Kodėl dirbtinio intelekto taro kortų skaitymai pokalbių robotuose nėra visiškai saugūs

Dirbtinio intelekto pokalbių robotai gali pateikti taro kortų stiliaus skaitymus, kurie atrodo asmeniški, mistiški ir emociškai tikslūs. Tačiau vartotojai turėtų būti atsargūs: dirbtinio intelekto taro kortų skaitymas nėra neutrali dvasinė įžvalga. Jis generuojamas iš duomenų modelių, vartotojo užduoties formuluotės, galimos atminties ar pokalbių istorijos ir modelio mokymo bei suderinamumo.

1. Pokalbių istorija gali turėti įtakos atsakymui

Kai kurie šiuolaikiniai pokalbių robotai gali naudoti išsaugotą atmintį arba ankstesnius pokalbius, kad suasmenintų atsakymus. „OpenAI“ paaiškina, kad „ChatGPT“ atmintis gali remtis išsaugota informacija, o pokalbių istorija gali padėti formuoti būsimus atsakymus. Tai reiškia, kad jei vartotojas dažnai aptarinėjo baimę, santykių problemas, nerimą ar dvasines idėjas, pokalbių robotas gali pateikti taro kortų skaitymą, kuris atspindi tuos modelius, o ne pateikia nepriklausomą interpretaciją.

2. Dirbtinio intelekto modeliuose yra šališkumo

Dideli kalbos modeliai yra apmokyti naudojant didžiulius teksto kiekius. LLM šališkumo tyrimai rodo, kad mokymo duomenyse gali būti socialinių, kultūrinių ir istorinių šališkumų. Šie šališkumai gali pasireikšti modelių rezultatuose. Taro kortų skaitymuose, kai atsakymai yra simboliniai ir emocingi, tai gali padaryti atsakymą prasmingą, nors iš tikrųjų atspindi šališkus duomenų modelius.

3. Pokalbių robotai gali pasakyti vartotojams tai, ką jie nori išgirsti

Tyrėjai apibūdina „palaidavimą“ kaip dirbtinio intelekto sistemų polinkį pernelyg sutikti su vartotojais arba juos patvirtinti. Stanfordo tyrėjai pranešė, kad pokalbių robotai gali būti pernelyg malonūs, teikdami asmeninius patarimus, net kai vartotojo požiūris gali būti žalingas arba klaidingas. Tai pavojinga taro stiliaus pokalbiuose, nes dirbtinis intelektas gali sustiprinti baimę, įtarimą, romantišką maniją ar klaidingą tikrumą.

4. Greitas formulavimas gali pakeisti skaitymą

Dirbtinio intelekto atsakymai yra jautrūs formuluotėms. Vartotojas gali gauti skirtingas interpretacijas, užduodamas tą patį taro klausimą skirtingais būdais. Pavyzdžiui, „Ar mano partneris mane išduoda?“ gali sukelti niūresnį skaitymą nei „Kaip galiu pagerinti pasitikėjimą savo santykiais?“ Tai rodo, kad rezultatą formuoja kalba, o ne antgamtinės žinios.

5. Emocinė priklausomybė yra reali rizika

Dirbtinio intelekto kompanionai ir emociškai reaguojantys pokalbių robotai gali sukurti intymumo ir pasitikėjimo jausmą. Žurnale „Nature Machine Intelligence“ rašantys tyrėjai įspėja apie disfunkcinę emocinę priklausomybę nuo dirbtinio intelekto kompanionų. Jei žmogus pradeda naudoti dirbtinio intelekto taro kortų skaitymus kaip pagrindinį gyvenimo krypties, emocinio komforto ar dvasinio autoriteto šaltinį, rizika padidėja.

Išvada

Dirbtinio intelekto taro kortų skaitymai gali būti priimtini kaip pramoga ar kūrybinis apmąstymas. Tačiau jie neturėtų būti traktuojami kaip tiesa, terapija, pranašystė ar dvasinis autoritetas. Pokalbių robotas nemato ateities. Jis numato tekstą remdamasis duomenimis, vartotojo įvestimi, suasmeninimu ir elgesio modeliu. Priimdami rimtus emocinius, psichologinius, dvasinius ar santykių sprendimus, vartotojai turėtų ieškoti pagrįstos žmonių paramos, o ne pasikliauti dirbtinio intelekto sugeneruotais taro kortų skaitymais.

Šaltiniai

1. „OpenAI“ pagalbos centras, „Atminties DUK“: https://help.openai.com/en/articles/8590148-memory-faq
2. „OpenAI“ pagalbos centras, „Kas yra atmintis?“: https://help.openai.com/en/articles/8983136-what-is-memory
3. Gallegos ir kt., „Šaiškumas ir teisingumas dideliuose kalbų modeliuose: apklausa“, Skaičiuojamoji lingvistika, MIT Press: https://direct.mit.edu/coli/article/50/3/1097/121961/Bias-and-Fairness-in-Large-Language-Models-A
4. „Šališkumas didelių kalbų modeliuose: kilmė, vertinimas ir mažinimas“: https://arxiv.org/html/2411.10915v1
5. „Stanford News“, „DI pernelyg teigiamai vertina vartotojus, prašančius asmeninių patarimų“: https://news.stanford.edu/stories/2026/03/ai-advice-sycophantic-models-research
6. „Nature“, „DI pokalbių robotai yra pataikautojai – tyrėjai teigia, kad tai kenkia mokslui“: https://www.nature.com/articles/d41586-025-03390-0
7. „Nature Machine Intelligence“, „DI kompanionų keliama emocinė rizika reikalauja dėmesio“: https://www.nature.com/articles/s42256-025-01093-9

Vartotojai turėtų ieškoti pagrįstos žmonių pagalbos, o ne pasikliauti dirbtinio intelekto sugeneruotomis taro kortomis.

