Az MI rendszerek hallucinációinak és dezinformációinak problémája

A hallucináció definíciója az MI kontextusában

A "hallucináció" kifejezés a mesterséges intelligencia kontextusában specifikus jelentéssel bír, amely eltér a pszichológiában vagy orvostudományban használt jelentésétől. Az MI területén, különösen a nagy nyelvi modellek esetében, ez a fogalom egy specifikus jelenséget jelöl, amely jelentős kihívást jelent e rendszerek megbízhatósága szempontjából.

Mik azok az MI hallucinációk

Az MI hallucinációkat a következőképpen definiálhatjuk:

• Olyan információk generálása, amelyek tényszerűnek és hitelesnek tűnnek, de pontatlanok, félrevezetők vagy teljesen kitaláltak
• Olyan tartalom létrehozása, amelyet a modell tanítási adatai nem támasztanak alá, vagy amely nem felel meg a valóságnak
• Hamis magabiztosság keltése olyan információk bemutatásakor, amelyeket a modell valójában "nem tud"
• Részletek, források, idézetek vagy specifikus információk konfabulációja tényszerű alap nélkül

Különbség a hallucinációk és a hibák között

Fontos különbséget tenni a hallucinációk és a szokásos hibák vagy pontatlanságok között:

• Szokásos hibák - nem szándékos pontatlanságok vagy helytelen információk, amelyek a tanítási adatok pontatlanságaiból vagy a modell tökéletlenségeiből adódhatnak
• Hallucinációk - olyan tartalom generálása, amelyet a modell tényszerűként mutat be, annak ellenére, hogy nincs rá adatbeli alapja; gyakran magában foglalja nem létező részletek, források vagy kontextus létrehozását

Hallucinációk vs. kreatív generálás

Fontos megkülönböztetni a hallucinációkat a legitim kreatív generálástól is:

• Kreatív generálás - fiktív tartalom szándékos létrehozása olyan kontextusokban, ahol ez helyénvaló és elvárt (történetírás, hipotézisek generálása, brainstorming)
• Hallucinációk - kitalált tartalom tényszerű információként való bemutatása olyan kontextusokban, ahol tényszerű pontosságot és megbízhatóságot várnak el

A hallucinációk problémájának kontextusa

A hallucinációk alapvető kihívást jelentenek az MI rendszerek számára több okból is:

• Aláássák az MI rendszerek hitelességét és megbízhatóságát a kritikus alkalmazásokban
• Dezinformációk terjedéséhez vezethetnek, ha az MI kimeneteit kritikátlanul elfogadják
• Nehezen előrejelezhetők és még a magasan fejlett modelleknél is megjelenhetnek
• Gyakran ugyanolyan "bizonyossággal" kerülnek bemutatásra, mint a tényszerűen helyes információk, ami megnehezíti az észlelésüket
• Összetett technikai kihívást jelentenek, amelyre nincs egyszerű megoldás a jelenlegi MI architektúrákban

A hallucinációk természetének és megnyilvánulásainak megértése az első lépés az MI csevegők hatékony használatához, tudatában azok korlátainak, valamint a jelenséggel kapcsolatos kockázatok minimalizálására szolgáló stratégiák kidolgozásához. A jelenlegi MI csevegők korlátainak szélesebb kontextusához ajánljuk az MI chatbotok korlátainak átfogó áttekintését is.

A hallucinációk okai az MI modellekben

Az MI rendszerekben tapasztalható hallucinációk jelenségének mély gyökerei vannak a modern nyelvi modellek architektúrájában és működési elveiben. Ezen okok megértése kulcsfontosságú a minimalizálásukra irányuló hatékony stratégiák kidolgozásához.

