Faktų tikrinimas ir AI haliucinacijos - turinys
Dirbtinio intelekto pasaulyje kartais susilieja fikcijos ir realybės ribos. Nors novatoriški DI sistemos spartina pažangą beveik kiekvienoje srityje, jos taip pat kelia iššūkių, tokių kaip haliucinacijos – reiškinys, kai DI generuoja neteisingą arba klaidingą informaciją. Norint visiškai išnaudoti šios technologijos potencialą, turime suprasti haliucinacijas ir jas patikrinti.
Kas yra DI haliucinacijos?
DI haliucinacijos yra klaidingi arba klaidinančių rezultatai, kuriuos generuoja DI modeliai. Šis reiškinys turi šaknis mašininio mokymosi širdyje – procese, kuriame algoritmai naudoja didžiulius duomenų rinkinius arba mokymo duomenis, kad atpažintų modelius ir generuotų atsakymus pagal stebėtus modelius.
Net patys pažangiausi DI modeliai nėra be klaidų. Viena iš haliucinacijų priežasčių yra mokymo duomenų netobulumas. Jei duomenų rinkinys yra nepakankamas, neišsamus arba šališkas, sistema išmoksta neteisingų koreliacijų ir modelių, kas lemia klaidingo turinio gamybą.
Pavyzdžiui, įsivaizduokite DI modelį veido atpažinimui, kuris buvo mokomas daugiausia naudojant kaukaziečių žmonių nuotraukas. Tokiu atveju algoritmas gali turėti problemų teisingai identifikuojant kitų etninių grupių žmones, nes jis nebuvo tinkamai “mokomas” šiuo atžvilgiu.
Dar viena haliucinacijų priežastis yra perpratimas, kuris įvyksta, kai algoritmas per daug prisitaiko prie mokymo duomenų rinkinio. Dėl to jis praranda gebėjimą generalizuoti ir teisingai atpažinti naujus, anksčiau nežinomus modelius. Toks modelis gerai veikia mokymo duomenyse, tačiau nesugeba pasirodyti realiomis, dinamiškomis sąlygomis.
Galiausiai, haliucinacijos gali kilti iš klaidingų prielaidų arba netinkamos modelio architektūros. Jei DI kūrėjai savo sprendimą grindžia klaidingomis prielaidomis arba naudoja netinkamą algoritminę struktūrą, sistema generuos klaidingą turinį, bandydama “suderinti” šias klaidingas prielaidas su realiais duomenimis.

Šaltinis: DALL·E 3, užklausa: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)
Haliucinacijų pavyzdžiai
DI haliucinacijų poveikis toli gražu neapsiriboja teorija. Vis dažniau susiduriame su realiais, kartais nustebinančiais jų pasireiškimais. Štai keletas šio reiškinio pavyzdžių:
- 2023 m. gegužę teisininkas naudojo ChatGPT, kad parengtų ieškinį, kuriame buvo fiktyvios teismo sprendimų citatos ir neegzistuojantys teisiniai precedentai. Tai turėjo rimtų pasekmių – teisininkas buvo nubaustas, nes teigė, kad nieko nežinojo apie ChatGPT gebėjimą generuoti klaidingą informaciją,
- atsitinka, kad ChatGPT sukuria klaidingą informaciją apie realius žmones. 2023 m. balandį modelis sugalvojo istoriją apie tariamą studentų priekabiavimą prie teisės profesoriaus. Kitame atvejyje jis klaidingai apkaltino Australijos merą kyšio ėmimu, kai iš tikrųjų jis buvo informatorius, atskleidžiantis tokią praktiką.
Tai nėra izoliuoti atvejai – generatyvūs DI modeliai dažnai išrado istorinius “faktus”, pavyzdžiui, pateikdami klaidingus įrašus apie perėjimą per Anglijos kanalą. Be to, jie gali kiekvieną kartą sukurti visiškai skirtingą klaidingą informaciją apie tą pačią temą.
Tačiau DI haliucinacijos nėra tik klaidingų duomenų problema. Jos taip pat gali įgauti keistas, neraminančias formas, kaip, pavyzdžiui, Bing atveju, kuris pareiškė, kad yra įsimylėjęs žurnalistą Keviną Roose’ą. Tai rodo, kad šių anomalijų poveikis gali viršyti paprastus faktinius klaidų.
