Waarom is Chatgpt zo slecht in onderzoek?

De Gebrekkige Onderzoeker: Waarom ChatGPT Ondermaats Presteert bij Grondig Onderzoek

ChatGPT, de veelbesproken generatieve AI, heeft ongetwijfeld de potentie om onze interactie met informatie te veranderen. Het kan snel teksten genereren, samenvattingen maken en zelfs creatieve content produceren. Echter, wanneer het aankomt op gedegen onderzoek, laat ChatGPT significant te wensen over. De redenen hiervoor zijn complex, maar vinden hun oorsprong in de fundamentele werking van het model.

De kern van het probleem ligt in de manier waarop ChatGPT antwoorden genereert: via sampling. In plaats van een objectieve analyse en selectie van de meest accurate informatie, kiest ChatGPT voor een probabilistische benadering. Dit betekent dat het model een scala aan mogelijke antwoorden overweegt en vervolgens, op basis van de training data, een keuze maakt. Deze keuze is niet per se gebaseerd op feitelijke correctheid, maar eerder op de waarschijnlijkheid dat een bepaalde combinatie van woorden in een bepaalde context voorkomt.

Dit sampling proces leidt tot een aantal problematische uitdagingen voor onderzoek:

• Gebrek aan verificatie: ChatGPT controleert niet de feitelijke correctheid van de informatie die het genereert. Het model reproduceert patronen uit de trainingsdata, zelfs als deze patronen onjuist of verouderd zijn. Dit betekent dat je als gebruiker kritisch moet blijven en de antwoorden van ChatGPT altijd moet verifiëren met betrouwbare bronnen.
• “Hallucinaties” en fabricaties: In sommige gevallen kan ChatGPT informatie volledig verzinnen. Dit fenomeen, ook wel “hallucineren” genoemd, komt voor wanneer het model geen relevant antwoord kan vinden in de trainingsdata. In plaats van toe te geven dat het de vraag niet kan beantwoorden, creëert het zelf een plausibel klinkend, maar volledig fictief antwoord.
• Bias in de trainingsdata: ChatGPT is getraind op een enorme hoeveelheid data van het internet. Echter, deze data is niet neutraal. Het kan biases bevatten die zich manifesteren in de antwoorden van ChatGPT. Dit kan leiden tot oneerlijke of misleidende representaties van bepaalde onderwerpen of groepen.
• Oppervlakkigheid en contextueel begrip: Hoewel ChatGPT in staat is om complexe zinnen te construeren, mist het vaak de diepgaande contextuele begrip die vereist is voor grondig onderzoek. Het model kan moeite hebben met het leggen van verbanden tussen verschillende bronnen, het identificeren van nuances en het evalueren van de betrouwbaarheid van bronnen.

Hoewel de creativiteit van ChatGPT lovenswaardig is, is deze creativiteit juist een zwaktepunt bij het verrichten van onderzoek. Een goede onderzoeker streeft naar objectiviteit, nauwkeurigheid en de verantwoorde weergave van informatie. ChatGPT, daarentegen, is ontworpen om plausibel klinkende teksten te genereren, zelfs als deze teksten incorrect of misleidend zijn.

Conclusie:

ChatGPT is een krachtig hulpmiddel voor het genereren van tekst en het automatiseren van bepaalde taken. Echter, het is geen vervanging voor een grondige onderzoeker. De probabilistische aard van de antwoordgeneratie, het gebrek aan feitelijke verificatie en de mogelijke biases in de trainingsdata maken ChatGPT onbetrouwbaar voor het verrichten van gedegen onderzoek. Het is essentieel om kritisch te blijven, de antwoorden van ChatGPT te verifiëren en te vertrouwen op betrouwbare bronnen voor accurate en objectieve informatie. ChatGPT kan een nuttig hulpmiddel zijn om een startpunt te bieden, maar de eindverantwoordelijkheid voor de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van de informatie ligt altijd bij de gebruiker.