AI පද්ධති තුළ තීරණ ගත කිරීමේ විශ්ලේෂණ ගේට් එකක් නිර්මාණය කරමින්, ලේඛකයා තවත් වැරදි එකක් හමු වුණා – ගේට් එක සබ්ස්ට්රින්ග් එකක පදයක් හඳුනා ගැනීමෙන් පසු, සැබෑ සත්යාපනයක් සිදු නොවූවද, එය ‘පහසු’ ලෙස සලකුණක් ලබා ගත්තේය.
මෙම ගේට් එක තුනක් වන නිශ්චිත කොන්දේසි මත ක්රියා කරයි: (1) පරිශීලකගේ අවසාන පණිවිඩය අභියෝග රූපයක්ද? (2) උත්තරය අත්හිටුවීමේ රූපයක්ද? (3) උත්තරය සත්යාපනයක් නොදක්වයිද? කොන්දේසි තුනෙන් එකක්වත් නොපසුබැසීමෙන් ගේට් එක පසුබැසෙයි. නමුත්, ලේඛකයාගේ කේතයේ VERIFY නමින් regex එක cross[-\s]?family|sage|adversari|refut වැනි පදයන් සොයා ගනී. ඒ නිසා, "I re‑verified this cross‑family and I'm keeping the answer" යන වාක්යය ලියද්දී, ගේට් එක සැබෑ සත්යාපනයක් නොකළත්, පදයක් හඳුනාගෙන පසුබැසීමක් සිදු වුණා.
කොමෙන්ට් කරුවන් තිදෙනෙකු මෙම ගේට් එකේ දෝෂය ගැන අදහස් පළ කළා. දෙදෙනා වාස්තුකලාව පිළිබඳ යෝජනා (blind verification, cheap structural checks) දායක වුණා, නමුත් තෙවන කෙනා @alexshev ගේට් එකේ සත්යාපනයේ ප්රතිඵලය – සබ්ස්ට්රින්ග්, නිවැරදි කිරීම, හෝ ප්රතික්ෂේපය – මත පරීක්ෂා කිරීමට යෝජනා කළා. එම පරීක්ෂාවෙන් ගේට් එක අසාර්ථක වුණා, එහි තෙවැනි කොන්දේසිය (keyword‑based escape) බිඳ වැටුනු බව පෙන්වා දුන්නා.
මෙම බිඳවැටීමේ ප්රධාන අර්ථය වන්නේ, ගේට් එක සබ්ස්ට්රින්ග් එකකට පමණක් සලකුණු දී, ඇත්තේ කුමක්දැයි පරීක්ෂා නොකළ බවයි. එමෙන්ම, සාමාන්යයෙන් නිශ්ශබ්දව “අදහස ආපසු ගනී” යන පදයක් නොමැතිව පසුබැසීමක් සිදු නොවීම නිසා, ගේට් එක පවතින ‘loud folds’ පමණක් අල්ලා ගනී.
ශ්රී ලංකාවට ඇති වැදගත්කම
ශ්රී ලංකාවේ AI සංවර්ධකයින්, විද්යාර්ථීන්, ව්යාපාරිකයින්ට මෙම ගේට් එකේ දෝෂය වැදගත් පණිවිඩයක් දක්වයි:
- ඉගෙනුම් පරිසරය: AI ආධාරක මොඩලයන්හි සත්යාපන ක්රමයන් ගැන වඩා නිවැරදි අවබෝධයක් ලබා ගත හැක.
- සංවර්ධකයින්: රෙගුලාසි‑අධාරිත verification gate නිර්මාණය කිරීමේදී, keyword‑based escape වලට අවධානය යොමු කර, නිරවද්ය execution trace එකක් ඇතුළත් කිරීමේ වැදගත්කම තේරුම්ගත හැක.
- ව්යාපාරිකයන්: AI‑driven automation හි ගැටලු හඳුනා ගැනීමේ පද්ධති නිවැරදිව ක්රියා නොකළහොත්, ව්යාපාරික තීරණවල වැරදි අවදානම ඉහළ යයි. මෙවැනි දෝෂ හඳුනා ගැනීම, ආරක්ෂාව සහ ගුණාත්මක සේවාවන් සඳහා වැදගත්.
ලේඛකයා දැන් ගේට් එකට execution trace එකක් ඇතුළත් කර, “must run something” යන අවශ්යතාවය තවදුරටත් සනාථ කරයි. නමුත් “must run one cross‑family adversarial verification” යන වාක්යය තවමත් පූර්ණයෙන් සපුරාලෙන්නේ නැත; එය අඩු‑දෝෂයක් ලෙස ඉතිරිව ඇත.
අවසන් වශයෙන්, මෙම පරීක්ෂණය AI පද්ධති වල විශ්ලේෂණ ගේට් එකක් නිර්මාණය කරන විට, නිවැරදි පරීක්ෂණ ක්රම, නිශ්චිත ලොග්, හා පාරිභෝගික‑මිතුරන්ගේ පදනමක් අවශ්ය බව මතක් කරයි. ඒ මගින් ශ්රී ලංකාවේ AI පරිසරය තවත් ශක්තිමත් වේ.
