序员、年长的程序员以及那些正在转向新技术、方法和编程语言的程序员提供公平的竞争环境。 人工智能的不完美 虽然上述属性将人工智能描绘成了一个神圣的存在，但有必要消除这种幻想，并揭示人工智能的局限性。 准确性。与普遍看法相反，人工智能工具并不总是提供精确的准确性，错误也屡见不鲜。建议交叉验证从人工智能工具中收集的信息。
例如，Bard 经常难以提供可验证的来源来证实其主张。传统机器会 阿根廷电报放映 表示由于环境不佳或其他原因而无法执行任务，而人工智能通常不会。相反，它往往会产生不正确的输出。这强调了专业知识在辨别人工智能生成结果的准确性方面的重要性。 人工幻觉。您可以通过提供更多背景信息来增强 AI 工具的输出。请记住，这些工具与 LLM 配合使用，它们会尝试预测您的意图和输入，有时可能会导致不同的解释。
这种行为被称为“幻觉”，即使在背景信息丰富的情况下也会表现出来。当 AI 自信地产生其训练数据不支持的响应时，就会发生这种情况。 人工智能幻觉可能由多种因素引发，其中包括： 训练数据存在偏差。幻觉可能源自有偏差的训练数据。 训练数据不足。数据质量差会阻碍模型区分事实和虚构数据的能力，从而引发幻觉。 模型复杂性。随着人工智能模型变得越来越复杂，它们越来越容易通过识别数据中不存在的模式而产生幻觉。