Викторина «Галлюцинации с искусственным интеллектом»

Ответы и пояснения появляются по мере прохождения теста.

1. Why does next-token prediction alone fail to verify a factual claim in a generated answer?
   • Every model is connected to only unreliable websites
   • All users ask grammatically incorrect questions
   • A plausible continuation is not the same as evidence that the statement is true
   • A fluent answer automatically proves the fact
2. Почему галлюцинации особенно опасны?
   • Они всегда написаны с ломаной грамматикой, поэтому пользователи их игнорируют.
   • Они появляются только в сообщениях об ошибках
   • Они приводят к сбою модели
   • Они излагаются бегло и уверенно, поэтому ошибки легко пропустить.
3. Устраняет ли генерация с расширенным поиском (RAG) галлюцинации полностью?
   • Да, RAG гарантирует ответы, основанные на фактах.
   • Нет, модели по-прежнему могут противоречить или игнорировать зашумленный или противоречивый полученный текст.
   • Да, но только по выходным
   • Нет, потому что РАГ никогда не предоставляет никаких документов.
4. Какой пример галлюцинации является подлинным?
   • Модель со ссылкой на несуществующее судебное дело
   • Модель отказывается отвечать на вопрос
   • Модель задает уточняющий вопрос
   • Модель возвращает пустой ответ
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