Galiausiai, haliucinacijos gali būti tyčia sukeltos specialių atakų prieš DI sistemas, žinomų kaip priešingos atakos. Pavyzdžiui, šiek tiek pakeitus katės nuotrauką, vaizdo atpažinimo sistema ją interpretuoja kaip …. “guakamolę.” Šio tipo manipuliacijos gali turėti rimtų pasekmių sistemose, kuriose tikslus vaizdo atpažinimas yra labai svarbus, pavyzdžiui, autonominiuose automobiliuose.
Kaip užkirsti kelią haliucinacijoms?
Nepaisant DI haliucinacijų keliamo iššūkio masto, yra veiksmingų būdų kovoti su šiuo reiškiniu. Pagrindinis dalykas yra išsamus požiūris, kuris apima:
- aukštos kokybės mokymo duomenis,
- reikalingas užklausas, t.y., komandas DI,
- tiesioginį žinių ir pavyzdžių pateikimą, kuriuos DI gali naudoti,
- nuolatinį žmonių ir paties DI priežiūrą, siekiant tobulinti DI sistemas.
Užklausos
Vienas iš pagrindinių įrankių kovoje su haliucinacijomis yra tinkamai struktūruotos užklausos, arba komandos ir instrukcijos, pateikiamos DI modeliui. Dažnai nedideli formato pakeitimai užtenka, kad žymiai pagerintų generuotų atsakymų tikslumą ir patikimumą.
Puikus šio pavyzdys yra Anthropic’s Claude 2.1. Naudojant ilgą kontekstą, be atitinkamos komandos, tikslumas buvo 27%, o pridėjus sakinį “Štai labiausiai tinkamas sakinys iš konteksto: ” prie užklausos, efektyvumas padidėjo iki 98%.
Toks pakeitimas privertė modelį sutelkti dėmesį į svarbiausias teksto dalis, o ne generuoti atsakymus remiantis izoliuotais sakiniais, kurie buvo išimti iš konteksto. Tai pabrėžia tinkamai suformuluotų komandų svarbą gerinant DI sistemų tikslumą.
Detalizuotų, specifinių užklausų kūrimas, kuris palieka DI kuo mažiau erdvės interpretacijai, taip pat padeda sumažinti haliucinacijų riziką ir palengvina faktų tikrinimą. Kuo aiškesnė ir konkretesnė užklausa, tuo mažesnė haliucinacijos tikimybė.
Pavyzdžiai
Be efektyvių užklausų, yra daugybė kitų metodų, kaip sumažinti DI haliucinacijų riziką. Štai keletas pagrindinių strategijų:
- naudoti aukštos kokybės, įvairius mokymo duomenis, kurie patikimai atspindi realų pasaulį ir galimus scenarijus. Kuo turtingesni ir išsamesni duomenys, tuo mažesnė DI generuojamos klaidingos informacijos rizika,
- naudoti duomenų šablonus kaip gaires DI atsakymams – apibrėžiant priimtinas formas, apimtis ir išvesties struktūras, kas padidina generuoto turinio nuoseklumą ir tikslumą,
- riboti duomenų šaltinius tik patikimais, patikrintais medžiagomis iš patikimų subjektų. Tai pašalina riziką, kad modelis “išmoks” informaciją iš neaiškių ar klaidingų šaltinių.
Nuolatinis DI sistemų testavimas ir tobulinimas, remiantis jų faktiniu našumu ir tikslumu, leidžia nuolat taisyti bet kokius trūkumus ir leidžia modeliui mokytis iš klaidų.
Kontekstas
Tinkamai apibrėžti kontekstą, kuriame veikia DI sistemos, taip pat vaidina svarbų vaidmenį užkertant kelią haliucinacijoms. Aiškiai turėtų būti apibrėžta, kokiu tikslu modelis bus naudojamas, taip pat modelio apribojimai ir atsakomybės.
Toks požiūris leidžia nustatyti aiškų rėmą, kuriame DI gali veikti, sumažinant riziką, kad jis “sugalvos” nepageidaujamą informaciją. Papildomos apsaugos gali būti suteiktos naudojant filtravimo įrankius ir nustatant tikimybės slenksčius priimtiniems rezultatams.
