Halüsinasiya, Etika, Məxfilik və Elmi Dürüstlük

Qazanclar:

• Fizikada hallüsinasiya formalarını (saxta sabit, saxta qanun, vahid xətası, yanlış nəticə, saxta atribusiya) tanımaq və uyğun üsulla tutmaq bacarığı.
• Dərc olunmamış, məxfi və şəxsi məlumatları icazəsiz alətlərə daxil etmədən anonimləşdirmə və minimuma endirməklə qorumaq imkanı
• Məlumatları zinətləndirmədən vicdanla bildirməklə və süni intellektin istifadəsini şəffaf şəkildə sənədləşdirməklə əsas məsuliyyətin insanların üzərinə düşdüyünü başa düşmək.

Bu modul boyunca biz hər bölmədə eyni intizamı əhatə etdik: süni intellekt (AI) sürətlənir, insanlar yoxlayır. Bu son bölmədə biz bütün bu yoxlama təcrübəsini fizika elminin ən fundamental dəyəri olan elmi dürüstlük çətiri altında bir araya gətiririk. Fizika təbiət haqqında yoxlanıla bilən biliklər əldə etmək cəhdidir; Bu səyin mərkəzində dürüstlük, təkrarolunma və məsuliyyət dayanır. Süni intellekt bu dəyərləri gücləndirmək üçün istifadə edilə bilər, lakin səhv istifadə edildikdə, onların hamısını təhdid edir. Bu bölmədə biz halüsinasiyanın fiziki formalarını, məlumat və məxfilik məsuliyyətini, etik sərhədləri və niyə son məsuliyyətin həmişə insanlarda qaldığını müzakirə edəcəyik.

Fizikada hallüsinasiya formaları

Halüsinasiya - süni intellektin inamla yalan məlumat istehsalı - fizikada unikal və təhlükəli formalar alır. Bunları tanımaq tutmaq üçün ilk addımdır:

halüsinasiya növü

misal

Tutma üsulu

Sabit/məlumatların uyğunlaşdırılması

Yanlış material sıxlığı

Etibarlı istinadla təsdiq

Yalan düstur/qanun

Mövcud olmayan "prinsip" adı

Dərslik/SymPy törəməsi

Vahid/sifariş xətası

eV-ni J ilə səhv salan

Ölçü təhlili, vahidə nəzarət

Yanlış rəqəmsal nəticə

Yanlış kod çıxışı

Kodu işlədin

apokrifik atribut

mövcud olmayan məqalə

DOI ilə doğrulama

Səhv bildirilən nəticə

Həqiqi məqalənin təhrif edilməsi

Orijinal mənbəni oxuyun

Ümumi mövzu budur: böyük bir dil modeli həqiqəti söyləmək üçün deyil, "mümkün görünən mətn" yaratmaq üçün nəzərdə tutulmuşdur. Fizikada "mümkün görünən" ilə "doğru" arasındakı fərq məhz elmin varlığının səbəbidir.

Məlumat, məxfilik və əqli mülkiyyət məsuliyyəti

Fiziklər tez-tez həssas məlumatlarla işləyirlər: dərc edilməmiş eksperimental məlumatlar, patentdən əvvəl dizaynlar, sənaye əməkdaşlıqlarından məxfi ölçmələr, şəxsi sağlamlıq və ya təhlükəsizlik məlumatlarını əhatə edən tədqiqatlar. Bu cür məlumatların ümumi süni intellekt alətinə daxil edilməsi onu üçüncü tərəflər və ola bilsin ki, modelin təlim məlumatları üçün əlçatan edə bilər – bu, həm məxfiliyin pozulması, həm də elmi prioritetin itirilməsi (kəşf edən ilk olmaq hüququ) demək olardı. Qayda aydındır: dərc olunmamış, məxfi və ya şəxsi məlumatları təşkilatınızın təsdiq etmədiyi AI alətinə daxil etməyin. Daxil etmək niyyətindəsinizsə, anonimləşdirin, minimuma endirin (yalnız lazım olanı verin) və alətin məlumat şərtlərini oxuyun.

