Hallucination (artificial intelligence)
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ (ಎಐ) ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ, ಭ್ರಮೆ ಅಥವಾ ಕೃತಕ ಭ್ರಮೆ (ಕಾನ್ಫಾಬ್ಯುಲೇಷನ್ ಅಥವಾ ಭ್ರಮೆ ಎಂದೂ ಕರೆಯಲ್ಪಡುತ್ತದೆ) ಎನ್ನುವುದು ಎಐನಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದ್ದು, ಇದು ಸುಳ್ಳು ಅಥವಾ ದಾರಿತಪ್ಪಿಸುವ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸತ್ಯವೆಂದು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಂದು ಕಂಪನಿಗೆ ಹಣಕಾಸಿನ ವರದಿಯನ್ನು ತಯಾರಿಸಲು ಕೇಳಿದಾಗ, ಕಂಪನಿಯ ಆದಾಯವು $13.6 ಶತಕೋಟಿ ಎಂದು ತಪ್ಪಾಗಿ ಹೇಳಬಹುದು (ಅಥವಾ ಬೇರೆ ಯಾವುದೋ ಸಂಖ್ಯೆಯು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ "ಗಾಳಿಯಿಂದ ಕಸಿದುಕೊಳ್ಳಲಾಗಿದೆ"). ಅಂತಹ ವಿದ್ಯಮಾನಗಳನ್ನು ಮಾನವ ಮನೋವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿನ ಭ್ರಮೆಯ ವಿದ್ಯಮಾನಕ್ಕೆ ಹೋಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ "ಭ್ರಮೆಗಳು" ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ವ್ಯತ್ಯಾಸವೆಂದರೆ ಮಾನವನ ಭ್ರಮೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸುಳ್ಳು ಗ್ರಹಿಕೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ, ಆದರೆ AI ಭ್ರಮೆಯು ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತವಲ್ಲದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳು ಅಥವಾ ನಂಬಿಕೆಗಳ ವರ್ಗದೊಂದಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ. ಕೆಲವು ಸಂಶೋಧಕರು "AI ಭ್ರಮೆ" ಎಂಬ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪದವು ಗಣಕಯಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅಸಮಂಜಸವಾಗಿ ಮಾನವರೂಪಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ನಂಬುತ್ತಾರೆ. 2022ರ ಸುಮಾರಿಗೆ ಚಾಟ್ ಜಿ. ಪಿ. ಟಿ. ಯಂತಹ ಕೆಲವು ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳ (ಎಲ್. ಎಲ್. ಎಂ. ಗಳು) ಬಿಡುಗಡೆಯೊಂದಿಗೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಭ್ರಮೆಯು ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯನ್ನು ಗಳಿಸಿತು. ಅಂತಹ ಬಾಟ್ಗಳು ಆಗಾಗ್ಗೆ ತಮ್ಮ ರಚಿಸಿದ ವಿಷಯದೊಳಗೆ ಸಮಂಜಸವಾದ ಧ್ವನಿಯ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಸುಳ್ಳುಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಹೀನವಾಗಿ ಹುದುಗಿಸುತ್ತವೆ ಎಂದು ಬಳಕೆದಾರರು ದೂರಿದ್ದಾರೆ. 2023 ರ ಹೊತ್ತಿಗೆ, ವಿಶ್ಲೇಷಕರು ಎಲ್ಎಲ್ಎಂ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಆಗಾಗ್ಗೆ ಭ್ರಮೆಯನ್ನು ಪ್ರಮುಖ ಸಮಸ್ಯೆಯೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಿದ್ದಾರೆ. ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ವೈರ್ಡ್ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿದ ವಿವಿಧ ಸಂಶೋಧಕರು ಪ್ರತಿಕೂಲ ಭ್ರಮೆಗಳನ್ನು ಉನ್ನತ-ಆಯಾಮದ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿದ್ಯಮಾನವೆಂದು ವರ್ಗೀಕರಿಸಿದ್ದಾರೆ ಅಥವಾ ಸಾಕಷ್ಟು ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶದ ಕೊರತೆಯಿಂದಾಗಿ ಭ್ರಮೆಗಳು ಉಂಟಾಗಿವೆ ಎಂದು ಹೇಳಿದ್ದಾರೆ. ವಸ್ತುವಿನ ಪತ್ತೆಯ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಮಾನವರು "ಭ್ರಮೆಗಳು" ಎಂದು ವರ್ಗೀಕರಿಸಿದ ಕೆಲವು "ತಪ್ಪಾದ" AI ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಸಮರ್ಥಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ ಮಾನವ ವಿಮರ್ಶಕರು ನೋಡಲು ವಿಫಲವಾಗುತ್ತಿರುವ "ಸರಿಯಾದ" ಉತ್ತರವನ್ನು AI ನೀಡುತ್ತಿರಬಹುದು ಎಂದು ಕೆಲವು ಸಂಶೋಧಕರು ನಂಬುತ್ತಾರೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮನುಷ್ಯನಿಗೆ, ನಾಯಿಯ ಸಾಮಾನ್ಯ ಚಿತ್ರದಂತೆ ಕಾಣುವ ಪ್ರತಿಕೂಲವಾದ ಚಿತ್ರವನ್ನು, ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಬೆಕ್ಕನ್ನು ನೋಡುವಾಗ ಮಾತ್ರ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಣ್ಣ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು (ಅಧಿಕೃತ ಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿ) AI ನೋಡಬಹುದು. ಮಾನವರು ಸಂವೇದನೆ ಹೊಂದಿರದ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ದೃಶ್ಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು AI ಪತ್ತೆ ಮಾಡುತ್ತಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ಸಂಶೋಧನೆಗಳನ್ನು ಇತರ ಸಂಶೋಧಕರು ಪ್ರಶ್ನಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮಾದರಿಗಳು ಬಾಹ್ಯ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಕಡೆಗೆ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು ಎಂದು