A Wiley szerint a megbízható AI alapja a forrásként használt tudás
A mesterséges intelligencia megbízhatósága már a modell futtatása előtt eldőlhet, állítja a Wiley. A kiadó szerint az ellenőrzött, szakmailag hiteles és visszakövethető tudásra épülő rendszerek pontosabb és átláthatóbb válaszokat adhatnak.
- A Wiley felmérésében a kutatók 64 százaléka aggódott az AI pontatlanságai és hallucinációi miatt.
- A vállalat szerint a megbízható AI alapja az ellenőrzött, visszakövethető tudás.
- A Wiley RAG-rendszereket lektorált tartalmakhoz kapcsolna.
- A Wiley több mint 400 folyóirat és könyv tartalmát licenceli az OpenEvidence számára.
- Az ARI kutatási döntésekhez exportálható ellenőrzési nyomvonalat kínál.
A kutatók egyik fő aggálya a hallucináció
A Wiley az AI for Good Global Summiton vett részt és szponzorként is megjelent, mert a vállalat szerint a mesterséges intelligencia használatának terjedése mellett továbbra is komoly bizalmi probléma a pontatlan, kitalált vagy nem ellenőrizhető tartalom. A cég globális felmérésében a kutatók 64 százaléka jelölte meg az esetleges pontatlanságokat és hallucinációkat olyan aggályként, amely visszatartja őket attól, hogy a kívánt mértékben használják az AI-t.
A 2026. október 9-én közzétett beszámoló szerint a genfi rendezvényen kormányzati szervek, nemzetközi szervezetek, fejlesztők, kutatók és vállalati vezetők találkoztak. A Wiley úgy látja, hogy az AI által előállított, forrás nélkül maradó állítások problémája ugyanúgy érintheti a kormányzati intézményeket, mint a gyógyszeripari kutatás-fejlesztési laborokat.
A megoldást a forrásoknál kezdenék
Armughan Rafat, a Wiley mesterségesintelligencia- és adatelemzési vezetője a „From hallucination to verification: why trusted, responsible AI needs grounded knowledge” című előadásban arról beszélt, hogy a felelős AI-ról szóló viták gyakran a modell kimenetére, a szűrőkre és a biztonsági korlátokra összpontosítanak. A Wiley szerint azonban a bizalom alapja már korábban, a modell mögött álló tudás kiválasztásánál megteremthető.
A vállalat bemutatta, hogyan kapcsolható a keresésalapú kiegészítéssel működő generálás, vagyis a RAG szakmailag lektorált tartalmakhoz. A Wiley állítása szerint ez sokszínűbb és hitelesebb forrásokra támaszkodhat, csökkentheti az elfogultságot, és a hivatkozások révén átláthatóbbá teheti a válaszokat. A cég szerint így az is mérsékelhető, hogy a felhasználóknak ismételten újra kelljen kérdezniük a modellt egy megalapozatlan válasz kijavításáért.
A vállalat két 2026-os példát is említett. Dél-Afrika áprilisban visszavonta tervezett nemzeti AI-politikáját, miután kiderült, hogy a dokumentumban kitalált tanulmányokra és folyóiratokra hivatkoztak. Az ECRI betegbiztonsági szervezet pedig a középpontban álló általános célú AI-csevegőrobotok nem megfelelő használatát nevezte 2026 legfontosabb egészségügyi technológiai veszélyének, mivel ezek az eszközök nincsenek klinikai használatra validálva.
A Wiley saját termékekben is alkalmazza az elképzelést
A Wiley szerint az AI-használat a kutatók körében egy év alatt 57 százalékról 84 százalékra nőtt az ExplanAItions tanulmányban. A vállalat ezért a saját AI-stratégiájának középpontjába helyezte a lektorált és visszakövethető tartalmak használatát.
A Wiley az OpenEvidence-szel kötött partnerségében a Cochrane Database of Systematic Reviews adatbázist, valamint több mint 400 folyóirat és könyv tartalmát licenceli egy klinikai AI-platform számára. A cég közlése szerint ezt a platformot az Egyesült Államok orvosainak több mint 60 százaléka használja, és a válaszok így lektorált bizonyítékokra vezethetők vissza.
A vállalat az Európai Űrügynökséggel is együttműködik, ahol válogatott földtudományi kutatásokat kapcsoltak az Earth Virtual Expert asszisztenshez. Emellett a Wiley AI Gateway szolgáltatása Claude, AWS Marketplace és Perplexity számára tesz elérhetővé további lektorált tartalmakat.
A Wiley Applied Research Intelligence, röviden ARI, a vállalat szerint lektorált tudásra, valamint a csapatok saját adataira, pályázatokra, szabadalmakra és klinikai vizsgálati nyilvántartásokra épül. A rendszer exportálható ellenőrzési nyomvonalat kínál, így egy kutatási döntés mögött álló tanulmány vagy szabadalom visszakereshető lehet. A Wiley szerint a felhasználók számára ez gyorsabb betekintést és védhetőbb kutatási eredményeket jelenthet.
ITU AI for Good: Why we were at AI for Good: grounding artificial intelligence in knowledge you can trust
