DI sistemų haliucinacijų ir dezinformacijos problematika

Haliucinacijos apibrėžimas DI kontekste

Terminas „haliucinacija“ dirbtinio intelekto kontekste turi specifinę reikšmę, kuri skiriasi nuo jo vartojimo psichologijoje ar medicinoje. DI srityje, ypač kalbant apie didžiuosius kalbos modelius, šis terminas apibūdina specifinį reiškinį, kuris kelia didelį iššūkį šių sistemų patikimumui.

Kas yra DI haliucinacijos

DI haliucinacijas galime apibrėžti kaip:

• Informacijos, kuri atrodo faktinė ir autoritetinga, bet yra netiksli, klaidinanti ar visiškai išgalvota, generavimas
• Turinio, kuris nėra paremtas modelio mokymo duomenimis arba neatitinka tikrovės, kūrimas
• Klaidingo pasitikėjimo savimi kūrimas pateikiant informaciją, kurios modelis iš tikrųjų „nežino“
• Detalių, šaltinių, citatų ar specifinės informacijos konfabuliacija be faktinio pagrindo

Skirtumas tarp haliucinacijų ir klaidų

Svarbu atskirti haliucinacijas nuo įprastų klaidų ar netikslumų:

• Įprastos klaidos – netyčiniai netikslumai ar klaidinga informacija, kuri gali atsirasti dėl netikslumų mokymo duomenyse arba modelio netobulumų
• Haliucinacijos – turinio, kurį modelis pateikia kaip faktinį, nors tam neturi pagrindo duomenyse, generavimas; dažnai apima neegzistuojančių detalių, šaltinių ar konteksto kūrimą

Haliucinacijos vs. kūrybinis generavimas

Taip pat svarbu atskirti haliucinacijas nuo teisėto kūrybinio generavimo:

• Kūrybinis generavimas – sąmoningas fiktyvaus turinio kūrimas kontekstuose, kur tai yra tinkama ir tikimasi (istorijų rašymas, hipotezių generavimas, idėjų generavimas)
• Haliucinacijos – išgalvoto turinio pateikimas kaip faktinės informacijos kontekstuose, kur tikimasi faktinio tikslumo ir patikimumo

Haliucinacijų problemos kontekstas

Haliucinacijos kelia fundamentalų iššūkį DI sistemoms dėl kelių priežasčių:

• Jos kenkia DI sistemų patikimumui ir patikimumui kritinėse programose
• Gali lemti dezinformacijos plitimą, kai DI rezultatai priimami nekritiškai
• Jas sunku numatyti ir jos gali pasireikšti net labai išvystytuose modeliuose
• Dažnai jos pateikiamos su tokiu pačiu „užtikrintumo“ laipsniu kaip ir faktiškai teisinga informacija, o tai apsunkina jų aptikimą
• Jos kelia sudėtingą techninį iššūkį, kuriam nėra paprasto sprendimo dabartinėse DI architektūrose

Haliucinacijų pobūdžio ir pasireiškimo supratimas yra pirmas žingsnis siekiant efektyviai naudoti DI pokalbius, suvokiant jų ribotumus, ir kurti strategijas, skirtas sumažinti su šiuo reiškiniu susijusią riziką. Norėdami gauti platesnį dabartinių DI pokalbių ribotumų kontekstą, taip pat rekomenduojame išsamią DI pokalbių robotų ribotumų apžvalgą.

Haliucinacijų atsiradimo DI modeliuose priežastys

Haliucinacijų reiškinys DI sistemose turi gilias šaknis pačioje šiuolaikinių kalbos modelių architektūroje ir veikimo principuose. Šių priežasčių supratimas yra raktas į efektyvių strategijų kūrimą jų minimizavimui.

