Как проверить нейросеть «на адекватность»: чеклист, который позволяет понять, можно ли доверять ответу

Все мы уже ежедневно пользуемся нейросетями - пишем письма, генерируем документы, анализируем данные, составляем стратегии..
Но есть одна проблема, которую почему-то многие игнорируют:
Любая нейросеть может уверенно нести чушь.
Причём делает это так красиво, что большинство не замечает подвоха.

Поэтому вот вам небольшой чеклист, с помощью которого можно легко и быстро понять, доверять ответу или нет.

1️⃣ Факты
LLM не знает фактов - она предсказывает текст.
Если ответ выглядит так:
"Этот закон был принят 12 марта 2019 года…"
То его всегда нужно проверять.

2️⃣ Излишнее согласие
Американские модели со всем соглашаются, но тем самым и портят свой ответ.
Например:
Вы: "Мой iPhone 17 перегревается, когда температура -30".
ИИ: "Да, это проблема большинства устройств".
Очевидно что это не проблема большинства устройств. Если после этого модель не просит дать подробности - ответ её маловероятно вам подойдёт. Допишите все детали самостоятельно в за

3️⃣ Излишнее упрощение
Нейросети очень часто накидывают "универсальные" ответы.
"Чтобы увеличить продажи - улучшите продукт"
"Чтобы стать богатым - начните зарабатывать больше"
Это советы ни о чём. Они не содержат ничего конкретного.
И тут проблема скорее не в самом ответе, а в вашем запросе. Она попросту не знает как вам отвечать. Добавьте конкретики, поговорите с ней и разработайте идеи, затем проработайте их с ней

4️⃣ Оценка чего-либо
Когда мы просим нейронку что-то оценить:
"Оцени навыки этого кандидата по 10-ти бальной шкале"
мы будем получать случайную среднюю оценку. Если не верите, спросите одно и тоже несколько раз, и увидите что оценка каждый раз разная.
Дело в том что если вы не расписываете конкретно методологию оценки, то нейронка просто не может провести её.
Следовательно если вам нужна некая оценка чего-либо, то вы должны задать критерии:
"0 баллов - это человек в комме который не может работать, а 10 баллов - это человек который своими действиями увеличил продуктивность отдела на 300%"
Если шкалы в запросе нет - оценка будет случайная, средняя.

5️⃣ Проверка через второй запрос
У вас есть какой-то ответ. Вы можете взять свой же запрос переформулировать его и задать в новом чате. По итогу сравнить два ответа и у вас в обоих случаях суть должна сохраняться. В противном случае нейронка не понимает ваш запрос и генерирует что-то левое.

6️⃣ Самое главное правило - Проверяемость
Вы можете у самой нейронки и спросить:
"Как проверить твой ответ?"
Она должна по шагам расписать, где можно посмотреть, проверить информацию и написать формулы которые она использовала для расчётов 😄


И помните:
Среда - это маленькая пятница) Всем хорошего дня!

#AI