Când AI-ul greșește: cum să verifici ce generează

AI-ul generativ minte frumos. Nu din răutate — din arhitectură. Când nu știe răspunsul, inventează. Sună convingător. Se numește hallucination, dar efectul e mai subtil: nu e ca și cum și-ar da seama că greșește.

Tipuri de erori frecvente

Hallucinations pure: citează studii care nu există, date greșite, nume fictive.

Informații outdated: modelele au un knowledge cutoff. Pot părea actuale când nu sunt.

Confidence over accuracy: cel mai periculos tip. Răspunde cu certitudine absolută, chiar când e complet greșit.

Tehnici de verificare

1. Cross-reference — verifică cel puțin o sursă independentă. Nu Wikipedia, ci sursa primară.

2. Întreabă-l pe el însuși — „Ești sigur de [fapt specific]?" Un model bun își corectează greșelile când e presat.

3. Invertează întrebarea — caută statisticile cu negativul.

4. Caută sursa originală — orice citat trebuie verificat la sursă.

5. Verifică recent cu un motor de căutare — pentru fapte curente, un search engine bate orice model lingvistic.

Când e sigur să te bazezi pe AI

Când poți verifica — orice poți verifica singur, e sigur. Când consecințele erorii sunt mici — brainstorming, structură. Când ai destul context — cunoști domeniul.

AI-ul e cel mai bun când știi destul să-l controlezi. Cel mai rău când nu știi destul să-l verifici.