Architektūrinės priežastys

• Generacinė modelių prigimtis – pagrindinė kalbos modelių funkcija yra numatyti tikėtiną teksto tęsinį, o ne tikrinti faktinį teisingumą
• Aiškaus žinių bazės nebuvimas – skirtingai nuo tradicinių ekspertinių sistemų, kalbos modeliai neturi struktūrizuotos faktų duomenų bazės
• „Žinios“ užkoduotos parametruose – informacija yra numanomai užkoduota milijarduose parametrų, be aiškios struktūros ir tikrinimo mechanizmo
• Optimizavimas sklandumui – modeliai yra mokomi pirmiausia sklandumo ir nuoseklumo, o ne faktinio tikslumo

Mokymo aspektai

Būdas, kaip modeliai yra mokomi, tiesiogiai prisideda prie polinkio haliucinuoti:

• Nekokybiški mokymo duomenys – modeliai, mokyti naudojant duomenis, kuriuose yra netikslumų, šiuos netikslumus atkartos
• Aprėpties spragos – nevienodas įvairių temų ir sričių atstovavimas mokymo duomenyse
• Reti reiškiniai ir faktai – modeliai linkę „pamiršti“ arba netiksliai atkurti retai pasitaikančią informaciją
• Prieštaringa informacija – kai mokymo duomenyse yra prieštaringos informacijos, modelis gali generuoti nenuoseklius atsakymus

Episteminio netikrumo problema

Fundamentalus problema yra modelių nesugebėjimas adekvačiai reprezentuoti savo netikrumo:

• Trūkstami metakognityviniai gebėjimai – modeliai negali patikimai „žinoti, ko nežino“
• Pasitikėjimo kalibravimas – tendencija pateikti visus atsakymus su panašiu užtikrintumo laipsniu, neatsižvelgiant į tikrąjį žinių lygį
• Tikrinimo mechanizmo nebuvimas – nesugebėjimas patikrinti savo rezultatų pagal patikimą tiesos šaltinį

Sąveikos ir aplinkos veiksniai

Būdas, kaip modeliai yra naudojami, taip pat gali prisidėti prie haliucinacijų atsiradimo:

• Užklausos žinių ribose – klausimai, susiję su neaiškiais faktais ar temomis mokymo duomenų pakraščiuose
• Painus ar prieštaringas skatinimas (prompting) – neaiškios ar klaidinančios instrukcijos
• Specifiškumo lūkesčiai – spaudimas pateikti išsamius atsakymus situacijose, kai modelis neturi pakankamai informacijos
• Numanomas socialinis spaudimas – modeliai yra optimizuoti teikti „pagalbos“ atsakymus, o tai gali lemti pirmenybės teikimą atsakymo generavimui prieš pripažįstant nežinojimą

Techniniai iššūkiai sprendžiant

Haliucinacijų problemos sprendimas yra sudėtingas techninis iššūkis:

• Sunkumas atskirti pagrįstus apibendrinimus nuo haliucinacijų
• Kompromisas tarp kūrybiškumo/naudingumo ir griežto faktinio tikslumo
• Skaičiavimo sudėtingumas sujungiant generacinius modelius su didelėmis žinių bazėmis
• Dinamiška „faktinio teisingumo“ prigimtis kai kuriose srityse

Šių daugiasluoksnių haliucinacijų priežasčių supratimas padeda tiek kūrėjams projektuojant tvirtesnes sistemas, tiek vartotojams kuriant efektyvias strategijas darbui su šiomis sistemomis, suvokiant jų būdingus apribojimus.

Tipiniai haliucinacijų ir dezinformacijos modeliai

DI haliucinacijos pasireiškia keliais būdingais modeliais, kuriuos naudinga mokėti atpažinti. Šie modeliai gali skirtis priklausomai nuo konteksto, temos ir sąveikos tipo, tačiau tam tikri pasikartojantys motyvai yra pastebimi įvairiuose modeliuose ir situacijose.