Architekturális okok

• A modellek generatív természete - a nyelvi modellek alapvető funkciója a szöveg valószínű folytatásának előrejelzése, nem pedig a tényszerű helyesség ellenőrzése
• Explicit tudásbázis hiánya - a hagyományos szakértői rendszerekkel ellentétben a nyelvi modellek nem rendelkeznek strukturált tényadatbázissal
• Paraméterekbe kódolt "tudás" - az információk implicit módon milliárdnyi paraméterbe vannak kódolva, világos struktúra és ellenőrzési mechanizmus nélkül
• Optimalizálás a gördülékenységre - a modelleket elsősorban a gördülékenységre és koherenciára tanítják, nem pedig a tényszerű pontosságra

A tanítás szempontjai

Az, ahogyan a modelleket tanítják, közvetlenül hozzájárul a hallucinálási hajlamhoz:

• Rossz minőségű tanítási adatok - a pontatlanságokat tartalmazó adatokon tanított modellek ezeket a pontatlanságokat reprodukálni fogják
• Hiányosságok a lefedettségben - különböző témák és területek egyenetlen képviselete a tanítási adatokban
• Ritka jelenségek és tények - a modellek hajlamosak "elfelejteni" vagy pontatlanul reprodukálni a ritkán előforduló információkat
• Ellentmondásos információk - amikor a tanítási adatokban ellentmondásos információk találhatók, a modell inkonzisztens válaszokat generálhat

Az episztemikus bizonytalanság problémája

Alapvető probléma a modellek képtelensége arra, hogy megfelelően reprezentálják saját bizonytalanságukat:

• Hiányzó metakognitív képességek - a modellek nem tudják megbízhatóan "tudni, mit nem tudnak"
• A bizalom kalibrálása - hajlam arra, hogy minden választ hasonló mértékű bizonyossággal mutassanak be, függetlenül a tudás tényleges szintjétől
• Az ellenőrzési mechanizmus hiánya - képtelenség saját kimeneteik ellenőrzésére egy megbízható igazságforrással szemben

Interakciós és környezeti tényezők

Az, ahogyan a modelleket használják, szintén hozzájárulhat a hallucinációk előfordulásához:

• Kérdések a tudás határain - homályos tényekre vagy a tanítási adatok peremén lévő témákra vonatkozó kérdések
• Zavaros vagy ellentmondásos promptolás - nem egyértelmű vagy félrevezető utasítások
• A specifikusság elvárása - nyomás a részletes válaszok adására olyan helyzetekben, amikor a modellnek nincs elegendő információja
• Implicit társadalmi nyomás - a modelleket arra optimalizálták, hogy "segítőkész" válaszokat adjanak, ami ahhoz vezethet, hogy előnyben részesítik a válasz generálását a tudatlanság beismerésével szemben

Technikai kihívások a megoldás során

A hallucinációk problémájának megoldása összetett technikai kihívás:

• Nehézség a valid általánosítások és a hallucinációk megkülönböztetésében
• Kompromisszum a kreativitás/hasznosság és a szigorú tényszerű pontosság között
• A generatív modellek kiterjedt tudásbázisokkal való összekapcsolásának számítási igénye
• A "tényszerű helyesség" dinamikus természete egyes területeken

A hallucinációk ezen többrétegű okainak megértése segíti mind a fejlesztőket a robusztusabb rendszerek tervezésében, mind a felhasználókat a hatékony stratégiák kidolgozásában e rendszerekkel való munkához, tudatában azok eredendő korlátainak.

A hallucinációk és dezinformációk tipikus mintázatai

Az MI hallucinációk számos jellegzetes mintázatban nyilvánulnak meg, amelyeket hasznos felismerni. Ezek a mintázatok kontextustól, témától és interakció típusától függően változhatnak, de bizonyos ismétlődő motívumok megfigyelhetők a különböző modellek és helyzetek között.

