Questionário sobre alucinações de IA

As respostas e explicações aparecem conforme você responde ao teste.

1. Por que a previsão do próximo token por si só não consegue verificar uma afirmação factual em uma resposta gerada?
   • Cada modelo está conectado apenas a sites não confiáveis
   • Todos os usuários fazem perguntas gramaticalmente incorretas
   • Uma continuação plausível não é o mesmo que evidência de que a afirmação é verdadeira
   • Uma resposta fluente prova automaticamente o fato
2. Por que as alucinações são particularmente perigosas?
   • Eles são sempre escritos com gramática quebrada, então os usuários os ignoram
   • Eles aparecem apenas em mensagens de erro
   • Eles fazem com que o modelo trave
   • Eles são entregues com fluência e confiança, portanto é fácil ignorar erros
3. A geração aumentada de recuperação (RAG) elimina completamente as alucinações?
   • Sim, o RAG garante respostas factuais
   • Não, os modelos ainda podem contradizer ou ignorar texto recuperado com ruído ou conflitante
   • Sim, mas apenas nos finais de semana
   • Não, porque a RAG nunca fornece quaisquer documentos
4. Qual é um exemplo genuíno de alucinação?
   • O modelo citando um processo judicial que não existe
   • O modelo se recusando a responder a uma pergunta
   • O modelo fazendo uma pergunta esclarecedora
   • O modelo retornando uma resposta em branco
5. Which workflow can help check a generated factual answer?
   • Trust every citation because it looks formal
   • Treat a low sampling temperature as proof of correctness
   • Hide the evidence so the answer is easier to read
   • Retrieve relevant material and verify whether its statements and citations support the claims
6. How should a claim that a new model has eliminated hallucinations be assessed?
   • Accept it solely because the announcement sounds confident
   • Assume one successful example proves every application
   • Use defined tasks, evidence, and measurement conditions rather than assume universal reliability
   • Judge only whether the model produces polished prose
7. A generated answer cites a real page, but the page does not support the associated factual statement. What remains unverified?
   • The support for that particular claim
   • Whether a URL can be opened
   • Whether the model used fluent sentences
   • Whether the citation contains text
8. A supplied document says delivery takes five business days, but its generated summary says two. Which check reveals the error?
   • Counting how many sentences the summary contains
   • Comparing the summary's quantity with the source document
   • Checking only whether the prose sounds confident
   • Assuming summaries may replace any source number