Autoritetų ir šaltinių konfabuliacija

Vienas iš dažniausių haliucinacijų tipų yra neegzistuojančių šaltinių kūrimas arba realių autoritetų citavimas kontekstuose, kurie neatitinka tikrovės:

• Fiktyvios akademinės publikacijos – išgalvotų tyrimų su realistiškai skambančiais pavadinimais, autoriais ir žurnalais generavimas
• Neegzistuojančios knygos ir straipsniai – nuorodos į publikacijas, kurios iš tikrųjų neegzistuoja
• Klaidingos realių asmenybių citatos – posakių priskyrimas žinomiems asmenims, kurie jų niekada nesakė
• Išgalvotos statistikos ir apklausos – tiksliai skambančių skaičių ir procentų pateikimas be realaus pagrindo

Istorinės ir faktinės konfabuliacijos

Klausiant faktinės informacijos, gali pasireikšti šie modeliai:

• Istoriniai netikslumai – klaidingas įvykių datavimas, istorinių asmenybių painiojimas arba išgalvotų detalių pridėjimas prie realių įvykių
• Geografiniai netikslumai – neteisingas miestų, šalių ar geografinių objektų nurodymas
• Technologinės konfabuliacijos – išsamių, bet netikslių technologijų veikimo ar mokslinių principų aprašymų kūrimas
• Biografinės fikcijos – biografinių detalių apie viešus asmenis išgalvojimas ar iškraipymas

Laiko peržengimai ir prognozės

Atsižvelgiant į modelio žinių laiko apribojimą, dažnai pasitaiko šių tipų haliucinacijų:

• Įvykiai po žinių ribos datos (post-cutoff) – klaidinga informacija apie įvykius, nutikusius po modelio mokymo pabaigos datos
• Vystymosi tęstinumas – prielaida, kad tendencijos ar įvykiai tęsis būdu, kuris neatitinka tikrovės
• Technologinės prognozės – dabartinės technologijų būklės aprašymas, darant prielaidą apie linijinį vystymąsi
• Būsimų įvykių pateikimas kaip praeities – planuojamų įvykių aprašymas taip, lyg jie jau būtų įvykę

Profesinės ir terminologinės haliucinacijos

Profesiniuose kontekstuose dažnai pasireiškia šie modeliai:

• Pseudo-profesinė terminologija – profesionaliai skambančių, bet beprasmių ar neegzistuojančių terminų kūrimas
• Neteisingi ryšiai tarp sąvokų – klaidingas susijusių, bet skirtingų profesinių sąvokų siejimas
• Algoritminės ir procedūrinės fikcijos – išsamūs, bet neteisingi procedūrų ar algoritmų aprašymai
• Klaidinga kategorizacija – išgalvotų taksonomijų ar klasifikavimo sistemų kūrimas

Kontekstiniai ir sąveikos modeliai

Būdas, kaip haliucinacijos pasireiškia pokalbio metu, taip pat turi būdingus modelius:

• Pasitikėjimo savimi eskalacija – su kiekviena užklausa ta pačia tema modelis gali rodyti didėjantį (ir nepagrįstą) pasitikėjimą
• Inkaro efektas – tendencija remtis ankstesnėmis haliucinacijomis ir plėtoti jas į sudėtingesnes fiktyvias konstrukcijas
• Adaptyvi konfabuliacija – haliucinacijų pritaikymas prie vartotojo lūkesčių ar pageidavimų
• Nesėkmė konfrontacijoje – nenuoseklios reakcijos, kai modelis yra konfrontuojamas su savo haliucinacijomis

Šių modelių atpažinimas yra pagrindinis žingsnis kuriant efektyvias strategijas, skirtas sumažinti su DI haliucinacijomis susijusią riziką, ir atsakingai naudojant DI pokalbius kontekstuose, kur faktinis tikslumas yra svarbus.

Haliucinacijų ir netikslumų aptikimo metodai

Haliucinacijų ir netikslumų atpažinimas DI pokalbių atsakymuose yra pagrindinis įgūdis jų efektyviam ir saugiam naudojimui. Yra keletas strategijų ir metodų, kurie gali padėti vartotojams identifikuoti potencialiai netikslią ar išgalvotą informaciją.