Tekintélyek és források konfabulációja

A hallucinációk egyik leggyakoribb típusa a nem létező források létrehozása vagy valós tekintélyek idézése olyan kontextusokban, amelyek nem felelnek meg a valóságnak:

• Fiktív tudományos publikációk - kitalált tanulmányok generálása valósághűen hangzó címekkel, szerzőkkel és folyóiratokkal
• Nem létező könyvek és cikkek - olyan publikációkra való hivatkozás, amelyek valójában nem léteznek
• Valós személyiségek hamis idézetei - kijelentések tulajdonítása ismert személyiségeknek, amelyeket soha nem mondtak
• Kitalált statisztikák és felmérések - pontosan hangzó számok és százalékok bemutatása valós alap nélkül

Történelmi és tényszerű konfabulációk

Tényszerű információkra irányuló kérdések esetén a következő mintázatok fordulhatnak elő:

• Történelmi pontatlanságok - események hibás dátumozása, történelmi személyiségek összekeverése vagy kitalált részletek hozzáadása valós eseményekhez
• Földrajzi pontatlanságok - városok, országok vagy földrajzi képződmények helytelen elhelyezése
• Technológiai konfabulációk - technológiák működésének vagy tudományos elveknek részletes, de pontatlan leírásainak létrehozása
• Életrajzi fikciók - közszereplők életrajzi adatainak kitalálása vagy eltorzítása

Időbeli átfedések és előrejelzések

A modell tudásának időbeli korlátozottsága miatt gyakran előfordulnak az alábbi típusú hallucinációk:

• A tudáslezárás utáni események - hamis információk olyan eseményekről, amelyek a modell tanításának befejezési dátuma után történtek
• A fejlődés folytonossága - trendek vagy események olyan módon történő folytatódásának feltételezése, amely nem felel meg a valóságnak
• Technológiai előrejelzések - a technológiák jelenlegi állapotának leírása, amely lineáris fejlődést feltételez
• Jövőbeli események múltként való bemutatása - tervezett események leírása úgy, mintha már megtörténtek volna

Szakmai és terminológiai hallucinációk

Szakmai kontextusokban gyakran előfordulnak az alábbi mintázatok:

• Pszeudo-szakmai terminológia - szakmainak tűnő, de értelmetlen vagy nem létező kifejezések létrehozása
• Helytelen kapcsolatok a fogalmak között - összefüggő, de különböző szakmai fogalmak hibás összekapcsolása
• Algoritmikus és eljárási fikciók - eljárások vagy algoritmusok részletes, de helytelen leírásai
• Hamis kategorizálás - kitalált taxonómiák vagy osztályozási rendszerek létrehozása

Kontextuális és interakciós mintázatok

Annak módja, ahogyan a hallucinációk a beszélgetés során megnyilvánulnak, szintén jellegzetes mintázatokat mutat:

• A magabiztosság eszkalációja - minden, ugyanarra a témára vonatkozó kérdéssel a modell növekvő (és megalapozatlan) magabiztosságot mutathat
• Horgonyzó hatás - hajlam arra, hogy a korábbi hallucinációkra építsen és azokat összetettebb fiktív konstrukciókká fejlessze
• Adaptív konfabuláció - a hallucinációk hozzáigazítása a felhasználó elvárásaihoz vagy preferenciáihoz
• Kudarc a konfrontáció során - inkonzisztens reakciók, amikor a modellt saját hallucinációival szembesítik

Ezeknek a mintázatoknak a felismerése kulcsfontosságú lépés az MI hallucinációkkal kapcsolatos kockázatok minimalizálására szolgáló hatékony stratégiák kidolgozásához és az MI csevegők felelősségteljes használatához olyan kontextusokban, ahol a tényszerű pontosság fontos.

A hallucinációk és pontatlanságok észlelésének módszerei

A hallucinációk és pontatlanságok felismerése az MI csevegők válaszaiban kulcsfontosságú készség a hatékony és biztonságos használatukhoz. Számos stratégia és módszer létezik, amelyek segíthetnek a felhasználóknak azonosítani a potenciálisan pontatlan vagy kitalált információkat.

