Halucynacje i szkodliwe treści. Czy da się im przeciwdziałać, korzystając z zewnętrznych modeli? Odpowiedź na to pytanie jest krótka: w pewnym stopniu. No, chyba że zdecydujemy się na poddanie każdego wkładu do modelu manualnym procesom, które w rezultacie pozbawią nas efektywności charakterystycznej dla generatywnej AI. Modele, które są dla nas dostępne zarówno w modelu subskrypcyjnym i osobistym, jak i poprzez API, są modelami niedokładnymi, podatnymi na błędy oraz mogącymi generować treści, które są co najmniej niepożądane („treści wrażliwe” lub „szkodliwe”). Możemy więc uzyskać odpowiedzi, które nie będą prawdziwe, lub otrzymać treść, która godzi w obyczaje lub jest w jakiś sposób dyskryminacyjna. Mamy też „worek” z tymi wynikami działania AI, które z jakichś względów zakłamują rzeczywistość i wykraczają poza zbiór danych wykorzystywanych w procesie trenowania.