Potencialių haliucinacijų signalai

Bendraujant su DI pokalbiais, naudinga atkreipti dėmesį į tam tikrus įspėjamuosius signalus:

• Neadekvačiai didelis specifiškumas – itin detalūs atsakymai į bendrus klausimus, ypač apie neaiškias temas
• Per didelė simetrija ir tobulumas – pernelyg „tvarkingi“ ir simetriški rezultatai, ypač sudėtingose srityse
• Neįprasti vardų ar terminų deriniai – junginiai, kurie skamba panašiai kaip žinomi subjektai, bet šiek tiek skiriasi
• Pernelyg didelis pasitikėjimas savimi – bet kokių netikrumo ar niuansų išraiškų nebuvimas srityse, kurios yra iš prigimties sudėtingos ar prieštaringos
• Per daug tobulos citatos – citatos, kurios atrodo formaliai teisingos, bet turi per daug tikslių detalių

Aktyvūs tikrinimo metodai

Vartotojai gali aktyviai tikrinti pateiktos informacijos patikimumą naudodami šiuos metodus:

• Klausimai apie šaltinius – prašymas DI pokalbio pateikti konkretesnes citatas ar nuorodas į nurodytą informaciją
• Klausimo performulavimas – to paties klausimo uždavimas kitu būdu ir atsakymų palyginimas dėl nuoseklumo
• Kontroliniai klausimai – klausimai apie susijusias detales, kurios turėtų būti nuoseklios su pradiniu atsakymu
• Teiginių dekompozicija – sudėtingų teiginių skaidymas į paprastesnes dalis ir jų individualus tikrinimas
• „Plieninio žmogaus“ (Steelmanning) metodas – prašymas DI pateikti stipriausius argumentus prieš ką tik pateiktą informaciją ar interpretaciją

Išoriniai tikrinimo procesai

Kritinei informacijai dažnai būtina naudoti išorinius tikrinimo šaltinius:

• Kryžminis tikrinimas su patikimais šaltiniais – pagrindinių teiginių tikrinimas enciklopedijose, akademinėse duomenų bazėse ar oficialiuose šaltiniuose
• Citatų paieška – nurodytų tyrimų ar publikacijų egzistavimo ir turinio tikrinimas
• Konsultacijos su ekspertais – žmogiškųjų ekspertų nuomonės gavimas atitinkamoje srityje
• Specializuotų paieškos sistemų naudojimas – akademinių paieškos sistemų (Google Scholar, PubMed) naudojimas profesiniams teiginiams tikrinti
• Faktų tikrinimo šaltiniai – konsultacijos su svetainėmis, specializuotomis informacijos tikrinime

Srities specifinės strategijos

Įvairiose teminėse srityse naudinga sutelkti dėmesį į specifinius aspektus:

• Mokslinė ir techninė informacija – nuoseklumo su pagrindiniais tos srities principais tikrinimas, matematinių skaičiavimų tikrinimas
• Istoriniai duomenys – palyginimas su nusistovėjusiais istoriniais šaltiniais, chronologijos ir sąsajų tikrinimas
• Teisinė informacija – aktualumo ir jurisdikcinės svarbos tikrinimas, įstatymų ir precedentų citatų tikrinimas
• Medicininė informacija – atitikties dabartinėms medicinos žinioms ir oficialioms rekomendacijoms tikrinimas
• Aktualūs įvykiai – padidintas atsargumas su informacija, datuojama po modelio žinių ribos datos (knowledge cutoff)

Automatizuoti aptikimo įrankiai

Tyrimai taip pat sutelkti į automatizuotų įrankių kūrimą haliucinacijoms aptikti:

• Sistemos, lyginančios DI rezultatus su patikrintomis žinių bazėmis
• Įrankiai atsakymų vidinio nuoseklumo analizei
• Modeliai, specializuoti tipinių DI haliucinacijų modelių aptikimui
• Hibridinės sistemos, derinantys automatinį aptikimą su žmogiškuoju tikrinimu

Šių metodų derinys gali žymiai padidinti vartotojų gebėjimą identifikuoti potencialias haliucinacijas ir netikslumus DI pokalbių atsakymuose, o tai yra pagrindinė sąlyga jų atsakingam ir efektyviam naudojimui kontekstuose, kur faktinis tikslumas yra svarbus.

