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
May 19

Scala collections: how to pick the right one

Programming is understanding. Before writing a single line of code, you need to clearly know what you are dealing with — what a collection is, what is behind it, and how you can use it. Selecting the right Scala collection starts with exactly that — data structures, abstract data types, and asymptotic notation. These are the conceptual toolbox for navigating the Scala Collections Library and making informed choices.
0
Mar 16, 2025

Wprowadzenie do GraphQL: co to za język i jak go używać na Android

Cześć wszystkim! Maria Ageeva jest programistką Android i od dwóch lat pracuje z technologią GraphQL. W swoim artykule dzieli się doświadczeniami związanymi z użyciem GraphQL, kierując go zarówno do osób, które nigdy wcześniej nie miały z nim do czynienia, jak i do tych, którzy dopiero zaczynają swoją przygodę lub planują wdrożyć GraphQL w swoich projektach. Tekst zawiera również krótki opis pracy z GraphQL na platformie Android.
0
Aug 15, 2023

6 pytań dla Agile Tech Leaderów na rozmowie kwalifikacyjnej

Zapoznaj 6 grup pytań, które są zadawane liderom technologicznym podczas rozmów kwalifikacyjnych.
0

This site uses cookies to offer you a better browsing experience.

Find out more on how we use cookies and how to change cookie preferences in our Cookies Policy.

Customize
Save Accept all cookies