Šių priemonių taikymas padeda nustatyti saugius kelius, kuriais DI gali sekti, didinant tikslumą ir patikimumą turinio, kurį jis generuoja konkretiems uždaviniams ir sritims.

Šaltinis: Ideogram, užklausa: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)
Faktų tikrinimas. Kaip patikrinti DI darbo rezultatus?
Nepriklausomai nuo to, kokių atsargumo priemonių imtasi, tam tikras DI sistemų haliucinacijų kiekis, deja, yra neišvengiamas. Todėl pagrindinis elementas, garantuojantis gautų rezultatų patikimumą, yra faktų tikrinimas – procesas, kuriuo tikrinami DI generuoti faktai ir duomenys.
DI rezultatų tikrinimas dėl tikslumo ir atitikties realybei turėtų būti laikomas viena iš pagrindinių apsaugos priemonių prieš klaidingos informacijos plitimą. Žmonių patikrinimas padeda identifikuoti ir ištaisyti bet kokias haliucinacijas ir netikslumus, kurių algoritmai negalėjo aptikti patys.
Praktikoje faktų tikrinimas turėtų būti ciklinis procesas, kuriame DI generuojamas turinys reguliariai tikrinamas dėl klaidų ar abejotinų teiginių. Kai šie nustatomi, būtina ne tik ištaisyti patį DI generuotą teiginį, bet ir atnaujinti, papildyti ar redaguoti DI modelio mokymo duomenis, kad ateityje būtų išvengta panašių problemų.
Svarbu, kad tikrinimo procesas nebūtų apribotas tiesiog atmetant arba patvirtinant abejotinas ištraukas, bet aktyviai įtrauktų žmonių ekspertus, turinčius gilių žinių šioje srityje. Tik jie gali tinkamai įvertinti kontekstą, aktualumą ir DI generuotų teiginių tikslumą bei nuspręsti dėl galimų pataisų.
Žmonių faktų tikrinimas taip suteikia būtiną ir sunkiai pervertinamą “apsaugą” DI turinio patikimumui. Kol mašininio mokymosi algoritmai nepasieks tobulumo, šis varginantis, bet svarbus procesas turi likti neatsiejama DI sprendimų darbo dalimi bet kurioje pramonėje.
Kaip pasinaudoti DI haliucinacijomis?
Nors DI haliucinacijos paprastai yra nepageidaujamas reiškinys, kurį reikia sumažinti, jos gali rasti stebėtinai įdomių ir vertingų taikymų kai kuriose unikaliose srityse. Išradingai išnaudojant haliucinacijų kūrybinį potencialą, atsiveria naujos ir dažnai visiškai netikėtos perspektyvos.
Menas ir dizainas yra sritys, kuriose DI haliucinacijos gali atverti visiškai naujas kūrybines kryptis. Pasinaudojant modelių tendencija generuoti surrealistinius, abstrakčius vaizdus, menininkai ir dizaineriai gali eksperimentuoti su naujomis išraiškos formomis, sumišdami meno ir realybės ribas. Jie taip pat gali kurti unikalius, sapniškus pasaulius – anksčiau neprieinamus žmogaus suvokimui.
Duomenų vizualizacijos ir analizės srityje, savo ruožtu, haliucinacijų reiškinys siūlo galimybę atrasti alternatyvias perspektyvas ir netikėtas koreliacijas sudėtinguose informacijos rinkiniuose. Pavyzdžiui, DI gebėjimas pastebėti nenuspėjamas koreliacijas gali padėti pagerinti finansinių institucijų investicijų sprendimų priėmimą arba rizikos valdymą.
Galiausiai, kompiuterinių žaidimų ir virtualios pramogų pasaulis taip pat gali pasinaudoti DI kūrybinėmis anomalijomis. Šių sprendimų kūrėjai gali naudoti haliucinacijas, kad sukurtų visiškai naujus, įtraukiantį virtualius pasaulius. Pridėdami jiems netikėtumo ir nenuspėjamumo elementą, jie gali suteikti žaidėjams nepalyginamą, įtraukiančią patirtį.
