AI 需要准确性指标，而不仅仅是警告标签

快速阅读: 《福布斯》消息，iAsk CEO多米尼克·马祖尔认为，AI生成内容应设准确性指示器而非警告标签，以显示模型信心、来源及验证状态，提升透明度与用户判断力，推动AI技术发展与信任建立。

关于AI聊天机器人的使用与概念
盖蒂（Getty）
AI生成的内容是否应包含警告标签？最初发布于**知乎**：一个让人们学习他人经验并更好理解世界的平台。

回答来自多米尼克·马祖尔（Dominik Mazur），**iAsk**的首席执行官兼联合创始人，在知乎上：

与其采用传统的警告标签，不如在AI生成的内容中加入一个**准确性指示器**——一种帮助用户判断AI生成答案可靠性的系统。仅仅简单提示“AI可能不准确”或“无法提供有用信息”，无法真正解决问题。相反，动态准确性指示器能够显示模型的信心程度，告知用户其依赖了哪些来源，并建议是否需要人工验证。

这样的系统的核心目标是促进透明度。AI模型在海量数据上进行训练，但并非所有来源都同样可信。如果能通过这一指示器清晰反映模型的信心水平、来源可信度以及验证状态，用户就能更明智地判断AI生成的答案是否可靠。

具体实现方式可以包括颜色编码的置信度标尺或者数字评分体系。例如，基于经过验证的学术研究生成的高置信度回答可能会获得最高的评分，而基于有限数据或不可靠来源生成的回答则会被标记为需要人工进一步审核。这种系统不仅能增强用户的判断力，还能避免用模糊的警告标签阻碍AI技术的应用和发展。

随着搜索、教育和专业领域AI生成内容的普及，准确性与责任变得比以往任何时候都更加重要。一个设计合理的准确性指示器不仅能让用户受益，还会推动AI开发者不断提升模型的准确性、透明度以及来源验证的能力，从而增强用户对AI系统的信任感。

这个问题最初发布在**知乎**：一个让人们学习他人经验并更好理解世界的平台。

(以上内容均由Ai生成)