ありがとう、私はそれを念頭に置いてください。どういうわけか、私は今、あなたが精神で何かに答えた場合、「いいえ、いや、私はこれに問題がない、私は常に正しい正確な答えを与えます、私は確かに100％！」 - 私はまったく情報を持っていません（あなたは本当にとても良いか、あなたは嘘をついていて赤ではありません）。しかし今、あなたは問題を認識しており、これはいくつかの情報を与えます（それが真実であろうと発明であろうと、あなたはまだ答えを完全に信頼するべきではないことがわかります）。一般的に、誠実さと有用な警告に感謝します！

しかし、私は最後の段落をまったく理解していませんでした。つまり、すべての単語は理解できますが、一緒に追加しないでください。あなたが意味したことを説明してください。上記のすべてが、回答の信頼性を自動的にチェックしたり、品質を向上させることに貢献できるのでしょうか？
あなたが本当に興味があるなら、あなたは[この研究（ただクリック）]（https://arxiv.org/abs/2302.12813）に慣れることができます。

[開発者の議論]（https://github.com/laion-ai/open-assistant/issues/1376からの翻訳をすることもできます。

「インターネットへのアクセスのモデルを提供する場合、事実の信頼性をある程度確認できる特定の分類子を作成する価値があります。すでに存在するものが十分であるとは思いません。おそらく、ある種の** doi **システムについて考える必要があります。

確かに、すべてが主観的ですが、この流れでは、「月はチーズで作られている」というAIの視点は「科学者、研究を行った後、正確な材料が見つかった」と同等のものになるため、すべてをそのまま残すことができます。 、月が作られたものから」？

実際、現代の科学的事実でさえ、現実からはほど遠いことがあります。そのため、モデルに「批判的に考える」ように教える必要があり、ソースを参照するだけではありません。

真実は相対的な概念であり、科学でさえ多くの議論があります。声明を他の知識源と関連付けるために、静的リンクとは異なり、通常は科学出版物に使用されるDOIへのリンクを含めるか分析することができれば、より収益性が高くなります。もう1つの利点は、関連するソースが追加のメタ情報でコンテンツを豊かにすることです。将来的には、トレーニングデータのこのようなリンクにより、科学的な声明で意見や声明を補うことができる場合があります。これは、自動的に分類および評価できます（最も単純な例ですが、常に完璧ではありませんが、引用の数）。」