අධික තොරතුරු තාක්ෂණය සමඟ, LLM (Large Language Model) ගෙන් “මට මේ පිළිතුරේ විශ්වාසය කොපමණද?” කියලා අගයක් ලබා ගැනීමට ඉල්ලීම් බොහොමයක් වේ. නමුත් නවතම පර්යේෂණ සහ ක්ෂේත්රයේ වෘත්තීය ව්යාපාරිකයන්ගේ අදහස් අනුව, එවැනි විශ්වාස අගය අර්ථවත් නොවේ.
ඉතා සරලව කියනවා නම්, LLM එකට තම පිළිතුරේ නිවැරදි බව ගණිතමය අගයක් ලෙස කියන්න විශ්වාසය නැත. Anthropic, DeepMind වැනි සමාගම් පළ කරන පර්යේෂණ වල “latent internal state” ගැන කතා කරති, ඒවා සමහර අවස්ථාවල පේනවා. නමුත් ඒ අභ්යන්තර තත්ත්වය තත්ත්වය‑අපේක්ෂිත, අඩු විශ්වාසය සහිත, පරිසරය මත පදනම්ව පවතින බව පෙන්වයි.
ඉතින්, “confidence key” එකක් JSON ප්රතිඵලයකට එකතු කිරීම, පරිශීලකයාට වැඩි විශ්වාසයක් ලබා දීමට පෙනේ. නමුත් ඒ විශ්වාසය ඇත්තේ “මනෝවිද්යාත්මක ආරක්ෂක ත්රිකෝණයක්” පමණයි – පිළිතුර තවත් නිවැරදි බවට පෙන්වන්නේ නැත. එම නිසා, එවැනි අගයන් පදනම් කරගනිමින් ව්යාපාරික තීරණ ගත කිරීම අවදානම්.
ශ්රී ලංකාවට ඇති වැදගත්කම
ශ්රී ලංකාවේ AI සංවර්ධනය තවමත් ආරම්භක 단계යේ පවතී. LLM භාවිතයෙන් “confidence score” ලබා ගැනීමට පදනම් වූ උපාය මාර්ගය, දේශීය සංවර්ධකයන්ට වැරදි ආකාරයේ API හෝ සේවාවන් නිර්මාණය කිරීමට හේතු විය හැක. එමෙන්ම, විශ්ව විද්යාල ශිෂ්යයන්ට “model reliability” පිළිබඳ වැරදි අවබෝධයක් ලබා දී, පර්යේෂණ ගුණාත්මකතාව අඩු කරයි.
ව්යාපාරික පාර්ශවයෙන්, මෙවැනි අගයන් මත ව්යාපාරික වගකීම්, නීතිමය අවශ්යතා හෝ ගනුදෙනුකරුවන්ගේ ආරක්ෂාව ගැන වැරදි තීරණ ගත වීමේ අවදානමක් ඇත. ඒ නිසා, LLM වලින් නිවැරදි බව තහවුරු කිරීමට වෙනත් මාර්ග (human‑in‑the‑loop, external verification) භාවිතා කිරීම වැදගත්.
සාරාංශයෙන්, LLM එකේ “confidence score” ඉල්ලීම තාක්ෂණික වශයෙන් අර්ථවත් නොවන අතර, එය පරිශීලකයන්ට අධික විශ්වාසයක් දැනුම් දීමට පමණයි. එබැවින්, ශ්රී ලංකාවේ AI පර්යේෂකයන්, සංවර්ධකයන් සහ ව්යාපාරිකයන් මේ ගැටලුව පිළිබඳ අවධානයෙන් සිටිය යුතුයි.