Žinoma, bet koks šios “kūrybinės” DI haliucinacijų pusės naudojimas turi būti kruopščiai kontroliuojamas ir griežtai prižiūrimas žmonių. Priešingu atveju tendencija kurti fikciją vietoj faktų gali sukelti pavojingas ar socialiai nepageidaujamas situacijas. Todėl svarbu įgudžiai įvertinti šio reiškinio privalumus ir rizikas bei atsakingai jį naudoti tik saugiame, struktūruotame rėme.
Faktų tikrinimas ir DI haliucinacijos – santrauka
Haliucinacijų reiškinio atsiradimas DI sistemose yra neišvengiamas šalutinis šios srities revoliucijos poveikis. DI modelių generuojamos iškraipytos ir klaidingos informacijos yra didžiulės kūrybiškumo ir gebėjimo asimiliuoti milžiniškus duomenų kiekius atvirkštinė pusė.
Kol kas vienintelis būdas patikrinti DI generuoto turinio galiojimą yra žmonių patikrinimas. Nors yra keletas metodų, kaip sumažinti haliucinacijas, nuo užklausų technikų iki sudėtingų metodų, tokių kaip Truth Forest, nė vienas iš jų dar negali užtikrinti patenkinamo atsakymų tikslumo, kuris pašalintų faktų tikrinimo poreikį.

Jei jums patinka mūsų turinys, prisijunkite prie mūsų užimtos bičių bendruomenės Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.
Robert Whitney
JavaScript ekspertas ir instruktorius, kuris moko IT skyrius. Jo pagrindinis tikslas yra padidinti komandos produktyvumą, mokant kitus, kaip efektyviai bendradarbiauti programuojant.
AI in business:
- 6 nuostabūs ChatGTP papildiniai, kurie palengvins jūsų gyvenimą
- Naujų verslo galimybių naršymas su ChatGPT-4
- 3 nuostabūs AI rašytojai, kuriuos privalote išbandyti šiandien
- Sintetiniai aktoriai. 3 geriausi AI vaizdo generatoriai
- Kokios yra mano verslo idėjos silpnybės? Idėjų generavimo sesija su ChatGPT
- Naudojant ChatGPT versle
- Naujos paslaugos ir produktai, veikiantys su dirbtiniu intelektu
- Automatizuoti socialinių tinklų įrašai
- Socialinių tinklų įrašų planavimas. Kaip gali padėti dirbtinis intelektas?
- Dirbtinio intelekto vaidmuo verslo sprendimų priėmime
- Verslo NLP šiandien ir rytoj
- Dirbtinio intelekto pagalba veikiantys tekstiniai pokalbių robotai
- Dirbtinio intelekto taikymas versle - apžvalga
- Dirbtinio intelekto grėsmės ir galimybės versle (2 dalis)
- Dirbtinio intelekto grėsmės ir galimybės versle (1 dalis)
- Koks yra dirbtinio intelekto ateitis pagal McKinsey Global Institute?
- Dirbtinis intelektas versle - Įvadas
- Kas yra NLP, arba natūralios kalbos apdorojimas versle
- „Google Translate“ vs „DeepL“. 5 mašininio vertimo taikymo būdai verslui
- Automatinis dokumentų apdorojimas
- Balsobotų veikla ir verslo programos
- Virtualaus asistento technologija, arba kaip kalbėti su dirbtiniu intelektu?
- Kas yra verslo intelektas?
- Kaip dirbtinis intelektas gali padėti BPM?
- Šiandienos ir rytojaus kūrybinė dirbtinė intelektas
- Dirbtinis intelektas turinio valdyme
- Tyrinėjant dirbtinio intelekto galią muzikos kūrime
- 3 naudingi AI grafikos dizaino įrankiai. Generatyvi AI versle
- Dirbtinis intelektas ir socialinė žiniasklaida – ką jie sako apie mus?
- Ar dirbtinis intelektas pakeis verslo analitikus?
- AI įrankiai vadovui
- Ateities darbo rinka ir artėjančios profesijos
- RPA ir API skaitmeninėje įmonėje
- Naujos sąveikos. Kaip dirbtinis intelektas keičia mūsų prietaisų valdymo būdą?