Diqqət: Laboratoriyanın dərc olunmamış ölçmələrini və ya şirkətin məxfi dizayn parametrlərini "sürətli analiz üçün" süni intellekt alətinə daxil etmək geri dönməz səhv ola bilər. Məlumat paylaşıldıqdan sonra onu geri çağırmaq mümkün deyil. Şübhə varsa, məlumatları daxil etməyin; Əvvəlcə qurumunuzun siyasətini və alətin məxfilik şərtlərini aydınlaşdırın.

Etik sərhədlər və elmi bütövlük

İstifadə texniki cəhətdən mümkün və hətta qanuni ola bilər, lakin yenə də qeyri-etik ola bilər. Fizikada elmi dürüstlüklə bağlı bir neçə qırmızı xətt var:

Məlumatların istehsalı və ya bəzədilməsi. Süni intellektdən “məhsuldarlığa daha yaxşı uyğun gələn xallar yaratmağı” və ya “qrafiğin daha inandırıcı görünməsini” istəmək məlumat saxtakarlığıdır. Məlumat olduğu kimi bildirilir; Kənar olanlar yalnız sənədləşdirilmiş, qanuni səbəblə aradan qaldırılır.

Töhfənin şəffaflığı. Əgər siz tədqiqatda süni intellektdən istifadə etmisinizsə - kod yazmaq, dil korreksiyası, təhlil - bunu müvafiq yerdə aydınlaşdırmaq ədalətlidir. Bir çox jurnal və qurumlar bunu tələb edir.

Müəlliflik və məsuliyyət. AI yazıçı deyil; əsərin məzmununa görə məsuliyyət daşıya bilməz. Məsuliyyət həmişə insan yazıçıların üzərinə düşür. Süni intellekt tərəfindən yaradılan səhvi "nəqliyyat vasitəsi etdi" deməklə müdafiə etmək olmaz.

Təkrarlanma qabiliyyəti. Elmi nəticə metodun (istifadə olunan kod, parametrlər, AI göstərişləri daxil olmaqla) aydın şəkildə sənədləşdirilməsini tələb edir ki, başqaları da onu təkrarlaya bilsin.

üç mini qutu

1-ci hal - Məxfi məlumat sızması. Bir tədqiqatçı bir şirkətlə açıqlanmayan müqavilədən ölçmə məlumatlarını “sürətli qrafik üçün” ümumi süni intellekt alətinə yapışdırdı. Daha sonra o, bu alətin girişləri saxlaya biləcəyini başa düşdü. Müqavilənin pozulması və mümkün prioritet itkisi baş verib. Dərs: məxfi məlumatlar heç vaxt təsdiqlənməmiş alətə daxil edilmir.

Case 2 — Gözəlləşdirmə çapı. Tələbələrdən biri süni intellektdən “məlumatların nəzəriyyəyə daha yaxın görünməsini təmin edəcək” düzəliş istədi, çünki eksperimental məlumatlar nəzəriyyəyə tam uyğun gəlmir. Məsləhətçisi bunu gördü və onu dayandırdı: uyğunsuzluq ya eksperimentdə sistematik bir səhv, ya da maraqlı yeni fizika demək idi - gizli deyil, araşdırılmalı olan bir şey. Məlumatlar dürüst şəkildə bildirildi və sistematik səhv aşkar edildi.

Case 3 – Şəffaflıq əldə edildi. Bir komanda AI-nin köməyi ilə bir kağız üçün məlumatların təhlili kodunu yazdı və bunu üsullar bölməsində aydın şəkildə ifadə etdi; kodu və göstərişləri əlavə fayllar kimi paylaşdı. Hakim kodu nəzərdən keçirdi və kiçik bir düzəliş təklif etdi. Şəffaflıq səhvi dərc edilməzdən əvvəl tutdu və tədqiqatın etibarlılığını artırdı.

