Interaktywny wykład dotyczy tego, czy i kiedy sieci neuronowe potrafią uczciwie powiedzieć “nie wiem”. Wyjaśnimy czym są sieci neuronowe i jak sztuczna inteligencja przechowuje wiedzę. Omówimy, jak powstają odpowiedzi w modelach generatywnych. Przedstawimy pojęcie niepewności i jego znaczenie dla bezpiecznego korzystania z takich narzędzi. Rozróżnimy niepewność aleatoryczną, związaną z nieprzewidywalnością danych, oraz epistemiczną, związaną z brakiem wiedzy. Wskażemy, które z tych niepewności można ograniczać, a które pozostają stałym elementem działania modeli. Zastanowimy się, na ile systemy potrafią oceniać poprawność własnych odpowiedzi i jakie ma to konsekwencje.