A potenciális hallucinációk jelei

Az MI csevegőkkel való kommunikáció során hasznos odafigyelni bizonyos figyelmeztető jelekre:

• Aránytalan specifikusság - rendkívül részletes válaszok általános kérdésekre, különösen homályos témákról
• Túlzott szimmetria és tökéletesség - túlságosan "csinos" és szimmetrikus eredmények, különösen összetett területeken
• Szokatlan név- vagy kifejezéskombinációk - olyan kapcsolatok, amelyek hasonlóan hangzanak ismert entitásokhoz, de kissé eltérőek
• Túlzott magabiztosság - a bizonytalanság vagy árnyaltság bármilyen kifejezésének hiánya olyan területeken, amelyek eredendően összetettek vagy ellentmondásosak
• Túl tökéletes idézetek - idézetek, amelyek formailag helyesnek tűnnek, de túl precíz részleteket tartalmaznak

Aktív ellenőrzési technikák

A felhasználók aktívan tesztelhetik a megadott információk megbízhatóságát a következő technikákkal:

• Kérdések a forrásokra - az MI csevegő megkérése konkrétabb idézetekre vagy hivatkozásokra a megadott információkhoz
• A kérdés újrafogalmazása - ugyanannak a kérdésnek más módon történő feltétele és a válaszok összehasonlítása a konzisztencia érdekében
• Ellenőrző kérdések - kapcsolódó részletekre vonatkozó kérdések, amelyeknek összhangban kell lenniük az eredeti válasszal
• Az állítások dekompozíciója - összetett állítások egyszerűbb részekre bontása és azok egyedi ellenőrzése
• "Steelmanning" - az MI megkérése, hogy sorolja fel a legerősebb érveket az éppen adott információ vagy értelmezés ellen

Külső ellenőrzési eljárások

Kritikus információk esetén gyakran szükséges külső ellenőrzési forrásokat igénybe venni:

• Keresztellenőrzés megbízható forrásokkal - kulcsfontosságú állítások ellenőrzése enciklopédiákban, tudományos adatbázisokban vagy hivatalos forrásokban
• Idézetek keresése - a megadott tanulmányok vagy publikációk létezésének és tartalmának ellenőrzése
• Konzultáció szakértőkkel - emberi szakértők véleményének kikérése az adott területen
• Speciális keresőmotorok használata - tudományos keresőmotorok (Google Scholar, PubMed) használata szakmai állítások ellenőrzésére
• Tényellenőrző források - információellenőrzésre szakosodott webhelyek konzultálása

Területspecifikus stratégiák

Különböző tematikus területeken hasznos specifikus szempontokra összpontosítani:

• Tudományos és műszaki információk - az adott terület alapelveivel való összhang ellenőrzése, matematikai számítások ellenőrzése
• Történelmi adatok - összehasonlítás bevett történelmi forrásokkal, kronológia és összefüggések ellenőrzése
• Jogi információk - aktualitás és joghatósági relevancia ellenőrzése, törvények és precedensek idézeteinek ellenőrzése
• Egészségügyi információk - az aktuális orvosi ismeretekkel és hivatalos ajánlásokkal való összhang ellenőrzése
• Aktuális események - fokozott óvatosság a modell tudáslezárási dátuma utáni információkkal kapcsolatban

Automatizált észlelési eszközök

A kutatás a hallucinációk észlelésére szolgáló automatizált eszközök fejlesztésére is összpontosít:

• Az MI kimeneteit ellenőrzött tudásbázisokkal összehasonlító rendszerek
• A válaszok belső konzisztenciájának elemzésére szolgáló eszközök
• Az MI hallucinációk tipikus mintázatainak észlelésére szakosodott modellek
• Az automatikus észlelést emberi ellenőrzéssel kombináló hibrid rendszerek

Ezeknek a megközelítéseknek a kombinációja jelentősen növelheti a felhasználók képességét a potenciális hallucinációk és pontatlanságok azonosítására az MI csevegők válaszaiban, ami kulcsfontosságú előfeltétele a felelősségteljes és hatékony használatuknak olyan kontextusokban, ahol a tényszerű pontosság fontos.