Praktinės rizikos mažinimo strategijos

Suvokiant būdingą DI pokalbių polinkį į haliucinacijas ir netikslumus, egzistuoja eilė praktinių strategijų, kurias vartotojai gali įgyvendinti, siekdami sumažinti susijusią riziką. Šie metodai leidžia maksimaliai padidinti DI pokalbių naudingumą, tuo pačiu sumažinant nekritiško netikslios informacijos priėmimo tikimybę.

Apgalvotas užklausų formulavimas

Būdas, kaip formuluojami klausimai, gali žymiai paveikti atsakymų kokybę ir patikimumą:

• Specifiškumas ir aiškumas – tikslių ir nedviprasmiškų užklausų formulavimas, kurios sumažina interpretacijos galimybę
• Aiški užklausa dėl užtikrintumo lygio – prašymas modeliui išreikšti pateikiamos informacijos užtikrintumo ar patikimumo laipsnį
• Sudėtingumo ribojimas – sudėtingų užklausų skaidymas į dalinius, paprastesnius klausimus
• Šaltinių reikalavimas – aiškus reikalavimas nurodyti šaltinius arba paaiškinti, kaip modelis priėjo prie konkretaus atsakymo
• Instrukcijos atsargumui – aiškios instrukcijos teikti pirmenybę nežinojimo pripažinimui prieš nepagrįstas spekuliacijas

Kritiškas atsakymų vertinimas

Kritiško požiūrio į DI pokalbių teikiamą informaciją ugdymas:

• Skeptiškas požiūris į per daug specifines detales – ypač atsakymuose į bendrus klausimus
• Faktų ir interpretacijų atskyrimas – atsakymo dalių, kurios yra subjektyvi interpretacija ar nuomonė, identifikavimas
• Patvirtinimo šališkumo (confirmation bias) suvokimas – atsargumas dėl tendencijos nekritiškai priimti informaciją, kuri patvirtina mūsų prielaidas
• Informacijos kontekstualizavimas – atsakymų vertinimas platesniame esamų žinių ir ekspertizės kontekste

Daugelio šaltinių metodas

DI pokalbių naudojimas kaip platesnės informacinės strategijos dalis:

• Informacijos trianguliacija – svarbios informacijos tikrinimas iš kelių nepriklausomų šaltinių
• DI ir tradicinių šaltinių derinimas – DI pokalbių naudojimas kaip papildymas prie nusistovėjusių informacijos šaltinių
• Ekspertų konsultacijos – kritinės informacijos tikrinimas pas žmogiškuosius ekspertus atitinkamoje srityje
• Kelių DI sistemų naudojimas – skirtingų DI pokalbių atsakymų į tas pačias užklausas palyginimas

Kontekstui tinkamas naudojimas

DI pokalbių naudojimo pritaikymas pagal kontekstą ir faktinio tikslumo svarbą:

• Kritiškumo hierarchija – tikrinimo lygio gradavimas pagal informacijos svarbą ir galimus netikslumų padarinius
• Naudojimo ribojimas kritiniuose kontekstuose – vengimas išskirtinai pasikliauti DI pokalbiais priimant sprendimus su reikšmingomis pasekmėmis
• Pirmenybė kūrybinėms vs. faktinėms užduotims – DI pokalbių naudojimo optimizavimas užduotims, kur jų stipriosios pusės yra ryškiausios
• Dokumentavimas ir skaidrumas – aiškus iš DI gautos informacijos žymėjimas ją dalijantis ar publikuojant

Švietimas ir kompetencijų ugdymas

Investicijos į įgūdžių, reikalingų efektyviam darbui su DI pokalbiais, ugdymą:

