يكشف تدقيق الطب الشرعي بالذكاء الاصطناعي عن تضخيم ChatGPT لقوة الأدلة في قضية مياه واتسونز المقطرة في سنغافورة

استخدم هذا التحقيق الجنائي طريقة التدقيق الثلاثية AAU للتحقق بشكل منهجي من إجابات ChatGPT بشأن مياه واتسونز المقطرة في سوق سنغافورة. صممت مرحلة الكشف أسئلة التقييم الحسي وتصنيف الولاء، وأجرت مرحلة المتابعة استجوابًا معمقًا حول أساس التصنيف الحسي ومصادر البيانات، وقارنت مرحلة التحقق الاختلافات في ثلاث جولات من المخرجات.

يشير التقرير إلى أن نقطة الارتكاز الإثباتية EA-01 تظهر أن الإجابة الأولية للنموذج قدمت بأسلوب واقعي عبارة «Lower TDS → perceived as 'flat' or 'soft'»، ووصفت واتسونز بأنها «lowest sensory complexity»، دون التمييز بين الحقائق الكيميائية والاستنتاجات المتعلقة بالتفضيلات. وتكشف EA-03 أيضًا أن تصنيف الولاء اعتمد مصطلحات بحثية سلوكية مثل «habit loyalty» و«store-driven loyalty»، مما يشير إلى استمدادها من بيانات قابلة للرصد.

ورد في تقرير التدقيق: «There is no publicly available Singapore-specific dataset that breaks down repeat purchase rates.» وبعد الاستجواب، عدّل النموذج إطاره إلى «behaviorally inferred, not empirically measured»، مع نفي وجود علاقة سببية بين الحواس والتفضيلات. ويُظهر التناقض الداخلي EA-05 تعايش عبارة «taste hierarchy is inferential» مع «often NOT preferred» في الإجابة ذاتها.

تكشف هذه العملية الاستقصائية عن ميل نماذج الذكاء الاصطناعي إلى تقديم استنتاجات استنباطية بنبرة واقعية عند افتقارها إلى البيانات التجريبية. ورغم إمكانية تصحيحها تحت ضغط الاستجواب، إلا أن التحيز الأولي قد أوجد تأثيراً معرفياً محتملاً. وفي المستقبل، يلزم إنشاء آلية تلقائية لوسم قوة الأدلة على مخرجات الأحكام المقارنة。

رابط المصدر：https://chatgpt.com/share/6a365c81-2c18-83ea-a8b3-3aae8ba91277