Gyakorlati stratégiák a kockázatok minimalizálására

Tudatában annak, hogy az MI csevegők hajlamosak a hallucinációkra és pontatlanságokra, számos gyakorlati stratégia létezik, amelyeket a felhasználók alkalmazhatnak a kapcsolódó kockázatok minimalizálására. Ezek a megközelítések lehetővé teszik az MI csevegők hasznosságának maximalizálását, miközben csökkentik a pontatlan információk kritikátlan elfogadásának valószínűségét.

Átgondolt kérdésfeltevés

Az, ahogyan a kérdéseket megfogalmazzák, jelentősen befolyásolhatja a válaszok minőségét és megbízhatóságát:

• Specifikusság és egyértelműség - pontos és egyértelmű kérdések megfogalmazása, amelyek minimalizálják az értelmezés terét
• Explicit kérés a bizonyossági szintre - a modell megkérése, hogy fejezze ki a megadott információk bizonyosságának vagy megbízhatóságának mértékét
• A komplexitás korlátozása - összetett kérdések felosztása részleges, egyszerűbb kérdésekre
• Források megkövetelése - kifejezett kérés a források megadására vagy annak magyarázatára, hogyan jutott a modell az adott válaszhoz
• Óvatosságra intő utasítások - kifejezett utasítások a tudatlanság beismerésének előnyben részesítésére az alaptalan spekulációkkal szemben

A válaszok kritikus értékelése

Kritikus hozzáállás fejlesztése az MI csevegők által nyújtott információkhoz:

• Szkeptikus hozzáállás a túl specifikus részletekhez - különösen az általános kérdésekre adott válaszokban
• Különbségtétel a tények és értelmezések között - a válasz azon részeinek azonosítása, amelyek szubjektív értelmezést vagy véleményt képviselnek
• A megerősítési torzítás tudatosítása - óvatosság azzal a tendenciával szemben, hogy kritikátlanul elfogadjuk az előfeltevéseinket megerősítő információkat
• Az információk kontextualizálása - a válaszok értékelése a meglévő tudás és szakértelem szélesebb kontextusában

Többforrású megközelítés

Az MI csevegők használata egy szélesebb információs stratégia részeként:

• Információk triangulációja - fontos információk ellenőrzése több független forrásból
• Az MI és a hagyományos források kombinálása - az MI csevegők használata a bevett információs források kiegészítéseként
• Szakértői konzultáció - kritikus információk ellenőrzése emberi szakértőknél az adott területen
• Több MI rendszer használata - különböző MI csevegők válaszainak összehasonlítása ugyanazokra a kérdésekre

Kontextusnak megfelelő használat

Az MI csevegők használatának igazítása a kontextushoz és a tényszerű pontosság fontosságához:

• A kritikusság hierarchiája - az ellenőrzés szintjének fokozása az információ fontossága és a pontatlanságok lehetséges hatásai szerint
• A használat korlátozása kritikus kontextusokban - annak elkerülése, hogy kizárólag az MI csevegőkre támaszkodjunk jelentős következményekkel járó döntéshozatal során
• Preferencia a kreatív vs. tényszerű feladatokhoz - az MI csevegők használatának optimalizálása olyan feladatokra, ahol erősségeik a leginkább megmutatkoznak
• Dokumentálás és átláthatóság - az MI-ből származó információk egyértelmű megjelölése azok megosztásakor vagy közzétételekor

Oktatás és kompetenciafejlesztés

Befektetés az MI csevegőkkel való hatékony munkához szükséges készségek fejlesztésébe:

• Információs műveltség - az információk kritikus értékeléséhez szükséges általános készségek fejlesztése
• Technikai műveltség - az MI működési elveinek és korlátainak alapvető megértése
• Területi szakértelem - saját tudás elmélyítése a releváns területeken a kritikus értékelés alapjaként
• A kognitív torzítások tudatosítása - azoknak a pszichológiai tendenciáknak az ismerete és kompenzálása, amelyek befolyásolhatják az MI kimeneteinek értelmezését