• Informacinis raštingumas – bendrųjų kritinio informacijos vertinimo įgūdžių ugdymas
• Techninis raštingumas – pagrindinis DI veikimo principų ir jos ribotumų supratimas
• Srities ekspertizė – nuosavų žinių gilinimas atitinkamose srityse kaip pagrindas kritiniam vertinimui
• Kognityvinių šališkumų suvokimas – psichologinių tendencijų, galinčių paveikti DI rezultatų interpretaciją, žinojimas ir kompensavimas

Šių strategijų įgyvendinimas sukuria subalansuotą požiūrį, kuris leidžia pasinaudoti DI pokalbių privalumais, tuo pačiu sumažinant riziką, susijusią su jų būdingais apribojimais. Pagrindiniu principu išlieka informuotas ir kritiškas DI naudojimas kaip įrankio, kuris papildo, bet nepakeičia žmogiškojo sprendimo ir ekspertizės.

Norite sužinoti daugiau šia tema? Perskaitykite straipsnį apie DI haliucinacijų mažinimą naudojant RAG, kurį parašė Wan Zhang ir Jing Zhang.

Kaip Explicaire sprendžia DI haliucinacijų problemą

Explicaire DI haliucinacijų problemą sprendžia sistemingai ir praktiškai. Pagrindinis įrankis yra tiksliai apibrėžti raginimai (prompts), kurie buvo pakartotinai testuojami įvairiuose kontekstuose ir srityse. Mums pasiteisino, pavyzdžiui, aiškiai reikalauti iš modelio dirbti su konkrečiais šaltiniais, pripažinti netikrumą neaiškių atsakymų atveju ir naudoti struktūrizuotus išvesties formatus, kurie užkerta kelią „laisvam haliucinacijų plėtojimui“. Raginimai dažnai apima ir metainstrukcijas, tokias kaip „atsakyk tik remdamasis pateiktais duomenimis“ arba „jei nesi tikras, paaiškink kodėl“.

Kitas svarbus metodas yra kalbos modelių (LLM) sprendimų priėmimo vizualizacija – t. y. atskleidimas, kokią informaciją modelis panaudojo, į ką sutelkė dėmesį ir kokia logika lėmė konkretų rezultatą. Tai leidžia mums ne tik greitai aptikti haliucinacijas, bet ir geriau suprasti modelio elgseną.

Galiausiai, naudojame įžeminimo (grounding) principą, t. y. rėmimąsi patikrinamais ir patikimais šaltiniais. Taip DI rezultatai visada yra susieti su realybe, o tai yra ypač svarbu srityse, kur informacinė atsakomybė yra didelė – pavyzdžiui, sveikatos apsaugoje, teisėje ar finansuose.

Dėl šio apgalvotų raginimų, skaidrumo ir dėmesio šaltiniams derinio pasiekiame aukštą patikimumą ir sumažiname haliucinacijų riziką realioje veikloje.

Kiti patikrinti patarimai iš praktikos:

• Vaidmenų išankstinis apibrėžimas: „Esi analitikas, kuris dirba tik su pateiktais duomenimis.“
• Išvesties formato specifikavimas: „Pateik atsakymą punktais su nuoroda į konkrečius skaičius.“
• Raginimo ir nuorodos derinys: „Naudok tik duomenis iš žemiau pateiktos lentelės. Nenaudok jokių išorinių žinių.“

Etinis ir socialinis DI dezinformacijos kontekstas

Haliucinacijų ir dezinformacijos problematika DI sistemose peržengia techninį lygmenį ir turi reikšmingų etinių, socialinių ir visuomeninių pasekmių. Šie aspektai yra svarbūs atsakingam DI technologijų kūrimui, diegimui ir reguliavimui.