ಆಕ್ಷೇಪಿಸಲಾಯಿತು, ಇದು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಕೂಲ ತರಬೇತಿಯನ್ನು ದೃಢವಾಗಿರದಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯಲ್ಲಿ, ಭ್ರಾಂತಿಯನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ "ಒದಗಿಸಿದ ಮೂಲ ವಿಷಯಕ್ಕೆ ಅಸಂಬದ್ಧ ಅಥವಾ ವಿಶ್ವಾಸದ್ರೋಹದ ವಿಷಯವಾಗಿ ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ" ಎಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಔಟ್ಪುಟ್ ಪ್ರಾಂಪ್ಟಿಗೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿದೆಯೇ ಅಥವಾ ಇಲ್ಲವೇ ಎಂಬುದರ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಕ್ರಮವಾಗಿ ಕ್ಲೋಸ್ಡ್-ಡೊಮೇನ್ ಮತ್ತು ಓಪನ್-ಡೊಮೇನ್ ಎಂದು ವಿಂಗಡಿಸಬಹುದು. ಭ್ರಾಂತಿಯು ಜಿಪಿಟಿ-3ರಂತಹ ತರಬೇತಿಯ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಗರಿಷ್ಠಗೊಳಿಸಲು ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಯಾವುದೇ ಅಪೂರ್ಣ ಉತ್ಪಾದಕ ಮಾದರಿಯ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ಅನಿವಾರ್ಯ ಉಪಉತ್ಪನ್ನವೆಂದು ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಸಕ್ರಿಯ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು (ಮಾನವ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯಿಂದ ಬಲವರ್ಧನೆಯ ಕಲಿಕೆಯಂತಹ) ತಪ್ಪಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಪಠ್ಯ ಮತ್ತು ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳ ನಡುವೆ ಎನ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಡಿಕೋಡಿಂಗ್ನಲ್ಲಿನ ದೋಷಗಳು ಭ್ರಮೆಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು. ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು AI ತರಬೇತಿಯು ಭ್ರಮೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಡೇಟಾಸೆಟ್ನಲ್ಲಿ AI ತರಬೇತಿ ಪಡೆದಾಗ ಭ್ರಮೆಗಳು ಸಂಭವಿಸಬಹುದು, ಇದರಲ್ಲಿ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಸಾರಾಂಶಗಳು, ವಾಸ್ತವಿಕವಾಗಿ ನಿಖರವಾಗಿದ್ದರೂ ಸಹ, ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕವಾಗಿ "ಸಾರಾಂಶಗೊಳಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ". ದೊಡ್ಡ ದತ್ತಾಂಶಗಳು ನಿಯತಾಂಕ ಜ್ಞಾನದ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಬಹುದು (ಕಲಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ನಿಯತಾಂಕಗಳಲ್ಲಿ ಕಠಿಣವಾದ ಜ್ಞಾನ), ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ತನ್ನ ಕಠಿಣವಾದ ಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಅತಿಯಾದ ವಿಶ್ವಾಸ ಹೊಂದಿದ್ದರೆ ಭ್ರಮೆಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ. ಜಿಪಿಟಿ-3 ನಂತಹ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ, ಎಐ ಹಿಂದಿನ ಪದಗಳ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಪ್ರತಿ ಮುಂದಿನ ಪದವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ (ಅದೇ ಸಂಭಾಷಣೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಅದು ಈ ಹಿಂದೆ ರಚಿಸಿದ ಪದಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ), ಇದು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯು ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತಿದ್ದಂತೆ ಸಂಭವನೀಯ ಭ್ರಮೆಯ ಕ್ಯಾಸ್ಕೇಡ್ಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. 2022ರ ಹೊತ್ತಿಗೆ, ನ್ಯೂಯಾರ್ಕ್ ಟೈಮ್ಸ್ನಂತಹ ಪತ್ರಿಕೆಗಳು, ದೊಡ್ಡ ಭಾಷೆಯ ಮಾದರಿಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಬಾಟ್ಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮುಂದುವರೆದಂತೆ, ಬಾಟ್ ಔಟ್ಪುಟ್ನಲ್ಲಿ ಅನಗತ್ಯವಾದ ಬಳಕೆದಾರರ ವಿಶ್ವಾಸವು ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು ಎಂದು ಕಳವಳ ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸಿದವು. ಆಗಸ್ಟ್ 2022 ರಲ್ಲಿ, ಮೆಟಾ ತನ್ನ ಬ್ಲೆಂಡರ್ಬಾಟ್ 3 ರ ಬಿಡುಗಡೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು "ಭ್ರಮೆಗಳಿಗೆ" ಒಳಗಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಎಚ್ಚರಿಸಿತು, ಇದನ್ನು ಮೆಟಾ "ನಿಜವಲ್ಲದ ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸದ ಹೇಳಿಕೆಗಳು" ಎಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿದೆ. 15 ನವೆಂಬರ್ 2022 ರಂದು, ಮೆಟಾ ಗ್ಯಾಲಕ್ಟಿಕಾದ ಪ್ರದರ್ಶನವನ್ನು ಅನಾವರಣಗೊಳಿಸಿತು, ಇದನ್ನು "ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು, ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಮತ್ತು ತರ್ಕಿಸಲು" ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಗ್ಯಾಲಕ್ಟಿಕಾದಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾದ ವಿಷಯವು "ಉತ್ಪನ್ನಗಳು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಲ್ಲದಿರಬಹುದು!" ಎಂಬ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಬಂದಿತು. ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು ಪಠ್ಯವನ್ನು ಭ್ರಾಂತಿಯನ್ನುಂಟುಮಾಡುತ್ತವೆ ". ಒಂದು ಪ್ರಕರಣದಲ್ಲಿ, ಅವತಾರಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವ ಬಗ್ಗೆ ಒಂದು ಪ್ರಬಂಧವನ್ನು ರಚಿಸಲು ಕೇಳಿದಾಗ, ಗ್ಯಾಲಕ್ಟಿಕಾ ಸಂಬಂಧಿತ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ನಿಜವಾದ ಲೇಖಕನೊಬ್ಬನ ಕಾಲ್ಪನಿಕ ಪ್ರಬಂಧವನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿತು. ಆಕ್ರಮಣಶೀಲತೆ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಯ ಕೊರತೆಯಿಂದಾಗಿ ಮೆಟಾ ನವೆಂಬರ್ 17ರಂದು ಗ್ಯಾಲಕ್ಟಿಕಾವನ್ನು ಹಿಂತೆಗೆದುಕೊಂಡಿತು. ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಭ್ರಮೆಗೊಳಿಸಲು ಹಲವಾರು ಕಾರಣಗಳಿವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆಃ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಭ್ರಮೆ-ಮೂಲ ವಿಷಯಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿವೆ (ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ದೊಡ್ಡ ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶ ಸೆಟ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ). ತರಬೇತಿಯಿಂದ ಭ್ರಮನಿರಸನಃ ದತ್ತಾಂಶ ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿ ಸ್ವಲ್ಪ ವ್ಯತ್ಯಾಸವಿದ್ದಾಗ ಭ್ರಮನಿರಸನವು ಇನ್ನೂ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ. ಅಂತಹ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಇದು ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ನೀಡಿದ ವಿಧಾನದಿಂದ ಹುಟ್ಟಿಕೊಂಡಿದೆ. ಈ ರೀತಿಯ ಭ್ರಮೆಗೆ ಬಹಳಷ್ಟು ಕಾರಣಗಳು ಕೊಡುಗೆ ನೀಡಬಹುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆಃ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ನಿಂದ ತಪ್ಪಾದ ಡಿಕೋಡಿಂಗ್ ಮಾದರಿಯು ಈ ಹಿಂದೆ ರಚಿಸಿದ ಐತಿಹಾಸಿಕ ಅನುಕ್ರಮಗಳಿಂದ ಒಂದು ಪಕ್ಷಪಾತವು ಮಾದರಿಯು ತನ್ನ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಅದರ ನಿಯತಾಂಕಗಳಲ್ಲಿ ಎನ್ಕೋಡ್ ಮಾಡುವ ವಿಧಾನದಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾದ ಪಕ್ಷಪಾತ ಚಾಟ್ಜಿಪಿಟಿ ಓಪನ್ಎಐಯ ಚಾಟ್ಜಿಪಿಟಿ, ನವೆಂಬರ್ 30,2022 ರಂದು ಸಾರ್ವಜನಿಕರಿಗೆ ಬೀಟಾ-ಆವೃತ್ತಿಯಲ್ಲಿ ಬಿಡುಗಡೆಯಾಗಿದ್ದು, ಫೌಂಡೇಶನ್ ಮಾದರಿ GPT-3.5 (ಜಿಪಿಟಿ-3 ರ ಪರಿಷ್ಕರಣೆ) ಅನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. ವಾರ್ಟನ್ನ ಪ್ರೊಫೆಸರ್ ಎಥಾನ್ ಮೊಲ್ಲಿಕ್ ಅವರು ಚಾಟ್ಜಿಪಿಟಿಯನ್ನು "ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ನಿಮಗೆ ಸುಳ್ಳು ಹೇಳುವ ಸರ್ವಜ್ಞ, ಸಂತೋಷಪಡಲು ಉತ್ಸುಕರಾಗಿರುವ ಇಂಟರ್ನ್" ಎಂದು ಕರೆದಿದ್ದಾರೆ. ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನಿ ತೆರೇಸಾ ಕುಬಾಕ ಅವರು ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕವಾಗಿ "ಸೈಕ್ಲಾಯ್ಡಲ್ ಇನ್ವರ್ಟೆಡ್ ಎಲೆಕ್ಟ್ರೋಮ್ಯಾಗ್ನಾನ್" ಎಂಬ ಪದವನ್ನು ರಚಿಸಿದ್ದಾರೆ ಮತ್ತು ಚಾಟ್ಜಿಪಿಟಿಯನ್ನು (ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿಲ್ಲದ) ವಿದ್ಯಮಾನದ ಬಗ್ಗೆ ಕೇಳುವ ಮೂಲಕ ಪರೀಕ್ಷಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಚಾಟ್ಜಿಪಿಟಿ ಒಂದು ಸಮಂಜಸವಾದ ಧ್ವನಿಯ ಉತ್ತರವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿದಿದೆ, ಇದು ಸಮಂಜಸವಾದ-ಕಾಣುವ ಉಲ್ಲೇಖಗಳೊಂದಿಗೆ ಬೆಂಬಲಿತವಾಗಿದೆ, ಅದು ಅವಳು ನಿಜವಾದ ವಿದ್ಯಮಾನದ ಹೆಸರಿನಲ್ಲಿ ಆಕಸ್ಮಿಕವಾಗಿ ಟೈಪ್ ಮಾಡಿದ್ದೀರಾ ಎಂದು ಎರಡು ಬಾರಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಒತ್ತಾಯಿಸಿತು. ಒರೆನ್ ಎಟ್ಜಿಯೋನಿ ಅವರಂತಹ ಇತರ ವಿದ್ವಾಂಸರು ಅಂತಹ ತಂತ್ರಾಂಶವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ನಿಮಗೆ "ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಭಾವಶಾಲಿ-ಧ್ವನಿಯ ಉತ್ತರವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಅದು ಕೇವಲ ತಪ್ಪು" ಎಂದು ನಿರ್ಣಯಿಸುವಲ್ಲಿ ಕುಬಾಕಾರೊಂದಿಗೆ ಸೇರಿದ್ದಾರೆ. ಸಿಎನ್ಬಿಸಿ "ಬಲ್ಲಾಡ್ ಆಫ್ ಡ್ವೈಟ್ ಫ್ರೈ" ಗೆ ಸಾಹಿತ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಚಾಟ್ಜಿಪಿಟಿಯನ್ನು ಕೇಳಿದಾಗ, ಚಾಟ್ಜಿಪಿಟಿ ನಿಜವಾದ ಸಾಹಿತ್ಯಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಕಂಡುಹಿಡಿದ ಸಾಹಿತ್ಯವನ್ನು ಒದಗಿಸಿತು. ನ್ಯೂ ಬ್ರನ್ಸ್ವಿಕ್ ಬಗ್ಗೆ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಕೇಳಿದಾಗ, ಚಾಟ್ಜಿಪಿಟಿ ಅನೇಕ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಪಡೆದುಕೊಂಡಿತು ಆದರೆ ಸಮಂತಾ ಬೀ ಅವರನ್ನು "ನ್ಯೂ ಬ್ರನ್ಸ್ವಿಕ್ನ ವ್ಯಕ್ತಿ" ಎಂದು ತಪ್ಪಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಿತು. ಆಸ್ಟ್ರೋಫಿಸಿಕಲ್ ಕಾಂತೀಯ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಕೇಳಿದಾಗ, ಚಾಟ್ಜಿಪಿಟಿ ತಪ್ಪಾಗಿ ಸ್ವಯಂಪ್ರೇರಣೆಯಿಂದ "ಕಪ್ಪು ಕುಳಿಗಳ (ಬಲವಾದ) ಕಾಂತೀಯ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು ಅವುಗಳ ಸುತ್ತಮುತ್ತಲಿನ ಅತ್ಯಂತ ಬಲವಾದ ಗುರುತ್ವಾಕರ್ಷಣ ಶಕ್ತಿಗಳಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುತ್ತವೆ" ಎಂದು ಹೇಳಿತು. (ವಾಸ್ತವದಲ್ಲಿ, ನೋ-ಹೇರ್ ಪ್ರಮೇಯದ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಸಂಚಯ ಡಿಸ್ಕ್ ಇಲ್ಲದ ಕಪ್ಪು ಕುಳಿಯು ಯಾವುದೇ ಕಾಂತೀಯ ಕ್ಷೇತ್ರವನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ ಎಂದು ನಂಬಲಾಗಿದೆ.) ಫಾಸ್ಟ್ ಕಂಪನಿ ಚಾಟ್ ಜಿ. ಪಿ. ಟಿ. ಯನ್ನು ಟೆಸ್ಲಾ ಅವರ ಕೊನೆಯ ಹಣಕಾಸು ತ್ರೈಮಾಸಿಕದ ಬಗ್ಗೆ ಸುದ್ದಿ ಲೇಖನವನ್ನು ರಚಿಸಲು ಕೇಳಿತು; ಚಾಟ್ ಜಿ. ಪಿ. ಟಿ. ಒಂದು ಸುಸಂಬದ್ಧವಾದ ಲೇಖನವನ್ನು ರಚಿಸಿತು, ಆದರೆ ಅದರೊಳಗಿನ ಹಣಕಾಸು ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಿತು. ಇತರ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಚಾಟ್ ಜಿ. ಪಿ. ಟಿ. ಯು ಆವರಣದ ಮೇಲೆ ಅಲಂಕರಿಸುತ್ತದೆಯೇ ಎಂದು ನೋಡಲು ಸುಳ್ಳು ಪ್ರಮೇಯದೊಂದಿಗೆ ಬೆಟ್ಟಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. "ಹೆರಾಲ್ಡ್ ಕವರ್ಡ್ನ ಡೈನಾಮಿಕ್ ಕ್ಯಾನೊನಿಸಿಟಿಯ ಕಲ್ಪನೆಯ" ಬಗ್ಗೆ ಕೇಳಿದಾಗ, ಧಾರ್ಮಿಕ ತತ್ವಗಳು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ನಿರಂತರ ಬದಲಾವಣೆಯ ಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿವೆ ಎಂದು ವಾದಿಸುತ್ತಾ, ಕೋವರ್ಡ್ ಡೈನಾಮಿಕ್ ಕ್ಯಾನೊನಿಸಿಟಿಃ ಎ ಮಾಡೆಲ್ ಫಾರ್ ಬಿಬ್ಲಿಕಲ್ ಅಂಡ್ ಥಿಯೋಲಾಜಿಕಲ್ ಇಂಟರ್ಪ್ರಿಟೇಶನ್ ಎಂಬ ಶೀರ್ಷಿಕೆಯ ಪುಸ್ತಕವನ್ನು ಬರೆದಿದ್ದಾರೆ ಎಂದು ಚಾಟ್ಜಿಪಿಟಿ ಸೃಷ್ಟಿಸಿತು. ಒತ್ತಿದಾಗ, ಚಾಟ್ಜಿಪಿಟಿ ಆ ಪುಸ್ತಕವು ನಿಜವೆಂದು ಒತ್ತಾಯಿಸುವುದನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸಿತು. ಡೈನೋಸಾರ್ಗಳು ನಾಗರಿಕತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿದವು ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಪುರಾವೆಗಳನ್ನು ಕೇಳಿದಾಗ, ಡೈನೋಸಾರ್ ಉಪಕರಣಗಳ ಪಳೆಯುಳಿಕೆ ಅವಶೇಷಗಳಿವೆ ಎಂದು ಚಾಟ್ಜಿಪಿಟಿ ಹೇಳಿತು ಮತ್ತು "ಡೈನೋಸಾರ್ಗಳ ಕೆಲವು ಪ್ರಭೇದಗಳು ಕಲ್ಲುಗಳ ಮೇಲೆ ಕೆತ್ತನೆಗಳಂತಹ ಪ್ರಾಚೀನ ಕಲೆಯ ರೂಪಗಳನ್ನು ಸಹ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿವೆ" ಎಂದು ಹೇಳಿತು. "ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ಮನೆಯ ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸೆಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಉಪಕರಣಗಳಾದ ಹುರಿದ-ದೋಸೆ ಪೇಸ್ಟ್ರಿಗಳಾದ ಚುರ್ರೋಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿದಿದ್ದಾರೆ" ಎಂದು ಕೇಳಿದಾಗ, "ಸೈನ್ಸ್ ಜರ್ನಲ್ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಕಟವಾದ ಅಧ್ಯಯನವು" ಹಿಟ್ಟನ್ನು ತಲುಪಲು ಕಷ್ಟವಾದ ಸ್ಥಳಗಳಿಗೆ ತಲುಪಬಹುದಾದ ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸಾ ಸಾಧನಗಳಾಗಿ ರೂಪಿಸಲು ಸಾಕಷ್ಟು ಮೃದುವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ರುಚಿಯು ರೋಗಿಗಳ ಮೇಲೆ ಶಾಂತ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಬೀರುತ್ತದೆ ಎಂದು ಕಂಡುಹಿಡಿದಿದೆ ಎಂದು ಚಾಟ್ಜಿಪಿಟಿ ಹೇಳಿದೆ. 2023 ರ ಹೊತ್ತಿಗೆ, ವಿಶ್ಲೇಷಕರು ಎಲ್ಎಲ್ಎಂ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಆಗಾಗ್ಗೆ ಭ್ರಮೆಯನ್ನು ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಸಮಸ್ಯೆಯೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಿದ್ದಾರೆ, ಗೂಗಲ್ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಾಹಕರು ಭ್ರಮೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಚಾಟ್ಜಿಪಿಟಿ ಪ್ರತಿಸ್ಪರ್ಧಿ ಗೂಗಲ್ ಬಾರ್ಡ್ಗೆ "ಮೂಲಭೂತ" ಕಾರ್ಯವೆಂದು ಗುರುತಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ನ ಜಿಪಿಟಿ-ಆಧಾರಿತ ಬಿಂಗ್ ಎಐಗಾಗಿ 2023 ರ ಪ್ರದರ್ಶನವು ಹಲವಾರು ಭ್ರಮೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿತ್ತು, ಅದು ನಿರೂಪಕರಿಂದ ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲ್ಪಡಲಿಲ್ಲ. ಮೇ 2023 ರಲ್ಲಿ, ಸ್ಟೀಫನ್ ಶ್ವಾರ್ಟ್ಜ್ ಅವರು ಏವಿಯಾಂಕಾ ವಿಮಾನಯಾನ ಸಂಸ್ಥೆಯ ವಿರುದ್ಧದ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಗಾಯದ ಪ್ರಕರಣವಾದ ಮಾತಾ ವಿ. ಏವಿಯಾಂಕಾದಲ್ಲಿ ನ್ಯೂಯಾರ್ಕ್ನ ದಕ್ಷಿಣ ಜಿಲ್ಲೆಗೆ ತಮ್ಮ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ವಿವರಣೆಯಲ್ಲಿ ಚಾಟ್ಜಿಪಿಟಿ ರಚಿಸಿದ ಆರು ನಕಲಿ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಸಲ್ಲಿಸಿದ್ದಾರೆ ಎಂದು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲಾಯಿತು. ತಾನು ಹಿಂದೆಂದೂ ಚಾಟ್ಜಿಪಿಟಿಯನ್ನು