Belief System 分析 · 更新於 .
當人工智慧錯誤地描述一個組織時，第一步是保留答案並限定錯誤。然後有必要檢查可訪問的來源和公共參考資訊。糾正作用於組織真正能夠控制的範圍；它不保證立即修改所有答案。
混淆可能涉及姓名、活動、地點、經理、客戶或過去的事件。這些錯誤的嚴重程度不同。溝通管理必須優先考慮那些改變組織理解或影響人員和決策的內容。
建立錯誤表
該檔案保留顯示的確切問題、答案、引擎、日期和連結。它表明有爭議的陳述、參考事實和允許其得到驗證的檔案。沒有上下文的孤立捕獲更難以比較和分析。
資格必須區分事實錯誤、舊資訊、有問題的解釋和缺乏精確性。不完整的描述並不總是錯誤的。相反，即使其餘的響應看起來不錯，虛構的客戶參考也可能會出現問題。製造風險記錄在 NIST Generative AI Profile 中。 [1]
首先檢查您控制的資訊
機構網站、簡介、產品頁面和公共檔案必須一致。仍可訪問的舊頁面可能與最近的頁面相矛盾。解釋不清的更名可能會導致混亂。修復從明確的資訊開始，註明有用的日期並連結到受影響的頁面。
我們必須避免發表同一否認的十種變體。這種乘法可能會產生新的矛盾或使主要資訊更難以定位。具有相關內部連結的清晰參考頁面通常是更好的編輯起點。
有條不紊地恢復外部資源
如果答案引用了第三方頁面，請檢查其實際內容。引用的內容可能與該宣告相關、歪曲或不直接相關。對編輯的更正必須與記錄的事實相關並尊重其自主權。它不應該僅僅因為一條合法評論被人工智慧佔用而要求刪除它。
當來源無法識別時，應予以註明。由於缺乏連結，我們無法得出訓練資料中有精確來源的結論。該報告區分了觀察到的情況和假設的情況。服務報告系統可以在其範圍內使用，但不承諾其效果。
示例：兩個同名組織
在一個虛構的案例中，回覆將另一家同名公司的活動歸因於一家諮詢公司。公司的網站可以闡明其身份、領域、活動以及區分其的要素。檢查相關傳記和目錄以避免描述不一致。
以下檢查使用相同的問題和一些明確獨立的變體。它檢查混亂是否持續存在、存在於哪些引擎以及來自哪些來源。目標是提高可觀察到的理解，而不是在得到一個正確答案後就宣佈錯誤已得到徹底解決。
安裝資訊維護
團隊、報價和地點的變化必須觸發對參考頁面的審查。經理可以記錄重要資訊及其日期。此維護還為記者、合作伙伴和人類讀者提供服務。
Google 關於內容可靠性的建議為來源的清晰度提供了基準。對於Belief System來說，諮詢邏輯是將糾正與事實治理聯絡起來：知道什麼是準確的、在哪裡可以驗證以及誰來更新資訊。 [1]