Dörd kopyalana bilən şablon

1) Halüsinasiya müayinəsi:

Halüsinasiyalar üçün aşağıdakı fizika nəticələrini skan edin: hər hansı saxta sabitlər, saxta düstur/qanun adları, vahid/sifariş xətaları, yoxlanılmamış rəqəmsal nəticələr və təsdiqlənməmiş atributlar varmı? Hər bir şübhəli elementi işarələyin və onun necə yoxlanılacağını göstərin (istinad, kod, DOI). Çıxış: [burada]

2) Məlumatların məxfiliyinin ilkin yoxlanışı:

Süni intellekt alətinə daxil etməzdən əvvəl aşağıdakı məlumatları/mətni qiymətləndirin: o, dərc olunmamış, məxfi, şəxsi və ya müqavilə ilə qorunan məlumatları ehtiva edirmi? Əgər belədirsə, onu necə anonimləşdirməyi və ya minimuma endirməyimi təklif edin. Əmin deyilsinizsə, "korporativ siyasəti yoxlayın" deyin. Məzmun: [burada]

3) Şəffaflıq/töhfə bəyanatının layihəsi:

Bir araşdırmada mən süni intellektdən aşağıdakılar üçün istifadə etdim: [kodlaşdırma/dil korreksiyası/analiz və s.]. Bunu vicdanla sənədləşdirən "AI istifadə bəyanatı"nın qısa layihəsini yazın. Hansı hissələrin insanlar tərəfindən təsdiqləndiyini də göstərməlidir.

4) Elmi dürüstlüyün təmin edilməsi:

Aşağıdakı təhlil/nəticə üçün bütövlük yoxlanışı həyata keçirin: olduğu kimi təqdim edilən məlumatlar (bəzəksiz), qeyri-müəyyənliklər bildirilirmi, metod təkrarlana bilən şəkildə sənədləşdirilirmi, AI-dən istifadə şəffafdırmı? Bütün çatışmazlıqları sadalayın. Məzmun: [burada]

Zəif məlumat / Güclü göstəriş

Zəif: "Nəzəriyyəyə daha yaxşı uyğunlaşmaq və qrafiki inandırıcı etmək üçün gəliri redaktə edin."

Nəticə: Məlumat saxtakarlığı; Elmi dürüstlüyün birbaşa pozulması, reputasiyanın dönməz şəkildə itirilməsi.

Güclü: "Gəlir nəzəriyyə ilə tam razılaşmır. Bu uyğunsuzluğun mümkün səbəblərini (sistemli xəta, statistik dalğalanma, çatışmayan model və ya yeni effekt) təhlil etməyə kömək edin; məlumatları dəyişmədən uyğunsuzluğu necə düzgün şəkildə bildirməyi təklif edin."

Nəticə: Elmi dürüstlüyə dürüst, araşdırmaçı və sədaqətli yanaşma; Münaqişə kəşf üçün fürsətə çevrilir.

Ümumi səhvlər

• Halüsinasiya ilə özünə inamı qarışdırmaq. Süni intellektin inamla danışması dəqiqliyə zəmanət deyil; Ən dəqiq cümlə belə uydurula bilər.
• Məxfi məlumatların təsdiq edilmədən avtomobilə daxil edilməsi. Bir dəfə paylaşıldıqdan sonra məlumatları əldə etmək mümkün deyil; Prioritet və məxfilik itir.
• Gözəlləşdirici məlumatlar. Məlumatların “uyğun nəzəriyyə”yə dəyişdirilməsi ən ağır elmi cinayətlərdən biridir.
• Süni intellektdən istifadənin gizlədilməsi. Şəffaflıq dürüstlüyün tələbidir və bir çox qurumlarda məcburidir.
• Məsuliyyəti avtomobilin üzərinə qoymaq. "AI bunu etdi" müdafiə deyil; Ən böyük məsuliyyət həmişə insanın üzərinə düşür.

İpucu: Süni intellektlə işləyən hər bir araşdırmanın sonunda özünüzə üç sual verin: (1) Bu çıxışdakı hər bir fakt, rəqəm və aidiyyət müstəqil olaraq yoxlanılıbmı? (2) İstifadə etdiyim məlumatda daxil etməməli olduğum məxfi/şəxsi məlumatlar varmı? (3) Mən süni intellektdən istifadəmi və metodologiyamı başqasının onu təkrarlaması üçün kifayət qədər şəffaf şəkildə sənədləşdirmişəmmi? Bu üç suala açıq şəkildə “bəli” cavabını verə bilmirsinizsə, tədqiqat hələ tamamlanmayıb.

