Nowe badania: 52 % odpowiedzi programistycznych generowanych przez ChatGPT jest nieprawidłowych

Nowe badania: 52 % odpowiedzi programistycznych generowanych przez ChatGPT jest nieprawidłowych

Zespół naukowców z Purdue University zaprezentował badania na konferencji Computer-Human Interaction, które pokazują, że 52 % odpowiedzi programistycznych generowanych przez ChatGPT jest nieprawidłowych, informuje Futurism.

Na potrzeby badania naukowcy przyjrzeli się 517 pytaniom w Stack Overflow i przeanalizowali próbę odpowiedzi na nie przez ChatGPT.

Odkryliśmy, że 52 % odpowiedzi ChatGPT zawiera błędne informacje, 77 % odpowiedzi jest bardziej rozwlekłych niż odpowiedzi udzielone przez użytkownika, a 78 % odpowiedzi cierpi na różne stopnie niespójności z odpowiedziami udzielonymi przez użytkownika” — napisali.

Zespół przeprowadził również analizę lingwistyczną 2000 losowo wybranych odpowiedzi ChatGPT i stwierdził, że były one „bardziej formalne i analityczne”, a jednocześnie przedstawiały „mniej negatywnych nastrojów”.

Naukowcy także odkryli, że programiści nie wychwytują błędów generowanych przez sztuczną inteligencję w 39%.

„Kolejne częściowo ustrukturyzowane wywiady ujawniły, że uprzejmy język, wyartykułowane i podręcznikowe odpowiedzi oraz kompleksowość są jednymi z głównych powodów, dla których odpowiedzi ChatGPT wyglądają bardziej przekonująco, więc uczestnicy obniżyli swoją czujność i przeoczyli pewne błędne informacje w odpowiedziach ChatGPT” — napisali naukowcy.


Avatar
Kwi 29, 2025

"Digital Darwinism" and AI: An Interview with UC Berkeley Lecturer and Innovation Expert Gautier Vasseur

This year, at the invitation of AB Games, one of the most influential experts on AI innovation — Gautier Vasseur, lecturer and executive director of the Fisher Center for Business Analytics at UC Berkeley — visited Games Gathering 2025 in Lviv.
0
Lut 20, 2023

Exploring the World of Multimedia Information Retrieval Systems: A Comprehensive Guide

The article provides an introduction to Multimedia Information Retrieval (MIR) systems, which are designed to search and retrieve information from multimedia sources like images, audio, and video. It explains the different components of MIR systems, such as feature extraction, indexing, and retrieval, and discusses some of the challenges associated with MIR, including the subjective nature of multimedia data and the need for efficient algorithms to handle large datasets.
0
Paz 25, 2022

“Jeśli komuś się uda znaleźć miłość, to zaleta Amazona i sztucznej inteligencji”: Tomek Stachlewski o 7 latach pracy jako architekt

W październiku po raz pierwszy w Polsce odbył się Amazon Web Services Pop-up Hub, gdzie przez tydzień wszyscy chętni mogli zdobyć wiedzę na temat AI/ML, migracji do chmury, usług IoT, tego, jak można prowadzić operacje i rozwijać aplikacje w chmurze. Redakcja DOU odwiedziła AWS Pop-up Hub Warsaw i porozmawiała z szefem działu technicznego w Europie Środkowo-Wschodniej Tomkiem Stachlewskim.
0

Ta strona używa plików cookie, aby zapewnić Ci lepsze wrażenia podczas przeglądania.

Dowiedz się więcej o tym, jak używamy plików cookie i jak zmienić preferencje dotyczące plików cookie w naszej Polityka plików cookie.

Zmień ustawienia
Zapisz Akceptuj wszystkie cookies