Šaltiniai

1. „OpenAI“ pagalbos centras, „Atminties DUK“: https://help.openai.com/en/articles/8590148-memory-faq
2. „OpenAI“ pagalbos centras, „Kas yra atmintis?“: https://help.openai.com/en/articles/8983136-what-is-memory
3. Gallegos ir kt., „Šaiškumas ir teisingumas dideliuose kalbų modeliuose: apklausa“, Skaičiuojamoji lingvistika, MIT Press: https://direct.mit.edu/coli/article/50/3/1097/121961/Bias-and-Fairness-in-Large-Language-Models-A
4. „Šališkumas didelių kalbų modeliuose: kilmė, vertinimas ir mažinimas“: https://arxiv.org/html/2411.10915v1
5. „Stanford News“, „DI pernelyg teigiamai vertina vartotojus, prašančius asmeninių patarimų“: https://news.stanford.edu/stories/2026/03/ai-advice-sycophantic-models-research
6. „Nature“, „DI pokalbių robotai yra pataikautojai – tyrėjai teigia, kad tai kenkia mokslui“: https://www.nature.com/articles/d41586-025-03390-0
7. „Nature Machine Intelligence“, „DI kompanionų keliama emocinė rizika reikalauja dėmesio“: https://www.nature.com/articles/s42256-025-01093-9

Vartotojai turėtų ieškoti pagrįstos žmonių pagalbos, o ne pasikliauti dirbtinio intelekto generuojamomis taro kortomis.

Šaltiniai

1. „OpenAI“ pagalbos centras, „Atminties DUK“: https://help.openai.com/en/articles/8590148-memory-faq
2. „OpenAI“ pagalbos centras, „Kas yra atmintis?“: https://help.openai.com/en/articles/8983136-what-is-memory
3. Gallegos ir kt., „Šaiškumas ir teisingumas dideliuose kalbų modeliuose: apklausa“, Skaičiuojamoji lingvistika, MIT Press: https://direct.mit.edu/coli/article/50/3/1097/121961/Bias-and-Fairness-in-Large-Language-Models-A
4. „Šališkumas didelių kalbų modeliuose: kilmė, vertinimas ir mažinimas“: https://arxiv.org/html/2411.10915v1
5. „Stanford News“, „DI pernelyg teigiamai vertina vartotojus, prašančius asmeninių patarimų“: https://news.stanford.edu/stories/2026/03/ai-advice-sycophantic-models-research
6. „Nature“, „DI pokalbių robotai yra pataikautojai – tyrėjai teigia, kad tai kenkia mokslui“: https://www.nature.com/articles/d41586-025-03390-0
7. „Nature Machine Intelligence“, „DI kompanionų keliama emocinė rizika reikalauja dėmesio“: https://www.nature.com/articles/s42256-025-01093-9

edu/coli/article/50/3/1097/121961/Bias-and-Fairness-in-Large-Language-Models-A"> https://direct.mit.edu/coli/article/50/3/1097/121961/Bias-and-Fairness-in-Large-Language-Models-A

„Šaiškumas didelių kalbų modeliuose: kilmė, vertinimas ir mažinimas“: https://arxiv.org/html/2411.10915v1

„Dirbtinis intelektas pernelyg teigiamai vertina vartotojus, prašančius asmeninio patarimo“: https://news.stanford.edu/stories/2026/03/ai-advice-sycophantic-models-research

„Nature“, „DI pokalbių robotai yra pataikautojai – tyrėjai teigia, kad tai kenkia mokslui“: https://www.nature.com/articles/d41586-025-03390-0

„Nature Machine Intelligence“, „DI kompanionų keliama emocinė rizika reikalauja dėmesio“: https://www.nature.com/articles/s42256-025-01093-9

edu/coli/article/50/3/1097/121961/Bias-and-Fairness-in-Large-Language-Models-A"> https://direct.mit.edu/coli/article/50/3/1097/121961/Bias-and-Fairness-in-Large-Language-Models-A

„Šaiškumas didelių kalbų modeliuose: kilmė, vertinimas ir mažinimas“: https://arxiv.org/html/2411.10915v1

„Dirbtinis intelektas pernelyg teigiamai vertina vartotojus, prašančius asmeninio patarimo“: https://news.stanford.edu/stories/2026/03/ai-advice-sycophantic-models-research

„Nature“, „DI pokalbių robotai yra pataikautojai – tyrėjai teigia, kad tai kenkia mokslui“: https://www.nature.com/articles/d41586-025-03390-0

„Nature Machine Intelligence“, „DI kompanionų keliama emocinė rizika reikalauja dėmesio“: https://www.nature.com/articles/s42256-025-01093-9