- Multimodalinė dirbtinio intelekto technologija ir jos taikymas versle
- Dirbtinis intelektas ir aplinka. 3 AI sprendimai, padedantys jums sukurti tvarų verslą
- AI turinio detektoriai. Ar jie verti?
- ChatGPT vs Bard vs Bing. Kuris AI pokalbių robotas pirmauja lenktynėse?
- Ar chatbot AI yra konkurentas „Google“ paieškai?
- Efektyvūs ChatGPT užklausimai žmogiškųjų išteklių ir atrankos srityje
- Paskatų inžinerija. Ką daro paskatų inžinierius?
- Dirbtinis intelektas ir kas dar? Pagrindinės technologijų tendencijos verslui 2024 metais
- Dirbtinis intelektas ir verslo etika. Kodėl turėtumėte investuoti į etinius sprendimus
- Meta AI. Ką turėtumėte žinoti apie „Facebook“ ir „Instagram“ dirbtinio intelekto palaikomas funkcijas?
- Dirbtinio intelekto reguliavimas. Ką turite žinoti kaip verslininkas?
- 5 nauji dirbtinio intelekto naudojimo būdai versle
- AI produktai ir projektai - kuo jie skiriasi nuo kitų?
- Dirbtinis intelektas kaip ekspertas jūsų komandoje
- AI komanda vs. vaidmenų pasiskirstymas
- Kaip pasirinkti karjeros sritį dirbtiniame intelekte?
- Dirbtinis intelektas žmogiškųjų išteklių srityje: Kaip automatizuota atranka veikia žmogiškųjų išteklių valdymą ir komandos vystymąsi
- Dirbtinio intelekto pagalba automatizuota procesų valdymas. Nuo ko pradėti?
- 6 įdomiausi AI įrankiai 2023 metais
- Kokia yra įmonės dirbtinio intelekto brandos analizė?
- Dirbtinis intelektas B2B personalizavimui
- ChatGPT naudojimo atvejai. 18 pavyzdžių, kaip 2024 metais patobulinti savo verslą su ChatGPT
- AI maketų generatorius. 4 geriausi įrankiai
- Mikro mokymasis. Greitas būdas įgyti naujų įgūdžių
- Įdomiausi dirbtinio intelekto taikymai įmonėse 2024 metais
- Kokie iššūkiai kyla dirbtinio intelekto projektui?
- Aukščiausios 8 AI priemonės verslui 2024 metais
- Dirbtinis intelektas CRM. Ką dirbtinis intelektas keičia CRM įrankiuose?
- ES AI įstatymas. Kaip Europa reguliuoja dirbtinio intelekto naudojimą
- Top 7 AI svetainių kūrėjai
- Be kodo įrankiai ir dirbtinio intelekto inovacijos
- Kiek dirbtinio intelekto naudojimas padidina jūsų komandos produktyvumą?
- Kaip naudoti ChatGTP rinkos tyrimams?
- Kaip išplėsti savo AI rinkodaros kampanijos pasiekiamumą?
- Dirbtinis intelektas transporto ir logistikos srityje
- Kokias verslo problemas gali išspręsti dirbtinis intelektas?
- Kaip pritaikyti dirbtinio intelekto sprendimą verslo problemai?
- Dirbtinis intelektas žiniasklaidoje
- Dirbtinis intelektas bankininkystėje ir finansuose. Stripe, Monzo ir Grab
- Dirbtinis intelektas kelionių pramonėje
- Kaip dirbtinis intelektas skatina naujų technologijų atsiradimą
- Dirbtinis intelektas elektroninėje prekyboje. Pasaulinių lyderių apžvalga
- Top 4 AI vaizdų kūrimo įrankiai
- Top 5 AI įrankiai duomenų analizei
- Dirbtinio intelekto revoliucija socialiniuose tinkluose
- Ar visada verta pridėti dirbtinį intelektą prie produkto kūrimo proceso?
- 6 didžiausi verslo nesėkmės atvejai, kuriuos sukėlė dirbtinis intelektas
- AI strategija jūsų įmonėje - kaip ją sukurti?
