TGViewer
Victor Buto. Research & Sensemaking Victor Buto. Research & Sensemaking @butoblog · 3.4K subscribers
Post #175 707
Вы НЕ ХОТИТЕ делать фактчекинг

В области исследований через нейронку самая популярная проблема связана с проверкой информации. ИИ классно и быстро исследует, но по пути галлюцинирует, ошибается и врет. В итоге первичный восторг от результатов дип рисерча разбивается о стену из множества ошибок в утверждениях. Если хотя бы раз заморочиться и перепроверить факты и источники.

Поэтому логично, что нужен какой-то отдельный агент для фактчекинга и перепроверки данных, чтобы повысить достоверность отчетов. Не самому же вычищать сидеть.

Но грустная правда в том, что вы не хотите агента по фактчекингу. Вы хотите, чтобы не было ошибок и все было верно на 100%. А это невозможно.

Нейросеть, когда ищет информацию и делает для вас отчет, всегда упрощает, срезает углы, недоговаривает. Фактчекинг, наоборот, все усложняет, подсвечивает неудобные факты и пробелы — потому что в данных и исследованиях все не однозначно. Всегда можно найти ошибку, когнитивное искажение, оспорить выборку, целевой сегмент, корректность обобщения. В качество данных можно погружаться спирально вниз до бесконечности. Люди, знакомые с научной деятельностью, хорошо это понимают.

Поэтому самое честное, что мог бы сделать для вас агент по фактчекингу, — подсветить множество неразрешенных противоречий и уйти в закат. А вам придется что-то с этим делать, потому что идеальных данных не бывает. Выбирайте сами, на что закроете глаза. Исследователи принимают такие решения десятки раз в течение дня.

Никогда не будет 100% верного отчета. Может быть просто достаточно убедительный, который нет времени дальше перепроверять.

Поэтому глубина перепроверки и формат результата зависит от вашей готовности вникать в данные. Можете попросить агента просто переписать финальный отчет, если он найдет ошибки. Или попросить подсветить все неоднозначные места, прописать их в доке и потом самому вникать в содержание противоречий.

———

Для фактчекинга делал отдельный скилл на днях. Задача сложнее, чем казалась на первый взгляд. Есть разные типы утверждений: факты о наличии явления, его качественные или числовые признаки, события, мнения, прогнозы. И типы источников от исследований до экспертных статей — все проверяются разными способами. Очень легко запутать агента, заставить делать лишнюю работу и сомневаться в надежной информации.

Если тема интересна, напишите в комменты. Расскажу там подробнее.
  • ❤ 35
  • 🙏 13
  • 🔥 12
More from @butoblog
  1. Sep 18, 2026Проведу для вас воркшоп по ИИ Я в последние месяцы заглянул колодец корпоративного обучени…
  2. Sep 6, 2026Проведу 4-ех часовой воркшоп на ResearchExpo 2026 Мои эксперименты с нейронками довели до…
  3. Aug 14, 2026Работа — это тюрьма Новый программный текст! Накатал я и укатил отдыхать в Алматы на три д…
  4. Jul 22, 2026Нет времени объяснять, вот запись вебинара про сегментацию (как рисерч и нейросети помогаю…
  5. Jul 21, 2026Отборная статья о проникновении ИИ в рынок исследований Общался недавно с Андреем Сычевым,…
  6. Jul 1, 2026Полный гайд по сборке скиллов 😎 Записал часовой практический гайд по созданию ИИ скиллов.…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →