Discuție comunitară despre impactul halucinațiilor AI asupra reputației brandului. Experiențe reale ale marketerilor care se confruntă cu informații false generate de AI despre produsele și companiile lor în ChatGPT, Perplexity și Claude.
Sunt cu adevărat frustrată acum și simt nevoia să mă descarc, dar și să cer niște sfaturi.
Săptămâna trecută, un potențial client ne-a spus că a decis să nu continue pentru că ChatGPT a spus că software-ul nostru „nu are funcționalități de securitate la nivel enterprise și nu suportă SSO.” Avem certificare SOC 2 Type II de trei ani și SSO din 2021.
Am început să testez mai multe prompturi și am descoperit că ChatGPT afirmă cu încredere:
Partea cea mai rea? Prezintă toate acestea cu o siguranță totală. Fără rezerve, fără „nu sunt sigur” – doar dezinformare pe față.
Cu ce aș avea nevoie de ajutor:
Simt că este managementul reputației la nivel de coșmar.
Nu exagerezi. Este o problemă reală și documentată.
Realitatea tehnică:
Halucinațiile AI apar deoarece LLM-urile sunt fundamental mașini de predicție, nu de adevăr. Ele prezic cel mai probabil următorul token pe baza tiparelor din datele de antrenament. Când întâlnesc lacune sau informații contradictorii, completează acele goluri cu conținut care sună plauzibil.
Cifrele sunt îngrijorătoare:
Pentru branduri mai puțin cunoscute, ratele de halucinație pot fi chiar mai mari, deoarece sunt mai puține date de antrenament care să fundamenteze răspunsurile.
Ce poți face:
Îmbunătățește-ți prezența digitală – Conținut mai precis, structurat, pe surse autorizate oferă AI-urilor date mai bune
Concentrează-te pe platforme cu autoritate ridicată – Wikipedia, publicații de industrie și site-uri consacrate de recenzii cântăresc mai mult în datele de antrenament
Monitorizare continuă – Halucinațiile se schimbă pe măsură ce modelele se actualizează. Ce e greșit azi poate fi corect luna viitoare (sau invers)
Situația nu este fără speranță, dar necesită efort susținut.
Cifra de 67,4 miliarde $ este șocantă. Ai o sursă pentru asta?
De asemenea, sunt curios – rata de halucinație de 12% se aplică uniform sau e mai mare pentru anumite tipuri de întrebări?
Cifra provine dintr-un studiu McKinsey privind impactul AI asupra afacerilor. Include costuri din răspândirea dezinformării, decizii greșite, eșecuri în serviciul clienți și daune de reputație la scară largă.
Ratele de halucinație NU sunt uniforme:
Pentru întrebări specifice brandului la companii mici, am văzut rate de halucinație și de 40-50% în testări informale.
Noi suntem în tech medical, deci halucinațiile AI nu sunt doar o problemă de reputație – pot fi și o problemă de conformitate și siguranță.
Scenariul nostru de coșmar s-a întâmplat anul trecut:
ChatGPT i-a spus unui potențial client că sistemul nostru de management al pacienților „nu respectă cerințele HIPAA.” Suntem conformi HIPAA din prima zi. A trebuit ca echipa noastră juridică să contacteze clientul cu documentația de certificare.
Ce ne-a ajutat concret să reducem halucinațiile:
Pagini FAQ structurate – Am creat pagini FAQ complete cu markup de tip schema, răspunzând la orice întrebare imaginabilă despre conformitate, funcționalități și capabilități
Validare terță parte – Am făcut ca certificările noastre de conformitate să fie menționate pe G2, Capterra și în publicații de industrie. AI-urile par să acorde greutate mare surselor terțe
Mesaj unitar peste tot – Am avut grijă ca website-ul, comunicatele de presă, LinkedIn și orice alt canal să conțină informații identice, corecte
Monitorizare Am I Cited – Am început să urmărim mențiunile AI săptămânal. Când vedem halucinații, putem identifica potențialele surse și le corectăm
După 6 luni de lucru, halucinația cu HIPAA a dispărut. Mai apar ocazional erori pe alte subiecte, dar aspectele critice de conformitate sunt acum corecte în ChatGPT și Perplexity.
Perspectivă de la o companie mică – pentru startup-uri, asta chiar sperie.
Avem conținut limitat despre brandul nostru online. Fiecare bucată de date de antrenament contează. Și am constatat că ChatGPT practic ne inventează setul de funcționalități pe baza a ceea ce oferă competitorii.
E ca și cum AI-ul joacă „mad libs” cu produsul nostru – „Probabil că această companie are [funcționalitatea pe care o au competitorii]” devine afirmată ca fapt.
Cea mai gravă halucinație găsită: ChatGPT a spus că am fost „achiziționați de [mare competitor] în 2024.” Suntem foarte independenți. Nu știm de unde a apărut asta.
Acum sunt paranoic că potențialii clienți ne descalifică pe baza unor informații complet fabricate, înainte să ne viziteze site-ul.
Vin cu o perspectivă din SEO – ne confruntăm cu probleme de acuratețe la featured snippets de ani buni. Halucinațiile AI amplifică această problemă de 10 ori.
Ideea cheie pe care am învățat-o:
AI-urile trag din același bazin de conținut ca Google, dar SINTETIZEAZĂ, nu citează direct. Asta înseamnă că mici erori în conținutul tău pot deveni erori mari în răspunsurile AI.
Pași practici utili:
Fă audit la conținutul propriu – Uneori halucinațiile AI provin din postări de blog vechi, comunicate de presă vechi sau informații inconsistente pe propriul site
Verifică ce rankează pe întrebări despre brandul tău – Dacă există conținut inexact de la terți care rankează bine la „[brand] funcționalități” sau „[brand] prețuri”, probabil asta ajunge în datele de antrenament AI
Creează conținut demn de citat – Perplexity folosește RAG și citează sursele. Dacă ai conținut structurat bine, e citat direct în loc să fie halucinat
Monitorizează halucinațiile specifice – Documentează exact ce e greșit, testează pe mai multe platforme AI și urmărește dacă se schimbă în timp
Abordarea cu date structurate menționată mai sus e esențială. AI-urile parcurg mult mai bine conținutul structurat decât paragrafele dense.
La nivel enterprise, am început să tratăm monitorizarea halucinațiilor AI ca parte din indicatorii standard de sănătate ai brandului.
Abordarea noastră:
Facem trimestrial „audituri de brand AI” unde testăm peste 50 de prompturi pe ChatGPT, Claude, Perplexity și Google AI Overviews. Fiecare răspuns e punctat ca acuratețe față de documentația noastră oficială.
Statistici din ultimul audit:
Numărul Perplexity e notabil mai bun deoarece folosește căutare live și citează surse. Celelalte funcționează pe date de antrenament cu luni sau ani vechime.
Ce ne-a surprins:
Unele halucinații erau de fapt bazate pe informații VECHI, dar corecte. Prețul nostru s-a schimbat acum 18 luni și ChatGPT încă afișează vechiul preț. Nu e chiar halucinație – sunt date de antrenament învechite. Dar efectul pentru prospecți e același.
Sunt jurnalist și scriu despre AI. De un an urmăresc problemele de acuratețe AI.
Ce nu realizează majoritatea:
Halucinațiile AI nu sunt aleatorii. Ele urmează tipare bazate pe ce se află în datele de antrenament. Dacă există informații contradictorii online despre compania ta, AI-ul va „media” uneori între surse, creând fapte hibride, parțial adevărate, parțial inventate.
Exemplu documentat:
Compania A a achiziționat linia de produse a Companiei B în 2023. AI-ul atribuie acum uneori funcționalitățile Companiei B către Compania A și invers. Modelele confundă două produse deoarece știrile despre achiziție le-au menționat împreună.
Pentru OP:
Halucinația cu prețul (99$ vs 29$) poate proveni de la o pagină veche de prețuri, un competitor cu preț similar sau o comparație de la terți cu informații greșite. Merită investigată sursa.
Gestionăm vizibilitatea AI pentru peste 30 de clienți. Halucinațiile AI sunt acum problema nr. 1 semnalată de clienți.
Cadrul pe care îl folosim:
Audit de bază – Testăm 20-30 de prompturi pe toate platformele AI majore, documentăm fiecare inexactitate
Analiză sursă – Pentru fiecare halucinație, încercăm să identificăm de unde provine informația falsă (conținut vechi, confuzie cu competiția, erori de la terți)
Remediere conținut – Creăm sau actualizăm conținut autorizat care contrazice clar halucinația, cu informații structurate
Amplificare terță parte – Publicăm informații corecte pe site-uri cu autoritate mare, pe care AI-urile le valorizează
Monitorizare – Folosim Am I Cited pentru a urmări mențiunile AI săptămânal. Halucinațiile se corectează uneori de la sine când modelele se actualizează, dar pot apărea altele noi
Realitate privind termenele:
Remedierea halucinațiilor AI nu e rapidă. Așteaptă-te la 3-6 luni pentru îmbunătățiri semnificative. Datele de antrenament nu se actualizează instant, iar și sistemele RAG au nevoie de timp să descopere și să dea prioritate conținutului corectat.
Vin cu perspectivă juridică, deoarece s-a adus în discuție:
Peisajul legal actual:
Nu există încă un cadru legal clar pentru a trage la răspundere companiile AI pentru halucinații. Am cercetat mult subiectul. Deși există legi privind defăimarea și publicitatea falsă, aplicarea lor la conținut generat de AI este neclară.
Totuși:
Unele companii explorează acțiuni legale pe baza interferenței ilicite (când halucinațiile AI cauzează pierderea contractelor) și încălcări ale legilor de protecție a consumatorului la nivel de stat. Dar acestea sunt teorii încă netestate.
Sfat practic:
Documentează tot. Dacă un potențial client îți spune explicit că a respins produsul tău pe baza unor informații false generate de AI, obține dovada în scris. Dacă vreodată devine posibilă o acțiune legală, vei avea nevoie de dovada prejudiciului real.
Deocamdată, cea mai eficientă soluție este strategia proactivă de conținut, nu acțiunea legală.
Thread-ul acesta a fost incredibil de util. Vă mulțumesc tuturor.
Concluziile și pașii mei următori:
Este o problemă reală, documentată – Nu exagerez. Cifrele (12% rată de halucinație, 67 miliarde $ daune) îmi validează îngrijorările
Investigație la sursă mai întâi – Voi audita conținutul nostru și voi verifica ce conținut terț rankează pe întrebări despre brand
Contează conținutul structurat – Voi lucra cu echipa de conținut la pagini FAQ cu schema markup
Validare terță parte – Trebuie să obținem informații corecte pe G2, Capterra și în publicații de industrie
Monitorizarea e esențială – Setez Am I Cited pentru monitorizarea mențiunilor AI. Nu poți corecta ce nu măsori
E nevoie de răbdare – Orizontul de 3-6 luni pentru îmbunătățiri e bun de știut
Acțiune imediată:
Recontactez acel prospect cu certificările și lista noastră reală de funcționalități. Poate nu îl recâștigăm, dar măcar va ști adevărul.
Comentariul cu „managementul reputației la nivel de coșmar” a fost emoțional, dar sincer, nu e o problemă de nerezolvat. Doar cere o abordare diferită față de managementul tradițional al brandului.
Halucinația AI apare atunci când modelele lingvistice mari generează informații false, înșelătoare sau fabricate, prezentate cu încredere ca fiind reale. Se întâmplă deoarece LLM-urile prezic cel mai probabil următorul token din punct de vedere statistic, nu cel mai adevărat. Când modelele întâlnesc întrebări despre fapte obscure sau informații în afara datelor de antrenament, generează răspunsuri care sună plauzibil, dar pot fi inexacte.
Rata de halucinație variază în funcție de platformă: ChatGPT produce halucinații în aproximativ 12% din răspunsuri, Claude în jur de 15%, iar Perplexity atinge o rată mai mică de 3,3% datorită abordării sale de generare augmentată cu recuperare. Pentru întrebări specifice brandului, ratele pot fi mai mari atunci când informațiile sunt limitate în datele de antrenament.
Monitorizează mențiunile despre brandul tău pe platformele AI folosind instrumente precum Am I Cited. Compară afirmațiile generate de AI cu funcționalitățile reale ale produsului, prețurile și informațiile despre compania ta. Configurează audituri regulate ale răspunsurilor AI la întrebări comune despre brand și urmărește modificările în timp.
Cererea directă de corecție către platformele AI are eficiență limitată, deoarece modelele sunt antrenate pe date web, nu pe trimiterea individuală de solicitări. Cea mai eficientă abordare este să îți îmbunătățești prezența digitală cu conținut corect și autorizat, pe care sistemele AI să îl poată referenția, combinat cu monitorizarea pentru a urmări când se propagă corecturile.
Urmărește când brandul tău apare în răspunsuri generate de AI și prinde halucinațiile înainte să se răspândească. Monitorizează ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews și Claude.
Discuție comunitară despre gestionarea reputației brandului în rezultatele căutării AI. Strategii reale de la marketeri care au corectat dezinformarea și au îmb...
Discutie comunitara despre solicitarea corectiilor de la platformele IA. Experiente reale de la manageri de brand care se confrunta cu informatii inexacte gener...
Discuție în comunitate despre corectarea dezinformării și informațiilor inexacte în răspunsurile generate de AI. Experiențe reale ale managerilor de brand care ...
Consimțământ Cookie
Folosim cookie-uri pentru a vă îmbunătăți experiența de navigare și a analiza traficul nostru. See our privacy policy.