Ezeknek a stratégiáknak az alkalmazása kiegyensúlyozott megközelítést teremt, amely lehetővé teszi az MI csevegők előnyeinek kihasználását, miközben minimalizálja az eredendő korlátaikkal kapcsolatos kockázatokat. A kulcsfontosságú elv továbbra is az MI tájékozott és kritikus használata, mint olyan eszköz, amely kiegészíti, de nem helyettesíti az emberi ítélőképességet és szakértelmet.

Szeretne többet megtudni a témáról? Olvassa el Wan Zhang és Jing Zhang cikkét az MI hallucinációk mérsékléséről a RAG használatával.

Hogyan kezeli az Explicaire az MI hallucinációk problémáját

Az Explicaire-nél szisztematikusan és gyakorlatiasan közelítjük meg az MI hallucinációk problémáját. Kulcsfontosságú eszközök a pontosan meghatározott promptok, amelyeket ismételten teszteltünk különböző kontextusokban és területeken. Bevált például, hogy kifejezetten megköveteljük a modelltől, hogy konkrét forrásokkal dolgozzon, ismerje be a bizonytalanságot homályos válaszok esetén, és strukturált kimeneti formátumokat használjon, amelyek megakadályozzák a hallucinációk „szabad kibontakozását”. A promptok gyakran tartalmaznak metautasításokat is, mint például „csak a megadott adatok alapján válaszolj” vagy „ha nem vagy biztos, magyarázd el, miért”.

Egy másik kulcsfontosságú módszer a nyelvi modellek (LLM) döntéshozatalának vizualizációja – vagyis annak feltárása, hogy a modell milyen információkat használt fel, mire összpontosított, és milyen logika vezetett egy adott következtetéshez. Ez nemcsak a hallucinációk gyors észlelését teszi lehetővé számunkra, hanem a modell viselkedésének jobb megértését is.

Végül, de nem utolsósorban a grounding elvét alkalmazzuk, vagyis ellenőrizhető és megbízható forrásokra támaszkodunk. Az MI kimenetei így mindig a valóságban gyökereznek, ami különösen fontos azokon a területeken, ahol magas az információs felelősség – mint például az egészségügy, a jog vagy a pénzügy.

Ennek az átgondolt promptok, az átláthatóság és a forrásokra helyezett hangsúly kombinációjának köszönhetően magas megbízhatóságot érünk el és minimalizáljuk a hallucinációk kockázatát a valós működés során.

További bevált tippek a gyakorlatból:

• Szerepek előzetes meghatározása: „Egy elemző vagy, aki csak a megadott adatokkal dolgozik.”
• Kimeneti formátum meghatározása: „Add vissza a választ pontokba szedve, konkrét számokra hivatkozva.”
• Prompt + referencia kombinációja: „Csak az alábbi táblázat adatait használd. Ne használj semmilyen külső tudást.”

Az MI dezinformációk etikai és társadalmi kontextusa

Az MI rendszerekben tapasztalható hallucinációk és dezinformációk problémája túlmutat a technikai szinten, és jelentős etikai, szociális és társadalmi következményekkel jár. Ezek a szempontok kulcsfontosságúak az MI technológiák felelősségteljes fejlesztéséhez, bevezetéséhez és szabályozásához.

