काठमाडौँ । कृत्रिम बुद्धिमत्ता (आर्टिफिशियल इन्टेलिजेन्स- एआई) अहिले हाम्रो दैनिक कामकाजको महत्वपूर्ण हिस्सा बनिसकेको छ । अनुसन्धान, सामग्री लेखन, अध्ययन, स्वास्थ्यसम्बन्धी जानकारीदेखि वित्तीय परामर्शसम्मका काममा मानिसहरूले एआईमा आधारित उपकरणको प्रयोग गरिरहेका छन् । तर एउटा ठूलो समस्या भने अझै कायम छ ।

धेरै अवस्थामा एआईले सुन्दा सही जस्तो लाग्ने तर वास्तवमा गलत जानकारी दिन सक्छ । एआईको क्षेत्रमा यसलाई ‘ह्यालुसिनेसन’ भनिन्छ, जसको अर्थ हो, प्रणालीले पूर्ण आत्मविश्वासका साथ गलत उत्तर दिनु ।

सन् २०२६ को स्ट्यानफोर्ड मानव–केन्द्रित एआई सूचकांकअनुसार विभिन्न एआई मोडेलमा गलत जानकारी दिने दर २२. ९४ प्रतिशतसम्म पाइएको छ। अनुसन्धानकर्ताहरूले झुटो जानकारी प्रस्तुत गरिएमा प्रणालीले त्यसलाई सत्य मानेर उत्तर दिन सक्ने निष्कर्ष निकालेका छन् । त्यसैले एआईमाथि आँखा चिम्लेर विश्वास गर्नु उचित नहुने विज्ञहरूको भनाइ छ ।

एआईका गल्तीहरू विभिन्न प्रकारका हुन सक्छन् । गलत तथ्य प्रस्तुत गर्नु, पुरानो जानकारी दिनु, एउटै कुरा दोहोर्‍याइरहनु वा अस्तित्वमै नभएका स्रोतहरूको उल्लेख गर्नु यस्ता त्रुटिमा पर्छन् । सबैभन्दा ठूलो जोखिम त्यतिबेला हुन्छ जब सही र गलत जानकारीलाई मिसाएर प्रस्तुत गरिन्छ । विश्वका ठूला संस्थाहरू समेत यस्ता त्रुटि पहिचान गर्न असफल भएका उदाहरण छन् । न्यूयोर्क टाइम्सको एक प्रतिवेदनअनुसार वाल स्ट्रिटस्थित एक प्रमुख कानुनी फर्मले अदालतमा पेश गरेको मुद्दामा एआईले बनाएका नक्कली मुद्दाहरूको सन्दर्भ उल्लेख भएको थियो ।

वास्तवमा एआईको उत्तर यसको प्रशिक्षणका लागि प्रयोग गरिएको तथ्यांकमा निर्भर हुन्छ । यदि तथ्यांक पुरानो छ भने नयाँ घटनाबारे जानकारी नहुन सक्छ । कहिलेकाहीँ प्रणालीले आफूसँग अद्यावधिक जानकारी नभएको स्पष्ट रूपमा बताउछ । तर समस्या त्यतिबेला बढ्छ जब त्यसबारे कुनै चेतावनी नदिई उत्तर दिन्छ । विज्ञहरूका अनुसार कुनै ठूलो अनुसन्धानपत्र वा प्रतिवेदनको सन्दर्भ दिएको भरमा जानकारी सही छ भन्ने सुनिश्चित हुँदैन ।

एआईको जानकारी जाँच्ने ६ उपाय

सुखद पक्ष के हो भने एआईका गल्तीहरू पहिचान गर्न सकिन्छ । त्यसका लागि प्रयोगकर्ताले केही सावधानी अपनाउनुपर्छ । यदि स्पष्ट स्रोत नदिइएको छ, पुरानो मिति उल्लेख गरिएको छ वा एउटै प्रश्नमा फरक–फरक उत्तर दिइएको छ भने थप जाँच आवश्यक हुन्छ ।

१- विभिन्न स्रोतबाट जानकारी पुष्टि गर्ने

पत्रकारले कुनै समाचार पुष्टि गर्न धेरै स्रोतसँग कुरा गरेझैँ महत्वपूर्ण विषयमा एआईको पहिलो उत्तरलाई अन्तिम सत्य मान्नु हुँदैन । त्यसबारे आफैँ थप खोजी गर्नुपर्छ । प्रणालीले दिएको जानकारीलाई खोज इञ्जिन वा शैक्षिक अनुसन्धानमूलक स्रोतमार्फत पुनः जाँच गर्न सकिन्छ ।

२- उल्टो प्रश्न सोध्ने

यदि उत्तर अस्वाभाविक लागेमा त्यसबारे थप प्रश्न गर्नुपर्छ । उदाहरणका लागि, 'यो जानकारीको स्रोत के हो ?' वा 'यसको विपरीत तर्क के हुन सक्छ ?' भनेर सोध्दा उत्तरको विश्वसनीयता मूल्याङ्कन गर्न सजिलो हुन्छ ।

३- एउटै प्रश्न विभिन्न प्रणालीमा सोध्ने

एउटै प्रश्न फरक–फरक कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालीमा सोध्दा उत्तरहरू तुलना गर्न सकिन्छ । सबैको उत्तर मिल्दोजुल्दो भए विश्वासको आधार बढ्न सक्छ । तर फरक उत्तर आएमा थप अनुसन्धान आवश्यक हुन्छ ।

४- जानकारी कति नयाँ हो भन्ने जाँच गर्ने

प्रत्येक एआई मोडेल निश्चित अवधिसम्मको तथ्यांकमा आधारित हुन्छ । त्यसपछि भएका घटनाबारे जानकारी नहुन सक्छ । विशेष गरी तथ्यांक, अनुसन्धान वा ताजा समाचारका विषयमा उत्तर लिँदा जानकारी अद्यावधिक छ कि छैन भनेर जाँच्नुपर्छ ।

५- स्रोत र सन्दर्भको परीक्षण गर्ने

यदि कुनै अनुसन्धानपत्र, प्रतिवेदन वा अध्ययनको उल्लेख गरिएको छ भने त्यसलाई आफैँ खोजेर हेर्नुपर्छ । नाम मात्र देखेर विश्वास गर्नु हुँदैन । कतिपय अवस्थामा एआईले अस्तित्वमै नभएका सन्दर्भ पनि सिर्जना गर्न सक्छ ।

६- आफ्नै विवेक प्रयोग गर्ने

यदि कुनै उत्तर अत्यधिक आत्मविश्वासपूर्ण, अस्वाभाविक वा शंकास्पद लाग्छ भने त्यसलाई पुनः जाँच गर्नुपर्छ । विज्ञहरूका अनुसार प्रश्न गर्ने, शंका गर्ने र पुष्टि गर्ने बानी नै एआईको युगमा सबैभन्दा महत्वपूर्ण सीप बनेको छ ।