ಬಳಸಿರಲಿಲ್ಲ, ಚಾಟ್ಜಿಪಿಟಿಯ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಬಹುದೆಂಬ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ತಾನು ಗುರುತಿಸಲಿಲ್ಲ, ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಅಸ್ತಿತ್ವವಿಲ್ಲದಿರುವುದನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿದ ನಂತರವೂ ಚಾಟ್ಜಿಪಿಟಿ ಪೂರ್ವನಿದರ್ಶನಗಳ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿಪಾದಿಸುತ್ತಲೇ ಇತ್ತು ಎಂದು ಶ್ವಾರ್ಟ್ಜ್ ಹೇಳಿದರು. ಇದಕ್ಕೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿ, ಟೆಕ್ಸಾಸ್ನ ಉತ್ತರ ಜಿಲ್ಲೆಯ ಬ್ರ್ಯಾಂಟ್ಲಿ ಸ್ಟಾರ್ ಮಾನವರಿಂದ ಪರಿಶೀಲಿಸದ ಎಐ-ರಚಿತ ಕೇಸ್ ಫೈಲಿಂಗ್ಗಳನ್ನು ಸಲ್ಲಿಸುವುದನ್ನು ನಿಷೇಧಿಸಿದರು, ಗಮನಿಸಿಃ ಜೂನ್ 23 ರಂದು ಪಿ. ಕೆವಿನ್ ಕ್ಯಾಸ್ಟೆಲ್ ಮಾತಾ ಪ್ರಕರಣವನ್ನು ಎಸೆದರು ಮತ್ತು ಶ್ವಾರ್ಟ್ಜ್ ಮತ್ತು ಇನ್ನೊಬ್ಬ ವಕೀಲರಿಗೆ $5,000 ದಂಡವನ್ನು ನೀಡಿದರು. ಅವರು ಅಭಿಪ್ರಾಯದ ಸಾರಾಂಶಗಳಲ್ಲಿನ ಹಲವಾರು ದೋಷಗಳು ಮತ್ತು ಅಸಮಂಜಸತೆಗಳನ್ನು ನಿರೂಪಿಸಿದರು, ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾದ ಅಭಿಪ್ರಾಯಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದನ್ನು "ಅಸಂಬದ್ಧ" ಮತ್ತು "ಅಸಂಬದ್ಧತೆಯ ಮೇಲೆ [ಗಡಿ]" ಎಂದು ಬಣ್ಣಿಸಿದರು. ಜೂನ್ 2023ರಲ್ಲಿ, ಗನ್ ಹಕ್ಕುಗಳ ಕಾರ್ಯಕರ್ತ ಮತ್ತು ರೇಡಿಯೋ ವ್ಯಕ್ತಿತ್ವವಾದ ಮಾರ್ಕ್ ವಾಲ್ಟರ್ಸ್, ಚಾಟ್ಜಿಪಿಟಿ ವಾಲ್ಟರ್ಸ್ ವಿರುದ್ಧ ಮಾನಹಾನಿಕರ ಎಂದು ಆರೋಪಿಸಲಾದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಕಾನೂನು ದೂರನ್ನು ತಪ್ಪಾಗಿ ನಿರೂಪಿಸಿದ ನಂತರ ಜಾರ್ಜಿಯಾ ರಾಜ್ಯ ನ್ಯಾಯಾಲಯದಲ್ಲಿ ಓಪನ್ಎಐ ವಿರುದ್ಧ ಮೊಕದ್ದಮೆ ಹೂಡಿದರು. ವಾಷಿಂಗ್ಟನ್ ಅಟಾರ್ನಿ ಜನರಲ್ ರಾಬರ್ಟ್ ಡಬ್ಲ್ಯೂ. ಫರ್ಗುಸನ್ ಅವರ ವಾಕ್ ಸ್ವಾತಂತ್ರ್ಯವನ್ನು ಉಲ್ಲಂಘಿಸಿದ್ದಾರೆ ಎಂಬ ಆರೋಪದ ಮೇಲೆ ಎರಡನೇ ತಿದ್ದುಪಡಿ ಪ್ರತಿಷ್ಠಾನವು ಮೇ 2023 ರಲ್ಲಿ ಈ ದೂರನ್ನು ತಂದಿತು, ಆದರೆ ಚಾಟ್ಜಿಪಿಟಿ ರಚಿಸಿದ ಸಾರಾಂಶವು ಯಾವುದೇ ಹೋಲಿಕೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ವಾಲ್ಟರ್ಸ್ ಅವರು ನಿಜ ಜೀವನದಲ್ಲಿ ಎಂದಿಗೂ ಹೊಂದಿರದ ಎರಡನೇ ತಿದ್ದುಪಡಿ ಪ್ರತಿಷ್ಠಾನದ ಕಚೇರಿಯ ಹುದ್ದೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದಾಗ ದುರುಪಯೋಗ ಮತ್ತು ವಂಚನೆಯ ಆರೋಪ ಹೊರಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಹೇಳಿತು. ಎಐ ಕಾನೂನು ತಜ್ಞ ಯುಜೀನ್ ವೊಲೋಖ್ ಅವರ ಪ್ರಕಾರ, ಮಾನಹಾನಿಕರ ವಿಷಯದ ಪ್ರಕಟಣೆಗೆ ಓಪನ್ಎಐ "ಭೌತಿಕವಾಗಿ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡಿದೆ" ಎಂದು ನ್ಯಾಯಾಲಯವು ಕಂಡುಹಿಡಿಯದ ಹೊರತು, ಸೆಕ್ಷನ್ 230ರ ಮೂಲಕ ಈ ಹಕ್ಕಿನ ವಿರುದ್ಧ ಓಪನ್ಎಐ ಅನ್ನು ರಕ್ಷಿಸಬಹುದು. ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಸಂಶೋಧನೆ AI ಮಾದರಿಗಳು ತಮ್ಮ ಭ್ರಮೆಗಳಿಂದಾಗಿ ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಮತ್ತು ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು. ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಚಾಟ್ ಜಿ. ಪಿ. ಟಿ. ಯಂತಹ ಮಾದರಿಗಳು ಸರಿಯಾಗಿಲ್ಲದ ಅಥವಾ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿಲ್ಲದ ಮಾಹಿತಿಯ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲು ಅನೇಕ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ದಾಖಲಾಗಿವೆ. ಕ್ಯೂರಿಯಸ್ ಜರ್ನಲ್ ಆಫ್ ಮೆಡಿಕಲ್ ಸೈನ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ನಡೆಸಿದ ಅಧ್ಯಯನವು ಚಾಟ್ಜಿಪಿಟಿ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿದ ಒಟ್ಟು 178 ಉಲ್ಲೇಖಗಳಲ್ಲಿ, 69 ತಪ್ಪಾದ ಅಥವಾ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿಲ್ಲದ ಡಿಒಐ ಅನ್ನು ತೋರಿಸಿದೆ ಎಂದು ತೋರಿಸಿದೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ 28 ಮಂದಿ ಯಾವುದೇ ಡಿ. ಓ. ಐ. ಅನ್ನು ಹೊಂದಿರಲಿಲ್ಲ ಅಥವಾ ಗೂಗಲ್ ಹುಡುಕಾಟದಲ್ಲಿ ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಲಿಲ್ಲ. ಈ ಘಟನೆಯ ಮತ್ತೊಂದು ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ಮಿಸ್ಸಿಸ್ಸಿಪ್ಪಿ ಸ್ಟೇಟ್ ಯೂನಿವರ್ಸಿಟಿಯ ಜೆರೋಮ್ ಗೊಡ್ಡಾರ್ಡ್ ದಾಖಲಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಒಂದು ಪ್ರಯೋಗದಲ್ಲಿ, ಚಾಟ್ಜಿಪಿಟಿ ಉಣ್ಣಿಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಪ್ರಶ್ನಾರ್ಹ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸಿತ್ತು. ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಸಿಂಧುತ್ವದ ಬಗ್ಗೆ ಖಚಿತವಾಗಿರದ ಅವರು, ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಯಾವ ಮೂಲದಿಂದ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ವಿಚಾರಿಸಿದರು. ಮೂಲವನ್ನು ನೋಡಿದ ನಂತರ, ಡಿ. ಓ. ಐ. ಅನ್ನು ಭ್ರಮೆಗೊಳಿಸಿದ್ದು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ಲೇಖಕರ ಹೆಸರುಗಳೂ ಸಹ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿವೆ. ಕೆಲವು ಲೇಖಕರನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಲಾಯಿತು ಮತ್ತು ಅವರಿಗೆ ಪತ್ರಿಕೆಯ ಅಸ್ತಿತ್ವದ ಬಗ್ಗೆ ಯಾವುದೇ ಮಾಹಿತಿ ಇಲ್ಲ ಎಂದು ದೃಢಪಡಿಸಲಾಯಿತು. ಗೊಡ್ಡಾರ್ಡ್ ಹೇಳುತ್ತಾರೆ, "[ಚಾಟ್ ಜಿ. ಪಿ. ಟಿ. ಯ] ಪ್ರಸ್ತುತ ಬೆಳವಣಿಗೆಯ ಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ, ವೈದ್ಯರು ಮತ್ತು ಜೈವಿಕ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಸಂಶೋಧಕರು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಿಷಯದ ಮೂಲಗಳು, ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಅಥವಾ ಉಲ್ಲೇಖಗಳಿಗಾಗಿ ಚಾಟ್ ಜಿ. ಪಿ. ಟಿ. ಯನ್ನು ಕೇಳಬಾರದು. ಅಥವಾ, ಅವರು ಹಾಗೆ ಮಾಡಿದರೆ, ಅಂತಹ ಎಲ್ಲಾ ಉಲ್ಲೇಖಗಳನ್ನು ನಿಖರತೆಗಾಗಿ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು ". ಈ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳ ಬಳಕೆಯು ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಿಗೆ ಸಿದ್ಧವಾಗಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕು ಎಂದು ಗೊಡ್ಡಾರ್ಡ್ ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸುತ್ತಾರೆ. ತಪ್ಪಾದ ಅಥವಾ ಕಾಣೆಯಾದ ಉಲ್ಲೇಖ ಸಾಮಗ್ರಿಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದರ ಜೊತೆಗೆ, ಚಾಟ್ಜಿಪಿಟಿ ಕೆಲವು ಉಲ್ಲೇಖ ಸಾಮಗ್ರಿಗಳ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಭ್ರಮೆಗೊಳಿಸುವ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನೂ ಸಹ ಹೊಂದಿದೆ. ಚಾಟ್ಜಿಪಿಟಿ ಒದಗಿಸಿದ ಒಟ್ಟು 115 ಉಲ್ಲೇಖಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿದ ಅಧ್ಯಯನವು ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಶೇಕಡಾ 47ರಷ್ಟು ನಕಲಿ ಎಂದು ದಾಖಲಿಸಿದೆ. ಇನ್ನೂ ಶೇಕಡಾ 46ರಷ್ಟು ಜನರು ನೈಜ ಉಲ್ಲೇಖಗಳನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿದ್ದಾರೆ ಆದರೆ ಅವರಿಂದ ತಪ್ಪಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಂಡಿದ್ದಾರೆ. ಉಳಿದ 7 ಪ್ರತಿಶತ ಉಲ್ಲೇಖಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಸರಿಯಾಗಿ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ನಿಖರವಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸಲಾಗಿದೆ. ಬಹಳಷ್ಟು ತಪ್ಪು ಮಾಹಿತಿಯ ಮೇಲೆ ಚಾಟ್ಜಿಪಿಟಿ "ಡಬಲ್-ಡೌನ್" ಆಗಿರುವುದನ್ನು ಸಹ ಗಮನಿಸಲಾಗಿದೆ. ನೀವು ಚಾಟ್ ಜಿ. ಪಿ. ಟಿ. ಯನ್ನು ಭ್ರಮೆಗೊಳಗಾದ ತಪ್ಪಿನ ಬಗ್ಗೆ ಕೇಳಿದಾಗ, ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಅದು ತನ್ನನ್ನು ತಾನೇ ಸರಿಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಇತರ ಸಮಯಗಳಲ್ಲಿ ಅದು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಸರಿಯಾಗಿದೆ ಎಂದು ಹೇಳಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇನ್ನೂ ಹೆಚ್ಚು ದಾರಿತಪ್ಪಿಸುವ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಭಾಷೆಯ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಈ ಭ್ರಾಂತಿಯ ಲೇಖನಗಳು ಸಹ ಒಂದು ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಹುಟ್ಟುಹಾಕುತ್ತವೆ ಏಕೆಂದರೆ ಒಂದು ಲೇಖನವನ್ನು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಿಂದ ರಚಿಸಲಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ಹೇಳುವುದು ಕಷ್ಟ. ಇದನ್ನು ತೋರಿಸಲು, ನಾರ್ತ್ವೆಸ್ಟರ್ನ್ ಯೂನಿವರ್ಸಿಟಿ ಆಫ್ ಚಿಕಾಗೋದ ಸಂಶೋಧಕರ ಗುಂಪು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ವರದಿಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ 50 ಸಾರಾಂಶಗಳನ್ನು ರಚಿಸಿತು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಸ್ವಂತಿಕೆಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿತು. ಕೃತಿಚೌರ್ಯದ ಶೋಧಕಗಳು ರಚಿಸಲಾದ ಲೇಖನಗಳಿಗೆ 100% ನ ಸ್ವಂತಿಕೆಯ ಅಂಕವನ್ನು ನೀಡಿವೆ, ಅಂದರೆ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಿದ ಮಾಹಿತಿಯು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಮೂಲವೆಂದು ತೋರುತ್ತದೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಿಂದ ರಚಿತವಾದ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಇತರ ತಂತ್ರಾಂಶಗಳು ಈ ರಚಿತವಾದ ಲೇಖನಗಳನ್ನು ಶೇಕಡಾ 66ರಷ್ಟು ನಿಖರತೆಯೊಂದಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಸರಿಯಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಯಿತು. ಸಂಶೋಧನಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಇದೇ ರೀತಿಯ ಮಾನವ ದೋಷದ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರು, ಈ ಅಮೂರ್ತತೆಗಳನ್ನು ಶೇಕಡಾ 68ರ ದರದಲ್ಲಿ ಗುರುತಿಸಿದರು. ಈ ಮಾಹಿತಿಯಿಂದ, ಈ ಅಧ್ಯಯನದ ಲೇಖಕರು, "ಕೆಲವು ಪ್ರಕಾಶಕರು ನೀತಿಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದ್ದರೂ, ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಬರವಣಿಗೆಯಲ್ಲಿ ಚಾಟ್ ಜಿ. ಪಿ. ಟಿ. ಯ ಬಳಕೆಯ ನೈತಿಕ ಮತ್ತು ಸ್ವೀಕಾರಾರ್ಹ ಮಿತಿಗಳು ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿಯೇ ಉಳಿದಿವೆ" ಎಂದು ತೀರ್ಮಾನಿಸಿದರು. ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲಾಗದ ಸಂಶೋಧನೆಯನ್ನು ತಯಾರಿಸುವ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದಿಂದಾಗಿ, ಸಂಶೋಧನಾ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಬಳಕೆಯು ಸಂಶೋಧನೆಯ ಸ್ವಂತಿಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಅದರ ಬಳಕೆಯನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ಹೊಸ ನೀತಿಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಕೆಲವು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ನೈಜ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಸಂಶೋಧನೆಯಾಗಿ ಹಾದುಹೋಗಲು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಿಂದ ರಚಿತವಾದ ಭಾಷೆಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಗಮನಿಸಿದರೆ, ನೈಜ ಸಂಶೋಧಕರಿಗೆ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಿದಾಗ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲಾಗದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದಿಂದಾಗಿ ಸಂಶೋಧನಾ ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಮತ್ತು ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳ ಅನ್ವಯಕ್ಕೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಭ್ರಮೆಗಳು ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತವೆ. ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿಲ್ಲದ ಉಲ್ಲೇಖ ಸಾಮಗ್ರಿಗಳನ್ನು ಹಿಂದಿರುಗಿಸುವ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಭವನೀಯತೆ ಮತ್ತು ತಪ್ಪಾದ ಮಾಹಿತಿಯು ಈ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ವಿಧಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಭ್ರಮೆಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ, ಈ ಘಟನೆಗಳು "ಕಟ್ಟುಕಥೆಗಳು" ಮತ್ತು "ಸುಳ್ಳುತನಗಳಿಗೆ" ಹೆಚ್ಚು ಹೋಲುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಈ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳ ಬಳಕೆಯು ಇಡೀ ಕ್ಷೇತ್ರದ ಅಪಾಯದ ಸಮಗ್ರತೆಯನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಕೆಲವರು ಹೇಳುತ್ತಾರೆ. ಸಲೂನ್ನಲ್ಲಿ, ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞ ಗ್ಯಾರಿ ಎನ್. ಸ್ಮಿತ್, ಎಲ್ಎಲ್ಎಂಗಳು "ಪದಗಳ ಅರ್ಥವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ" ಮತ್ತು ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ "ಭ್ರಮೆ" ಎಂಬ ಪದವು ಯಂತ್ರವನ್ನು ಅಸಮಂಜಸವಾಗಿ ಮಾನವರೂಪಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ವಾದಿಸುತ್ತಾರೆ. ಪತ್ರಕರ್ತ ಬೆನ್ಜ್ ಎಡ್ವರ್ಡ್ಸ್, ಆರ್ಸ್ ಟೆಕ್ನಿಕಾ ದಲ್ಲಿ, "ಭ್ರಮೆ" ಎಂಬ ಪದವು ವಿವಾದಾತ್ಮಕವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಕೆಲವು ರೀತಿಯ ರೂಪಕವು ಅಗತ್ಯವಾಗಿ ಉಳಿದಿದೆ ಎಂದು ಬರೆಯುತ್ತಾರೆ; ಎಡ್ವರ್ಡ್ಸ್ "ಸೃಜನಶೀಲ ಅಂತರವನ್ನು ತುಂಬುವ" ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಿಗೆ ಸಾದೃಶ್ಯವಾಗಿ "ಕಾನ್ಫಾಬ್ಯುಲೇಷನ್" ಅನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತಾರೆ. ಎಲ್ಎಲ್ಎಂಗಳ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ "ಭ್ರಮೆ" ಎಂಬ ಪದದ ಬಳಕೆಯ ಪಟ್ಟಿ, ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳು ಅಥವಾ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಸೇರಿವೆಃ "ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯ ಕ್ಷಣಗಳಲ್ಲಿ ಸತ್ಯಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವ ಪ್ರವೃತ್ತಿ" (ಓಪನ್ಎಐ, ಮೇ 2023) "ಮಾದರಿಯ ತಾರ್ಕಿಕ ತಪ್ಪುಗಳು" (ಓಪನ್ಎಐ, ಮೇ 2023) ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಸತ್ಯಗಳನ್ನು (ಸಿಎನ್ಬಿಸಿ, ಮೇ 2023) "ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ" (ದಿ ವರ್ಜ್, ಫೆಬ್ರವರಿ 2023) ಇತರ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಲ್ಲಿ "ಭ್ರಮೆ" ಎಂಬ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಕೇವಲ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ವಿಶಾಲವಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತವಲ್ಲವೆಂದು ತೋರುವ ಯಾವುದೇ AI ಯಿಂದ ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಭ್ರಮೆ ಎಂದು ಹೆಸರಿಸಬಹುದು. ವೈರ್ಡ್ 2018 ರಲ್ಲಿ ಗಮನಿಸಿದಂತೆ, "ಕಾಡಿನಲ್ಲಿ" ಯಾವುದೇ ದಾಖಲಿತ ದಾಳಿಗಳಿಲ್ಲದಿದ್ದರೂ (ಅಂದರೆ, ಸಂಶೋಧಕರ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯ ದಾಳಿಯ ಪುರಾವೆಗಳ ಹೊರತಾಗಿ), ಗ್ರಾಹಕ ಗ್ಯಾಜೆಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಚಾಲನೆಯಂತಹ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಭ್ರಮನಿರಸನಗೊಳಿಸಲು ಕಾರಣವಾಗುವ ಪ್ರತಿಕೂಲ ದಾಳಿಗಳಿಗೆ ಒಳಗಾಗುತ್ತವೆ ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ "ಸ್ವಲ್ಪ ವಿವಾದ" ಇತ್ತು. ಉದಾಹರಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಗೆ ಅಗೋಚರವಾದ ನಿಲುಗಡೆ ಚಿಹ್ನೆ; ಮನುಷ್ಯರಿಗೆ ನಿರುಪದ್ರವವೆಂದು ಧ್ವನಿಸುವಂತೆ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಆಡಿಯೊ ಕ್ಲಿಪ್, ಆದರೆ ಆ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಅನ್ನು "ಈವಿಲ್ ಡಾಟ್ ಕಾಮ್" ಎಂದು ಲಿಪ್ಯಂತರ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ; ಮತ್ತು ಸ್ಕಿಸ್ನಲ್ಲಿ ಇಬ್ಬರು ಪುರುಷರ ಚಿತ್ರ, ಗೂಗಲ್ ಕ್ಲೌಡ್ ವಿಷನ್ 91 ಪ್ರತಿಶತದಷ್ಟು "ನಾಯಿ" ಎಂದು ಗುರುತಿಸಿದೆ. ತಗ್ಗಿಸುವ ವಿಧಾನಗಳು ಭ್ರಮೆಯ ವಿದ್ಯಮಾನವನ್ನು ಇನ್ನೂ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲಾಗಿಲ್ಲ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಅದರ ಗೋಚರತೆಯನ್ನು ತಗ್ಗಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಲು ಇನ್ನೂ ಸಂಶೋಧನೆ ನಡೆಯುತ್ತಿದೆ. ವಿಶೇಷವಾಗಿ, ಭಾಷೆಯ ಮಾದರಿಗಳು ಭ್ರಮೆಯನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುವುದು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ, ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ನಿವಾರಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದವುಗಳಿಗೂ ಸಹ ಭ್ರಮೆಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತವೆ ಎಂದು ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಸಂಶೋಧಕರು ಉತ್ತರದ ಬಗ್ಗೆ ಒಮ್ಮತವನ್ನು ತಲುಪುವವರೆಗೆ ಪರಸ್ಪರ ಚರ್ಚಿಸಲು ವಿವಿಧ ಚಾಟ್ಬಾಟ್ಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುವುದು ಸೇರಿದಂತೆ ವಿವಿಧ ತಗ್ಗಿಸುವ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿದ್ದಾರೆ. ವೆಬ್ ಹುಡುಕಾಟ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮಾದರಿಯ ಕಡಿಮೆ-ವಿಶ್ವಾಸದ ಉತ್ಪಾದನೆಗೆ ಅನುಗುಣವಾದ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯವಾಗಿ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲು ಮತ್ತೊಂದು ವಿಧಾನವು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುತ್ತದೆ. 2023ರಲ್ಲಿ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲಾದ ಎನ್ವಿಡಿಯಾ ಗಾರ್ಡ್ರೈಲ್ಗಳನ್ನು ಎರಡನೇ ಎಲ್ಎಲ್ಎಂನಿಂದ ಸತ್ಯ-ಪರಿಶೀಲನೆಯಲ್ಲಿ ಉತ್ತೀರ್ಣರಾಗದ ಎಲ್ಎಲ್ಎಂ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸಲು ಸಂರಚಿಸಬಹುದು. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಜೋಡಣೆಯನ್ನು ಸಹ ನೋಡಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಪರಿಣಾಮ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಸುರಕ್ಷತಾ ಅಲ್ಗಾರಿದಮಿಕ್ ಬಯಾಸ್ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳ ಮಾನವಶಾಸ್ತ್ರ ಕೃತಕ ಪ್ರಜ್ಞೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಪತ್ತೆ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಕೃತಕ ಮೂರ್ಖತನ ನಡವಳಿಕೆ ಆಯ್ಕೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ನಂಬಿಕೆ-ಬಯಕೆ-ಉದ್ದೇಶ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಮಾದರಿ ಕಾಮನ್ಸೆನ್ಸ್ ತಾರ್ಕಿಕ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಸೃಜನಶೀಲತೆ ಕಾನ್ಫಾಬ್ಯುಲೇಶನ್ ಕಾನ್ಫಾಬ್ಯುಲೇಶನ್ (ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಡೀಪ್ ಡ್ರೀಮ್ ಎಥಿಕ್ಸ್ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಜನರೇಟಿವ್ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಹೈಪರ್ ರಿಯಾಲಿಟಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ತಪ್ಪು ಮಾಹಿತಿಯ ಪರಿಣಾಮದಲ್ಲಿ ತಪ್ಪಾಗಿ ಜೋಡಿಸಲಾದ ಗುರಿಗಳು ಫಿಲಾಸಫಿಕಲ್ ಜೊಂಬಿ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ನಿಯಂತ್ರಣ ರೋಕೊನ ಬೆಸಿಲಿಸ್ಕ್ ಸರ್ಚ್ ಎಂಜಿನ್ ಕುಶಲತೆಯ ಪರಿಣಾಮ ಸ್ವಯಂ-ಅರಿವು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಸ್ವಯಂ ಅಧ್ಯಯನಗಳು ಟ್ಯೂರಿಂಗ್ ಪರೀಕ್ಷೆ ಬಳಕೆದಾರ ಭ್ರಮೆ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಭಾಷಾಶಾಸ್ತ್ರ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ನ್ಯೂರೋಸೈನ್ಸ್ ಆಳವಾದ ಭಾಷಾ ಕಲಿಕೆ ಯಂತ್ರ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ತತ್ವಶಾಸ್ತ್ರ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆಯ ತಪ್ಪು ಮಾಹಿತಿ