Az MI dezinformációk társadalmi hatásai

Az MI hallucinációknak messzemenő társadalmi következményei lehetnek:

• A meglévő dezinformációk felerősítése - az MI rendszerek akaratlanul felerősíthetik és legitimálhatják a hamis információkat
• Az információs ökoszisztémába vetett bizalom aláásása - a legitim és hamis információk megkülönböztetésének növekvő nehézsége
• Információs teher - megnövekedett igény az információk ellenőrzésére és a kritikus gondolkodásra
• Potenciál célzott dezinformációs kampányokhoz - az MI visszaélésének lehetősége meggyőző dezinformációs tartalom nagy léptékű létrehozására
• Differenciált hatások - a különböző csoportokra gyakorolt egyenlőtlen hatás kockázata, különösen azokra, akik korlátozott hozzáféréssel rendelkeznek az információellenőrzési forrásokhoz

Különböző szereplők etikai felelőssége

Az MI dezinformációkkal kapcsolatos kockázatok minimalizálása megosztott felelősségvállalási megközelítést igényel:

• Fejlesztők és szervezetek - felelősség az MI rendszerek korlátainak átlátható kommunikációjáért, biztonsági mechanizmusok bevezetéséért és folyamatos fejlesztésért
• Felhasználók - kritikus gondolkodás fejlesztése, információk ellenőrzése és az MI által generált tartalom felelősségteljes megosztása
• Oktatási intézmények - oktatási programok frissítése a digitális és MI műveltség fejlesztése érdekében
• Média és információs platformok - szabványok létrehozása az MI által generált tartalom megjelölésére és tényellenőrzésre
• Szabályozó hatóságok - olyan keretek kidolgozása, amelyek támogatják az innovációt, miközben védik a társadalmi érdekeket

Átláthatóság és tájékozott beleegyezés

Az MI dezinformációk kontextusában a kulcsfontosságú etikai elvek a következők:

• Átláthatóság a származást illetően - az MI által generált tartalom egyértelmű megjelölése
• A korlátok nyílt kommunikációja - az MI rendszerek korlátainak őszinte bemutatása, beleértve a hallucinációkra való hajlamot
• Tájékozott beleegyezés - annak biztosítása, hogy a felhasználók megértsék az MI által generált információk használatával kapcsolatos potenciális kockázatokat
• Hozzáférés az ellenőrzési mechanizmusokhoz - eszközök és források biztosítása a fontos információk ellenőrzéséhez

Szabályozási megközelítések és szabványok

Az MI dezinformációkkal kapcsolatos fejlődő szabályozási megközelítések a következők:

• Megjelölési követelmények - az MI által generált tartalom kötelező megjelölése
• Tényszerű pontossági szabványok - metrikák és követelmények kidolgozása az MI rendszerek tényszerű megbízhatóságára vonatkozóan konkrét kontextusokban
• Ágazatspecifikus szabályozások - szigorúbb követelmények olyan területeken, mint az egészségügy, pénzügy vagy oktatás
• Felelősség és jogi keretek - az MI dezinformációk által okozott károkért való felelősség tisztázása
• Nemzetközi koordináció - globális szabályozási megközelítések az MI technológiák határokon átnyúló jellege miatt

Jövőkép

Az MI dezinformációk problémájának hosszú távon fenntartható megközelítése a következőket igényli:

• Kutatás és innováció - folyamatos befektetés a hallucinációk észlelésére és megelőzésére szolgáló technológiákba
• Interdiszciplináris együttműködés - a műszaki, társadalmi és humán tudományágak összekapcsolása
• Adaptív kormányzás - a technológiai fejlődéssel együtt fejlődni képes szabályozási megközelítések
• Társadalmi párbeszéd - inkluzív vita azokról az értékekről és prioritásokról, amelyeket tükrözni kell az MI tervezésében és szabályozásában
• Megelőző megközelítés - a potenciális kockázatok előrejelzése és kezelése a technológiák széles körű bevezetése előtt

Az MI dezinformációk etikai és társadalmi dimenziója holisztikus megközelítést igényel, amely túlmutat a tisztán technikai megoldásokon, és magában foglalja a szereplők, normák és szabályozások szélesebb ökoszisztémáját. A cél egy olyan környezet létrehozása, amelyben az MI technológiák hozzájárulnak a társadalom információs gazdagodásához, ahelyett, hogy hozzájárulnának az információs káoszhoz vagy manipulációhoz.