Xülasə

Elmi bütövlük fizikanın varlığının əsasını təşkil edir və süni intellekt dövründə daha da vacibdir. Halüsinasiya fizikada yanlış sabitlər, yanlış qanunlar, vahid səhvləri, yanlış nəticələr və yanlış istinadlar şəklində görünür; hər biri özünəməxsus yoxlama üsulu ilə çəkilir. Məxfi və şəxsi məlumatlar icazəsiz alətlərə daxil edilmir; məlumatlar heç vaxt gözəlləşdirilmir; AI istifadəsi şəffaf şəkildə sənədləşdirilir; və son məsuliyyət həmişə insanın üzərinə düşür. Bu modul ərzində öyrəndiyiniz yalnız bir intizam var: AI güclü sürətləndiricidir, lakin yoxlama, dürüstlük və məsuliyyət səlahiyyətli fizikin, yəni sizin çiyninizdədir. Təsdiqlənməmiş AI çıxışı heç vaxt bir fizikin təsdiqini əvəz edə bilməz.

Tətbiq tapşırığı

Bu modulda hazırladığınız AI çıxışını (hesab, təhlil və ya mətn) seçin. 1. Şablonlu hallüsinasiyalar üçün ekran: hər hansı dummy sabitlər, saxta düsturlar, vahid səhvləri və ya təsdiqlənməmiş atributlar varmı? Şablon 2 ilə istifadə etdiyiniz məlumatların məxfiliyə uyğun olub olmadığını qiymətləndirin. Nəhayət, şablon 3 ilə qısa AI istifadəsi/şəffaflıq bəyanatı hazırlayın. 5-6 cümlə ilə yazın: skan nəyi aşkar etdi, hansı yoxlama addımlarını atdınız?

yoxlama siyahısı

• [ ] Çıxışdakı hər bir sabiti, düstur və nəticəni müstəqil olaraq yoxladım.
• [ ] Mən hər bir sitatı DOI/mənbə ilə təsdiqləmişəm.
• [ ] Mən təsdiq etmədən məxfi/şəxsi məlumatları alətə daxil etmədiyimi yoxladım.
• [ ] Mən məlumatları olduğu kimi, bəzəksiz bildirdim.
• [ ] Mən AI-dən istifadəmi şəffaf və təkrarlana bilən şəkildə sənədləşdirmişəm.
• [ ] Mən son məsuliyyətin mənim üzərimdə olduğunu qəbul etdim; Mən maşına heç bir nasazlıq aid etməmişəm.

Modul imtahanı

1. Aşağıdakılardan hansı fizikada süni intellektin yerləşdirilməsi üçün ən dəqiq mövqedir?

• A) Süni intellekt kod, layihə və redaktə köməkçisidir; Bölmə, rütbə, yoxlama və etik qərarlara görə məsuliyyət insanın üzərinə düşür ✔
• B) Süni intellekt kalkulyatordur və onun verdiyi ədədi nəticələr həmişə dəqiqdir
• C) Süni intellekt yalnız hesablamada işləyir, onun eksperiment təhlili və tədrislə heç bir əlaqəsi yoxdur
• D) Süni intellekt insanlardan daha qərəzsiz olduğu üçün vahid və nəticə qərarları onun öhdəsinə buraxılmalıdır.

Təsvir: Süni intellekt; Kod yazan, qaralamalar hazırlayan, törəmə çərçivələri yaradan və təşkil edən köməkçidir. Bununla belə, nəticənin vahid və qaydada yoxlanılması, onun qorunma qanunları ilə təmin edilməsi, daimi və istinad təsdiqi üçün son məsuliyyət səlahiyyətli fizika məxsusdur. Böyük dil modeli kalkulyator və ya fizika mühərriki deyil; "növbəti ən çox ehtimal olunan sözü" yaradan mətn generatorudur və onun təsdiqlənməmiş çıxışı yanlış qiymətə, dizayna və ya nəticəyə səbəb ola bilər.