Socialinis DI dezinformacijos poveikis

DI haliucinacijos gali turėti toli siekiančių socialinių pasekmių:

• Esamos dezinformacijos stiprinimas – DI sistemos gali netyčia sustiprinti ir įteisinti klaidingą informaciją
• Pasitikėjimo informacine ekosistema menkinimas – didėjantis sunkumas atskirti teisėtą ir klaidingą informaciją
• Informacinė našta – padidėję reikalavimai informacijos tikrinimui ir kritiniam mąstymui
• Potencialas tikslinėms dezinformacijos kampanijoms – galimybė piktnaudžiauti DI kuriant įtikinamą dezinformacinį turinį dideliu mastu
• Diferencijuotas poveikis – nevienodo poveikio rizika skirtingoms grupėms, ypač toms, kurios turi ribotą prieigą prie informacijos tikrinimo šaltinių

Įvairių veikėjų etinė atsakomybė

Su DI dezinformacija susijusios rizikos mažinimas reikalauja bendro požiūrio į atsakomybę:

• Kūrėjai ir organizacijos – atsakomybė už skaidrų DI sistemų ribotumų komunikavimą, saugumo mechanizmų įgyvendinimą ir nuolatinį tobulinimą
• Vartotojai – kritinio mąstymo ugdymas, informacijos tikrinimas ir atsakingas DI sugeneruoto turinio dalijimasis
• Švietimo įstaigos – švietimo programų atnaujinimas skaitmeninio ir DI raštingumo ugdymui
• Žiniasklaida ir informacinės platformos – standartų kūrimas DI sugeneruoto turinio žymėjimui ir faktų tikrinimui
• Reguliavimo institucijos – sistemų, kurios skatina inovacijas, tuo pačiu saugant visuomenės interesus, kūrimas

Skaidrumas ir informuotas sutikimas

Pagrindiniai etiniai principai DI dezinformacijos kontekste yra:

• Skaidrumas dėl kilmės – aiškus DI sugeneruoto turinio žymėjimas
• Atvira komunikacija apie ribotumus – sąžiningas DI sistemų apribojimų, įskaitant polinkį į haliucinacijas, pristatymas
• Informuotas sutikimas – užtikrinimas, kad vartotojai supranta galimas rizikas, susijusias su DI sugeneruotos informacijos naudojimu
• Prieiga prie tikrinimo mechanizmų – įrankių ir šaltinių svarbiai informacijai tikrinti teikimas

Reguliavimo metodai ir standartai

Besivystantys reguliavimo metodai DI dezinformacijai apima:

• Žymėjimo reikalavimai – privalomas DI sugeneruoto turinio žymėjimas
• Faktinio tikslumo standartai – metrikų ir reikalavimų DI sistemų faktiniam patikimumui konkrečiuose kontekstuose kūrimas
• Sektoriui specifinės reguliavimo priemonės – griežtesni reikalavimai tokiose srityse kaip sveikatos apsauga, finansai ar švietimas
• Atsakomybė ir teisinės sistemos – atsakomybės už žalą, padarytą DI dezinformacija, aiškinimas
• Tarptautinis koordinavimas – globalūs reguliavimo metodai atsižvelgiant į tarpvalstybinį DI technologijų pobūdį

Ateities vizija

Ilgalaikis tvarus požiūris į DI dezinformacijos problematiką reikalauja:

• Tyrimai ir inovacijos – nuolatinės investicijos į technologijas haliucinacijų aptikimui ir prevencijai
• Tarpdisciplininis bendradarbiavimas – techninių, socialinių ir humanitarinių disciplinų sujungimas
• Adaptyvus valdymas – reguliavimo metodai, galintys evoliucionuoti kartu su technologijų plėtra
• Visuomeninis dialogas – įtraukios diskusijos apie vertybes ir prioritetus, kurie turėtų atsispindėti DI projektavime ir reguliavime
• Prevencinis požiūris – galimų rizikų numatymas ir jų sprendimas prieš platų technologijų diegimą

Etinė ir socialinė DI dezinformacijos dimensija reikalauja holistinio požiūrio, kuris peržengia grynai techninius sprendimus ir apima platesnę veikėjų, normų ir reguliavimo ekosistemą. Tikslas yra sukurti aplinką, kurioje DI technologijos prisideda prie visuomenės informacinio praturtinimo, o ne prie informacinio chaoso ar manipuliacijos.