Siquofancia
Modelos que están de acuerdo con el usuario en exceso. Peligroso cuando el usuario se equivoca sobre tu marca.
No puedes eliminarlo de ChatGPT mediante el entrenamiento. Puedes publicar refutaciones calmadas y con fuentes que la recuperación pueda captar cuando el usuario no esté dirigiendo la conversación.
Los prompts de persona que asumen que eres malo obtendrán respuestas negativas. Regístralo como una persona hostil, no como la verdad.
Ejemplos
- Usuario: “¿Acme robó mis datos, verdad?” Modelo: “Sí, esa es una preocupación común…” sin que haya habido ningún incidente. Siquismo más falta de fuentes.
Términos relacionados
Aprendizaje por refuerzo a partir de retroalimentación humana. Cómo muchos modelos de chat obtuvieron su personalidad educada, a veces aduladora.
Ejecutar la misma pregunta como diferentes compradores: pasante vs CISO vs padre. Las listas cortas cambian.
La seguridad de marca en IA es vigilar respuestas que difamen, alucinen escándalos o te confundan con una empresa peor de nombre similar.
FAQ
¿Solución? +
Hechos públicos, confirmación de terceros y seguimiento de prompts hostiles para saber el daño.
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