2. Böyük dil modelində çap etdiyiniz hesablama kodunun ədədi nəticəsi üçün ən dəqiq yaxınlaşma hansıdır?

• A) Nömrəyə güvənən model 'bu kod bunu verir' deyir, çünki kodu o yazıb
• B) Kodu özünüz işlədin və nəticəyə baxın; ✔ modelin şifahi ədədi proqnozuna əsaslanmamaq
• C) Kodu heç işlətmədən sadəcə necə oxunduğuna baxaraq düzgün qəbul etmək
• D) Nəticə birbaşa modelə yenidən soruşulursa və eyni rəqəmi deyirsə, düzgün hesab olunur.

İzahat: LLM onun beyninə yazdığı kodun çıxışını “hesablaya” və səhv nömrə qaytara bilər; halbuki eyni kod işlədildikdə düzgün nəticə verir. Deterministik olan icra olunan koddur; Bu, modelin şifahi proqnozu deyil. Buna görə də kod həmişə öz mühitinizdə işlədilməli və nəticə görünməlidir.

3. Sürtünməsiz dinamik sistemin simulyasiyasının fizikanı dəqiq əks etdirdiyini yoxlamaq üçün ən güclü üsul hansıdır?

• A) Diaqramın vizual olaraq səliqəli və inandırıcı göründüyünü görmək
• B) Simulyasiyanı yalnız bir zaman addımı ilə icra etmək və nəticəyə etibar etmək
• C) Ümumi enerji və ya impuls kimi qorunub saxlanılması lazım olan kəmiyyətə nəzarət etmək və onun sabit qalıb-qalmamasını yoxlamaq ✔
• D) Simulyasiyanın sürəti ilə qiymətləndirilməsi

İzahat: Sürtünməsiz sistemdə ümumi enerji (və əgər varsa impuls) qorunmalıdır. Simulyasiya boyu bu böyüklüyün monitorinqi və onun sabit qalıb-qalmadığını görmək ədədi qüsurları aşkar edir (məsələn, enerjini daim artıran primitiv Eyler metodu). Enerji sürüşürsə, simulyasiya etibarsızdır; Gözəl bir qrafik yaratması onun düzgün olduğu demək deyil.

4. Modeli eksperimental məlumatlara uyğunlaşdırarkən aşağıdakılardan hansı düzgün yanaşmadır?

• A) Verilənlərə ən yaxşı uyğun gələn yüksək dərəcəli çoxhədlinin seçilməsi, çünki o, bütün nöqtələrdən keçir
• B) Parametrlərin qeyri-müəyyənliksiz tək ədəd kimi verilməsi
• C) Sadəcə əyrinin nə qədər gözəl göründüyünə baxmaqla uyğunluq keyfiyyətini elan etmək.
• D) Fizikadan modeli seçmək, qeyri-müəyyənlikləri ilə parametrləri bildirmək və qalıqlarla uyğunluğu qiymətləndirmək ✔

İzahat: Model məlumatlara baxıb “hansı daha uyğundur” sualı ilə deyil, hadisənin tabe olması lazım olan fiziki qanundan seçilməlidir. Kifayət qədər sərbəst parametrlərlə (məsələn, yüksək dərəcəli polinom) hər hansı bir məlumat üçün "mükəmməl", lakin fiziki cəhətdən mənasız uyğunluq (overfit) edilə bilər. Parametrlər qeyri-müəyyənliyi ilə bildirilməli, uyğunluq keyfiyyəti qalıqlarla qiymətləndirilməli və fiziki inandırıcılıq yoxlanılmalıdır.

5. Ölçmənin dəfələrlə təkrarlanması hansı növ qeyri-müəyyənliyi azaldır?

• A) Təsadüfi qeyri-müəyyənlik; sistemli qeyri-müəyyənlik təkrarla azalmır, səbəb tapılmalı və düzəldilməlidir ✔
• B) Sistemli qeyri-müəyyənlik; çünki yenidən kalibrləmə xətasını aradan qaldırır
• C) Hər iki qeyri-müəyyənliyi tamamilə aradan qaldırır
• D) Onların heç birini azaltmır; qeyri-müəyyənlik ölçmələrin sayından asılı deyil

İzahat: Təkrar ölçmə nəticələrin təsadüfi paylanması nəticəsində yaranan təsadüfi qeyri-müəyyənliyi (orta std/√N standart xətası ilə) azaldır. Sistematik qeyri-müəyyənlik isə həmişə eyni istiqamətdə sapan (məsələn, səhv kalibrlənmiş balans) və təkrarlama ilə azalmayan xətadır; Bununla belə, səbəbi tapmaq və aradan qaldırmaq olar. Çoxsaylı ölçmələrlə “çox kiçik” qeyri-müəyyənliyin bildirilməsi əsas sistematik xətanı gizlədə bilər.

6. Süni intellekt tərəfindən alınan xətanın yayılması düsturunu yoxlamaq üçün ən etibarlı müstəqil üsul hansıdır?

• A) Maye və inandırıcı görünmək üçün düstura əsaslanaraq
• B) Girişləri qeyri-müəyyənliyi ilə təsadüfi seçən Monte Karlo hesablaması ilə çarpaz yoxlama ✔
• C) Eyni düsturun yenidən süni zəkaya verilməsi və eyni nəticəni verməsini gözləmək
• D) Qeyri-müəyyənlikləri bilavasitə toplamaq və nəticə ilə müqayisə etmək

İzahat: Süni intellekt tez-tez səhvlərin yayılması düsturlarında qismən törəmə əmsalları və kvadrat kök strukturunu qarışdırır. Buna müstəqil şəkildə nail olmağın güclü yolu Monte Karlo çarpaz yoxlamasıdır: hər bir girişi qeyri-müəyyənliyi ilə təsadüfi seçmə, funksiyanı minlərlə dəfə hesablamaq və çıxışın standart sapmasını formula ilə verilən qeyri-müəyyənliklə müqayisə etmək. İki müstəqil metodun görüşü etimadı artırır.

7. Simvolik fizikanın uzun bir mənşəyində AI və SymPy arasında düzgün əmək bölgüsü hansıdır?

• A) SymPy törəmə ideyasını yaradır, AI hər addımı dəqiq şəkildə yoxlayır
• B) Hər ikisi lazımsızdır; uzun törəmələr yalnız əl ilə aparılmalıdır
• C) AI törəmə çərçivəsini qurur, SymPy hər bir cəbri addımı dəqiq şəkildə yoxlayır ✔
• D) Süni intellekt törəməni özü edir, səlis göründüyü üçün yoxlamaya ehtiyac yoxdur

İzahat: Süni intellekt törəməni strategiya edir və yolu izah edir, lakin uzun cəbrdə işarə xətaları, qaçırılmış terminlər və səhv sadələşdirmələr edir. SymPy isə qaydalara uyğun işləyir və hər bir cəbri addımı dəqiqliklə yoxlayır. Ən güclü iş axını ikisini birləşdirir: süni intellektdən skelet alın, hər addımı SymPy ilə mənbə edin, nəticəni törəmə-inteqral tərs və sərhəd işi ilə sınayın.

8. Ölçü analizi fiziki formulun dəqiqliyi haqqında nə deyir?

• A) Ölçü təhlili həmişə formulun düzgün olduğunu qəti şəkildə sübut edir
• B) Ölçü analizinin fizikada praktiki əhəmiyyəti yoxdur
• C) Ölçü analizi düsturun konsistensiyasını deyil, yalnız sabit amilini verir
• D) Ölçüyə uyğun olmayan düstur tamamilə yanlışdır; ölçülü analiz nömrələri saymadan səhvi tutur ✔

İzahat: Fiziki tənliyin iki tərəfi ədədi olaraq bərabər ola bilməmişdən əvvəl ölçü baxımından bərabər olmalıdır. Ölçüyə uyğun olmayan bir düstur sadəcə olaraq səhvdir; bu hesablama hesablamasından alınır. Ölçü təhlili formulun düzgün olduğunu qəti şəkildə sübut etmir (ölçüsüz sabit amili və ya bucağı qaçıra bilər), lakin onun səhv olduğunu qəti şəkildə sübut edir; ona görə də hər hesabın ilk və ən ucuz auditidir.

