Ett påstående som kan förlora en affär på egen hand. Fel pris citerat till en köpare, ett efterlevnadspåstående du inte får göra, en förmåga du inte har.
Brand-fact recommendations from the recommendation engine execute here. See how the queue decides what runs here.
Hallucinationsdetektion
Fånga det AI säger om dig som helt enkelt inte är sant
Modeller uppger fel priser, hittar på funktioner och namnger fel grundare, allt med full självsäkerhet. Targetlytics jämför varje svar om ditt varumärke mot de fakta du deklarerat, och loggar varje motsägelse med dess allvarlighetsgrad, dess källa och svaret den kom ur.
Problemet
Ett självsäkert felaktigt svar kostar mer än inget svar alls
Att lämnas utanför en AI-rekommendation är en missad möjlighet. Att beskrivas felaktigt är en aktiv risk, och den skalar till varje person som frågar.
Språkmodeller fyller luckor. När en modell har delvis information om din prissättning producerar den en trovärdig siffra i stället för att avstå från att svara. När din teamsida ändrades för två år sedan namnger den den som den lärde sig om först. Inget i svaret signalerar osäkerhet till den som läser.
Du kan inte rätta det du inte sett, och ingen kommer berätta att ChatGPT citerade ett pris du tog bort för arton månader sedan. Detektionen måste vara systematisk, för felet är tyst av konstruktion.
Så fungerar det
Först fakta, sedan jämförelse
Detektion behöver något att detektera mot. Det är vad varumärkeskonstitutionen är till för.
- 1
Deklarera vad som är sant
Din varumärkeskonstitution håller de kontrollerbara fakta om ditt företag: priser, funktioner, ledning, nyckeltal och de påståenden du står bakom.
- 2
Läs vad modellerna säger
Varje svar från dina bevakade prompter, över alla modeller, genomsöks efter specifika påståenden om ditt varumärke snarare än allmän ton.
- 3
Logga varje motsägelse
Varje konflikt sparas med modellens påstående, din faktagrund, en förklaring av konflikten, en allvarlighetsgrad och en länk till svaret där den dök upp.
Det här är delen de flesta bevakningsverktyg hoppar över. Utan en deklarerad faktagrund kan du bara rapportera att en modell sa något om dig. Med den kan du rapportera att modellen sa något fel, och visa exakt vad det rätta svaret var.
Triage
Sorterat efter hur mycket det kan kosta dig
En logg som behandlar varje fel lika är en logg ingen betar av.
Ett påstående som framställer dig fel på ett sätt en potentiell kund märker. En föråldrad funktionsuppsättning, fel person utpekad som grundare.
Ett påstående som är fel men överkomligt. Ett inaktuellt nyckeltal, ett avrundningsfel, en gammal kontorsadress.
Påståenden märkta som utbredda förekommer hos mer än en modellleverantör. De är sällan en enskild modell som spårar ur. Oftast betyder de att en källa på det öppna webben lär flera modeller samma felaktighet, vilket gör källan själv till åtgärden.
Påståendetyper
Grupperade så att du ser mönstret
Sex kategorier, för modeller som får din prissättning fel och modeller som får ditt team fel är olika problem med olika åtgärder.
Prissättning
Avvecklade planer, fel nivåer, påhittade rabatter, en siffra som aldrig var din.
Funktioner
Förmågor du inte levererar, integrationer du inte har, gränser felaktigt angivna.
Ledning
Fel grundare, en avgången chef, en roll tillskriven fel person.
Nyckeltal
Kundantal, finansiering, tillväxtsiffror och marknadsandel angivna från inaktuella källor.
Fakta
Grundningsdatum, huvudkontor, ägande, certifieringar och andra kontrollerbara uppgifter.
Övrigt
Allt kontrollerbart som inte passar i kategorierna ovan men ändå motsäger dina uppgifter.
Att beta av det
Varje rad slutar i en åtgärd
Öppna en detektion och du får hela svaret den kom ur, modellen som producerade det, hur många gånger det återkommit, när det senast sågs, och de möjliga källorna bakom påståendet. Därifrån är arbetet vanligt: rätta källan, publicera rätt svar, eller ta upp det med plattformen.
Markera den som löst och den lämnar din aktiva lista utan att lämna loggen. Om en modell börjar upprepa ett påstående du redan åtgärdat kommer det tillbaka med sin förekomsträkning intakt i stället för att anlända som ett helt nytt problem.
Relaterat
Var det här står bredvid red teaming
Båda skyddar ditt varumärke i AI-svar. De besvarar olika frågor.
Hallucinationsdetektion
Bevakar de prompter du redan följer och fångar påståenden som motsäger dina deklarerade fakta. Kontinuerlig, och förankrad i något objektivt kontrollerbart.
Red team för varumärkesrisk
Ställer medvetet de fientliga frågor du aldrig skulle bevaka, och rapporterar sedan vad som kom tillbaka och vilka källor modellerna lutade sig mot. Adversariell, och handlar om rykte snarare än fakta.
Frequently Asked Questions
Hallucinationsdetektion, besvarat
Ett specifikt, kontrollerbart påstående en AI-modell gjort om ditt varumärke som motsäger din varumärkeskonstitution. Inte en fråga om ton eller åsikt. Fel prissättning, en funktion du inte levererar, fel namn i en ledningsroll, ett nyckeltal som är fel. Var och en sparas med påståendet, din faktagrund och förklaringen av hur de två står i konflikt.
Från din varumärkeskonstitution, den strukturerade uppsättningen fakta om ditt företag som du underhåller i Targetlytics: priser, funktioner, personer, nyckeltal och de påståenden du står bakom. Detektion är en jämförelse mot den uppsättningen, vilket är varför den producerar en specifik motsägelse i stället för en allmän varning om att en modell kan ha fel.
Prissättning, funktioner, ledning, nyckeltal, allmänna fakta och en övrigt-kategori för allt som inte passar. Varje detektion märks efter typ, så att du med en blick ser om modellerna mest får din prissättning fel eller mest får ditt team fel. De två problemen har olika åtgärder.
Kritisk, allvarlig eller mindre, utifrån hur mycket kommersiell skada påståendet kan göra. Fel pris citerat till en köpare är kritiskt. Ett något inaktuellt nyckeltal är mindre. Allvarlighetsgraden bärs av en skriven etikett utöver färg, så att triagelistan förblir läsbar för alla som inte kan förlita sig på färg allena.
Samma falska påstående dyker upp hos mer än en modellleverantör. Det spelar roll för att det oftast betyder att felet inte är en enskild modell som spårar ur, utan en källa på det öppna webben som flera modeller alla lärt sig från. Utbredda påståenden är de som är värda att spåra till källan.
Varje detektion registrerar prompten, körningen, modellen och de möjliga källorna bakom påståendet, och länkar rakt till det fullständiga svar där det hittades. Det är vad som gör ett falskt påstående till en uppgift, för du kan gå och rätta sidan som lärde ut det.
Markera den som löst och den flyttas ut ur din aktiva lista men stannar i loggen. Förekomster och senast upptäckt-datum fortsätter uppdateras, så om en modell börjar upprepa ett påstående du redan åtgärdat ser du det återvända i stället för att anta att det förblev åtgärdat.
Hallucinationsbevakning och aviseringar ingår i planerna Professional och Agency.
Ta reda på vad AI får fel om dig
En kostnadsfri synlighetsanalys visar hur AI-motorer beskriver ditt varumärke idag, innan du kopplar något.
Get a free visibility audit
