У нас вы можете посмотреть бесплатно Treści z AI bez baboli? Co zrobić, żeby AI nie kłamało? Fact checking AI или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru
Coś pominąłem? Daj znać. Tu się uczymy: https://amatorzyautomatyzacji.pl/ Tu Abacus - https://chatllm.abacus.ai/tLccTPrFzB Tu Genspark - genspark.ai?via=dbestcontent Zdarzyło Ci się kiedyś, że AI podało Ci kompletną bzdurę? Mnie wielokrotnie. Bezmyślne kopiowanie treści z AI jest jak gotowanie z nieświeżych jajek – czasem nic się nie stanie, a czasem zafundujesz sobie i innym potężne zatrucie. Głośna wpadka dziennikarki, która w swojej książce umieściła zmyślone przez AI przypisy, czy kompromitacja firmy Deloitte, która w raporcie za 440 000 dolarów zawarła halucynacje, to tylko wierzchołek góry lodowej. W tym odcinku pokażę Ci, jak nie dołączyć do tego grona. Zdradzę Ci moje metody na ograniczanie i wyłapywanie kłamstw AI, a także pokażę konkretne narzędzia do fact-checkingu, dzięki którym będziesz spać spokojnie. Pytania, na które odpowiada odcinek 🤔 Czym są halucynacje AI i dlaczego są tak niebezpieczne? 💡 Jakie są dwie kluczowe metody (Grounding i RAG), by zmusić AI do mówienia prawdy? 🤖 Jakich narzędzi użyć do automatycznego fact-checkingu i weryfikacji źródeł? 📚 Dlaczego wrzucenie do AI nawet 1500 stron materiałów nie gwarantuje poprawnych odpowiedzi? 📉 Jak znane firmy i dziennikarze kompromitują się przez bezmyślne zaufanie do AI? Kluczowe Wnioski 🚫 Ślepe zaufanie do AI to prosta droga do katastrofy. Przypadek Karoliny Opolskiej i książki to bolesny dowód na to, że odpowiedzialność zawsze spoczywa na człowieku. 🔗 Techniki takie jak "Grounding" (uziemienie) i RAG (Retrieval-Augmented Generation) to Twoja pierwsza linia obrony. Zmuszają AI do opierania się na konkretnych, zewnętrznych źródłach, a nie na własnej, często wadliwej "pamięci". 🕵️♂️ Istnieją wyspecjalizowane narzędzia "superagenci" (np. Genspark, Abacus AI), które potrafią przeprowadzić zaawansowany fact-checking, weryfikując każdą statystykę i twierdzenie w tekście. 😵 Nawet ogromne okno kontekstowe (np. milion tokenów) nie chroni przed błędami. Przeładowanie modelu informacjami może prowadzić do spadku jakości odpowiedzi i gubienia kluczowych faktów. 🧠 Zdrowy rozsądek jest niezastąpiony. Nawet badania naukowe i raporty od największych firm (jak Deloitte) mogą zawierać błędy wygenerowane przez AI, co udowadnia, że ludzka weryfikacja jest ostatecznym filtrem. Praktyczne Wskazówki (do wdrożenia w 24h) ✅ Włącz "wyszukiwanie w sieci" (lub "grounding") w swoim narzędziu AI. Zanim zadasz pytanie, upewnij się, że model będzie odwoływał się do aktualnych danych z internetu, a nie tylko do swojej wewnętrznej bazy wiedzy. 🔍 Przetestuj jedno z narzędzi do fact-checkingu. Weź dowolny tekst wygenerowany przez AI, wklej go do Jenspark lub Abacus AI (linki w opisie) i zobacz, które z twierdzeń zostaną potwierdzone, a które obalone. 02:09 - O co chodzi w sprawie 04:51 - Grounding 06:11 - RAG 08:34 - Wyszukiwanie badań naukowych 09:54 - Ryzyko związane z badaniami naukowymi 12:09 - Badania to nie wszystko - okno kontekstowe 15:48 - Fact checking istniejącego tekstu 20:46 - Apel na koniec #AI #SztucznaInteligencja #HalucynacjeAI #FactChecking #WeryfikacjaInformacji #Copywriting #MarketingAI #dbest #copyfighting #DanielBartosiewicz