9. 36 km/saat sürətlə hərəkət edən cismin kinetik enerjisini hesablayarkən ən kritik ilk addım hansıdır?

• A) Bütün daxilolmaların vahid vahidlər sisteminə (SI) çevrilməsi; 36 km/saatı 10 m/s-ə çevirmək ✔
• B) Sürəti km/saata çevirmədən birbaşa düstura qoymaq
• C) Vahidləri nəzərə almadan yalnız ədədlərin vurulması
• D) Nəticəni hesabladıqdan sonra sifarişi yoxlamağa ehtiyac olmadığını fərz etsək

İzahat: SI əsaslı düsturlar (E = ½mv²) sürəti m/s ilə gözləyir. Hesablamada km/saatı m və ya saatı saniyələrlə qarışdırmaq fizikada ən çox yayılmış səhvlərdən biridir. Əvvəlcə bütün girişlər vahid vahidlər sisteminə (SI) çevrilməlidir: 36 km/saat = 10 m/s. Süni intellekt mürəkkəb vahidlərin çevrilməsində səssiz səhvlər edə bildiyi üçün bu çevrilmə əl ilə və ya vahiddən xəbərdar olan alətlə yoxlanılmalıdır.

10. Elmi qrafikdə “dürüstlük” baxımından hansı təcrübə düzgündür?

• A) Qeyri-müəyyənliyin gizlədilməsi, çünki xəta çubuqları qrafiki qarışdırır
• B) Baltaları vahidlərlə etiketləyin, miqyasını təhrif etmədən seçin və səhv çubuqları ilə qeyri-müəyyənliyi göstərin ✔
• C) Həmişə y oxunu ən dramatik fərqi göstərəcək diapazonda başlayın
• D) Oxucu vahidi təxmin edə bildiyi üçün baltaları vahidlərsiz tərk etmək

Təsvir: Dürüst elmi cədvəl; baltaları böyüklük və vahidlə etiketləyir, şüurlu şəkildə və təhrif etmədən miqyası seçir (şişirtmə üçün y oxunu sıfırdan uzaqlaşdırmaq yanıltıcıdır) və ölçmə qeyri-müəyyənliyini xəta çubuqları ilə görünən edir. Qeyri-müəyyənliyin gizlədilməsi məlumatların müəyyən görünməsinə səbəb olur və qeyri-müəyyənlik və ya razılaşma haqqında yanlış təəssürat yaradır. Qrafik nə qədər inandırıcı olarsa, bütövlük yoxlanışı bir o qədər vacibdir.

11. Süni intellektdən ədəbiyyat və sitat dəstəyi alarkən ən böyük risk və düzgün nizam-intizam nədir?

• A) Süni intellekt çox yavaş sitatlar çıxardığı üçün vaxt itirir
• B) Süni intellektin təklif etdiyi mənbələr həmişə realdır, yoxlamaya ehtiyac yoxdur
• C) Süni intellekt real görünən, lakin mövcud olmayan atributlar yarada bilər; Hər bir sitat DOI/mənbə ilə yoxlanılmalı və ədəbiyyat faktiki verilənlər bazasından tapılmalıdır ✔
• D) Uydurma sitatlar asanlıqla tanınır, çünki onlar həmişə qeyri-real jurnal adlarından istifadə edirlər

İzahat: Böyük dil modeli faktiki verilənlər bazasına qoşulmayıb; Sitat nümunələrini təqlid edərək, o, əsl jurnal adını, etibarlı müəllifləri və ağlabatan bir ili daşıyan, lakin tamamilə mövcud olmayan məqalələr hazırlaya bilər. Buna görə də, ədəbiyyat real verilənlər bazalarından tapılmalı, süni intellekt yalnız əldə olan faktiki mətni ümumiləşdirmək/tərcümə etmək üçün istifadə edilməli və hər bir sitat müstəqil olaraq DOI və ya başlıq ilə yoxlanılmalıdır. Təsdiqlənməmiş sitat akademik dürüstlüyün pozulmasıdır.