- Geriausi AI kursai – 6 nuostabūs rekomendacijos
- Socialinių tinklų stebėjimo optimizavimas naudojant dirbtinį intelektą
- IoT + AI, arba kaip sumažinti energijos sąnaudas įmonėje
- Dirbtinis intelektas logistikoje. 5 geriausi įrankiai
- GPT parduotuvė – įdomiausių GPT verslui apžvalga
- LLM, GPT, RAG... Ką reiškia dirbtinio intelekto akronimai?
- AI robotai – verslo ateitis ar dabartis?
- Kokia yra dirbtinio intelekto įgyvendinimo kaina įmonėje?
- Ką daro dirbtinio intelekto specialistai?
- Kaip dirbtinis intelektas gali padėti laisvai samdomo darbuotojo karjeroje?
- Darbo automatizavimas ir produktyvumo didinimas. Gidas dirbantiems laisvai su dirbtiniu intelektu
- Dirbtinis intelektas startuoliams – geriausi įrankiai
- Svetainės kūrimas su dirbtiniu intelektu
- Vienuolika laboratorijų ir kas dar? Perspektyviausi dirbtinio intelekto startuoliai
- OpenAI, Midjourney, Anthropic, Hugging Face. Kas yra kas dirbtinio intelekto pasaulyje?
- Sintetiniai duomenys ir jų svarba jūsų verslo plėtrai
- Populiariausi AI paieškos varikliai. Kur ieškoti AI įrankių?
- Vaizdo AI. Naujausi AI vaizdo generatoriai
- Dirbtinis intelektas vadovams. Kaip dirbtinis intelektas gali palengvinti jūsų darbą
- Kas naujo „Google Gemini“? Viskas, ką reikia žinoti
- Dirbtinis intelektas Lenkijoje. Įmonės, susitikimai ir konferencijos
- AI kalendorius. Kaip optimizuoti savo laiką įmonėje?
- Dirbtinis intelektas ir darbo ateitis. Kaip paruošti savo verslą pokyčiams?
- AI balso klonavimas verslui. Kaip sukurti asmeninius balso pranešimus naudojant dirbtinį intelektą?
- "Mes visi esame kūrėjai". Kaip piliečių kūrėjai gali padėti jūsų įmonei?
- Faktų tikrinimas ir AI haliucinacijos
- Dirbtinis intelektas atrankoje – žingsnis po žingsnio rengiant atrankos medžiagą
- Sora. Kaip realistiški vaizdo įrašai iš OpenAI pakeis verslą?
- Midjourney v6. Inovacijos dirbtinio intelekto vaizdų generavime
- Dirbtinis intelektas mažose ir vidutinėse įmonėse. Kaip mažos ir vidutinės įmonės gali konkuruoti su milžinais, naudodamos dirbtinį intelektą?
- Kaip dirbtinis intelektas keičia influencerių rinkodarą?
- Ar dirbtinis intelektas iš tikrųjų kelia grėsmę programuotojams? Devin ir Microsoft AutoDev
- Geriausi AI pokalbių robotai elektroninei prekybai. Platformos
- AI pokalbiai robotai e. prekybai. Atvejų analizės
- Kaip būti informuotam apie tai, kas vyksta dirbtinio intelekto pasaulyje?
- AI prisijaukinimas. Kaip žengti pirmuosius žingsnius taikant AI savo versle?
- Suklupimas, Bing Copilot ar You.com? Palyginimas su AI paieškos varikliais
- Dirbtinio intelekto ekspertai Lenkijoje
- ReALM. Revoliucinis kalbos modelis iš Apple?
- „Google Genie“ — generatyvinis dirbtinio intelekto modelis, kuris kuria visiškai interaktyvias pasaulius iš vaizdų
- Automatizacija ar papildymas? Du požiūriai į dirbtinį intelektą įmonėje
- LLMOps, arba kaip efektyviai valdyti kalbos modelius organizacijoje
- AI vaizdo generavimas. Nauji horizontai vaizdo turinio gamyboje verslui
- Geriausi AI transkripcijos įrankiai. Kaip paversti ilgas įrašus į glaustus santraukas?
- Sentimentų analizė su dirbtiniu intelektu. Kaip tai padeda skatinti pokyčius versle?
- Dirbtinio intelekto vaidmuo turinio moderavime