник**. Отчёт по упражнению строится по одной схеме на каждый случай: **вопрос → дословный ответ модели → что нашлось при проверке → вердикт (правда / искажение / выдумка) → чем именно вы это выявили + оценка убедительности**. ## Почему модель «врёт» без злого умысла - **Нет различения «помню» и «правдоподобно звучит»**. Для модели «2019» + «Иван Акимов» + «Тихий сад» — просто сочетание, которое хорошо продолжается описанием сада и судьбы героя. - **Нет даты отсечки в голове**. Свежие события она подаёт в том же уверенном тоне, что и события 2010 года. - **Гладкость = ловушка**. Чем больше конкретики (тираж, номер кафедры, ISBN, цитата), тем убедительнее ответ — и тем вероятнее, что детали сконструированы. - **Согласие с ложной посылкой**: если в вопросе подсунуть неверную деталь, модель часто её «подтвердит». ## Как подобрать три вопроса, чтобы галлюцинация проявилась | Тип | Хороший вопрос | Признак, что вопрос «рабочий» | |---|---|---| | Малоизвестный факт города/вуза | «В каком году открылась научная библиотека [вуза] и сколько томов было в первом фонде?» | Есть точное число/год, которые нельзя угадать | | Свежее событие | «Кто победил на [конкретном конкурсе/олимпиаде] в этом году и с каким результатом?» | Событие позже даты обучения модели | | Вымышленная книга/человек | «Расскажи о книге „Тихий сад“ Ивана Акимова, 2019: сюжет, издательство, ISBN» | Сущности не существует — проверка однозначна | ## Как проверять каждый тип 1. **Город/вуз:** идите на первичный источник — раздел «История» на сайте вуза, официальный сайт города, краеведческая публикация. Ищите в поиске точную формулировку числа в кавычках: `"библиотека" "12 000 томов" "1946"`. Совпадение только в пересказах ИИ-сайтов — не доказательство. 2. **Свежее событие:** найдите 2–3 независимых издания и **посмотрите дату публикации**. Частая ошибка модели — смешать прошлогоднего победителя с текущим годом. 3. **Вымышленная книга:** проверяйте не описание, а **идентификаторы**. Нет записи в каталогах (РГБ, Open Library, Google Books) и нет ISBN — книги нет. Полезный технический трюк — **контрольная цифра ISBN-13**. Первые 12 цифр умножаются поочерёдно на 1 и 3: $$\text{sum}=d_1+3d_2+d_3+3d_4+\dots+3d_{12},\qquad d_{13}=(10-(\text{sum} \bmod 10))\bmod 10$$ Выдуманный ISBN почти всегда эту проверку не проходит — отличная «улика» для отчёта. ## Шаблон отчёта (заполняйте своими данными) **Случай 1. Вымышленная книга «„Тихий сад“, Иван Акимов, 2019»** - *Ответ модели:* (скопировать дословно) - *Проверка:* поиск по названию в каталогах — 0 изданий; автор не находится; ISBN либо отсутствует, либо не проходит проверку контрольной цифры. - *Вердикт:* галлюцинация. - *Убедительность (1–5):* 4 — сюжет и издательство описаны связно, но нет ни одной проверяемой ссылки. - *Как выявил:* проверял не текст, а существование объекта. **Случаи 2 и 3** — то же, но с реальными объектами: там вердикт может быть «правда», «устаревшие данные» или «смешение двух фактов» (модель склеила два реальных события — это тоже галлюцинация, только незаметнее). **Шкала убедительности:** 1 — явно уклончиво, «возможно»; 3 — уверенный тон без деталей; 5 — конкретные числа, имена, цитаты, ISBN, и всё это выглядит как справка из энциклопедии. ## Проверка результата Перед сдачей задайте себе три вопроса: (1) есть ли у каждого случая **первичный** источник, а не блог? (2) записан ли ответ модели **дословно**, до проверки? (3) указано ли, **какая именно деталь** оказалась ложной, а не просто «ответ неверный»? Если все три — да, отчёт готов: вы показали не «модель ошибается», а механизм, по которому ошибку можно поймать.