Warum ChatGPT und Bard bei der Internet-Suche Unsinn erzählen ChatGPT Bing
um sämtliche objektiven Behauptungen in einem Text zu erkennen. Das ist allerdings auch nicht trivial: In einem Proof of Concept entwickelte das Team ein Schema zu Annotierung von Texten. Der so erzeugte Datensatz aus rund 5.000 Behauptungen und Nicht-Behauptungen diente zum Training mehrerer Machine-Learning-Modelle. Das beste Modell identifiziert zwar Behauptungen mit 90 Prozent Genauigkeit.
Ähnlich schwierig ist die Erhebung von Fakten, die eine Behauptung stützen oder widerlegen sollen. Auch dafür gibt es seit 2018 einen jährlichen. Viele Arbeitsgruppen, die daran teilnehmen, nutzen die Wikipedia API. Aus den extrahierten Fakten und Behauptungen, die in Vektoren übersetzt werden, berechnet die Software dann etwa das Skalarprodukt als Maß für die Verifizierbarkeit – je kleiner das Maß, desto schlechter wird die Behauptung belegt.
Interessanterweise stammt einer der wenigen veröffentlichen Ansätze unter Einsatz eines großen Sprachmodells weder von Google noch von OpenAI oder Microsoft. Angela Fan von Meta AI und Kollegen trainierten ein Sprachmodell darauf, aus extrahierten Behauptungen Fragen zu formulieren, die Fragen per Internet-Suche zu recherchieren und aus den Ergebnissen der Suche wiederum Antworten zu formulieren.
war allerdings nicht als vollautomatischer Faktenprüfer gedacht. Vielmehr wollten Fan und Kollegen zeigen, dass eine automatisch erstellte Zusammenfassung in Form von Fragen und Antworten menschlichen Faktenprüfern hilft, Texte schneller und genauer zu beurteilen.Das endgültige Urteil darüber, ob Behauptungen wahr oder falsch sind, will auch Vlachos ohnehin am liebsten dem Nutzer selbst überlassen.
"Wir sind sehr gut darin, uns gegenseitig unter die Lupe zu nehmen, sehr gut darin, uns gegenseitig zu hinterfragen", sagt er. "Aber wir sind nicht gut darin, das zu hinterfragen, was aus dieser allwissenden, allmächtigen Maschine herauskommt." Genau diese Fähigkeit, sagt Vlachos, müssten wir dringend trainieren. "Es geht darum, dass wir uns darin üben, die Ergebnisse der Sprachmodelle so zu hinterfragen, wie wir uns selbst hinterfragen.
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