12. AI məqaləni ümumiləşdirərkən etibarlı nəticələr əldə etmək üçün nə lazımdır?

• A) Məqalənin başlığını vermək kifayətdir, model məzmununu bilir
• B) Xülasəni heç yoxlamadan birbaşa istifadə etmək, çünki axıcı görünür
• C) Modeldən eyni xülasəni iki dəfə istəmək və oxşardırsa, düzgün qəbul etmək.
• D) Heç bir şeyin əlavə olunmadığını/təhrif edilmədiyini yoxlamaq üçün modelə orijinal mətnin verilməsi və hazırlanmış xülasə ilə orijinal mətnin müqayisəsi ✔

İzahat: Sadəcə olaraq AI-yə məqalənin başlığını vermək və xülasə istəmək, modelin məqaləni heç görmədən “məqbul xülasə” ilə çıxmasına səbəb olacaq; Bu xülasə həqiqətin əksi ola bilər. Etibarlı xülasə yalnız orijinal mətn modelə verildikdə və yaradılan xülasə orijinal mətnlə müqayisə edildikdə əldə edilə bilər. Əlavə olaraq, xülasədə mətndə olmayan nəticələr və ya rəqəmlərin əlavə olunmadığı yoxlanılmalıdır.

13. Fizika kursunda material istehsalında süni intellektin çıxışı üçün hansı doğrudur?

• A) Hər bir həll müstəqil şəkildə yoxlanılmalı, bənzətmələrin hüdudları dəqiqləşdirilməli və diqqəti yayındıranlar real yanlış təsəvvürləri hədəf almalıdır ✔
• B) Süni intellektin istehsal etdiyi cavab açarı həmişə düzgündür, yoxlamaya ehtiyac yoxdur
• C) Analogiyalar bütün hallarda mükəmməldir, onların hüdudlarını dəqiqləşdirməyə ehtiyac yoxdur.
• D) Distraktorlar tamamilə təsadüfi seçilməlidir, çünki yanlış seçimin xarakteri əhəmiyyətsizdir.

Təsvir: Süni intellekt suallar, misallar və analogiyalar yaratmaqda sürətlidir, lakin üç məqamda yoxlama vacibdir: hər bir problemin həlli müstəqil şəkildə yoxlanılmalıdır (əllə və ya kodla), çünki model həllində işarə/vahid səhvləri edə bilər; Hər bir bənzətmənin harada pozulduğu bildirilməlidir, əks halda o, yeni xətaya səbəb olar; Diqqət çəkənlər əsl yanlış təsəvvürləri hədəf almalıdırlar. Məsuliyyət müəllimin üzərinə düşür; Yanlış cavab açarı tələbələri düzəltmək çətin olan anlaşılmazlıqlar yaradır.

14. Eksperimental məlumatlar nəzəriyyə ilə tam uyğun gəlmədikdə, elmi dürüstlüyə uyğun davranış hansıdır?

• A) Süni intellektə sahib olmaq məlumatları nəzəriyyəyə uyğunlaşdırmaq və qrafiki inandırıcı şəkildə göstərmək üçün təşkil edir
• B) Uyğunsuzluğun səbəblərini araşdırmaq (sistematik xəta, modelin olmaması, yeni effekt) və məlumatları dəyişmədən vicdanla hesabat vermək ✔
• C) Fikir ayrılığına məhəl qoymamaq və yalnız uyğun gələn məqamları bildirmək
• D) Verilənlərin silinməsi və yeni sınaq nəticəsinin uyğunlaşdırılması

İzahat: Süni intellektdən "məlumatları nəzəriyyəyə daha yaxşı uyğunlaşdırmaq üçün təşkil etməyi" tələb etmək məlumat saxtakarlığı və elmi dürüstlüyün kobud şəkildə pozulmasıdır. Razılaşma gizli deyil, araşdırılmalı bir şeydir: bu, sistematik bir səhv, statistik dalğalanma, nümunənin olmaması və ya maraqlı yeni təsir göstərə bilər. Məlumat qeyri-müəyyənliklə olduğu kimi təqdim edilir; Son məsuliyyət insanın üzərinə düşür və "alət bunu etdi" müdafiə deyil.