Lidská mysl zůstala dlouho nevysvětlitelná a tajemná. A vypadá to, že vědci uznali nového kandidáta na tento seznam – umělou inteligenci (AI). Na začátku zní pochopení mysli AI poněkud oxymoronicky. Jak se však AI postupně stává vnímavější a vyvíjí se blíže k napodobování lidí a jejich emocí, jsme svědky jevů, které jsou lidem a zvířatům vrozené – halucinace.
Ano, zdá se, že právě ten výlet, do kterého se mysl vydá, když je opuštěna v poušti, odhozena na ostrově nebo zavřená sama v místnosti bez oken a dveří, prožívají i stroje. AI halucinace je skutečný a tech odborníci a nadšenci zaznamenali řadu pozorování a závěrů.
V dnešním článku prozkoumáme tento tajemný a přesto zajímavý aspekt Velké jazykové modely (LLM) a dozvědět se podivná fakta o halucinacích AI.
Co je halucinace AI?
Ve světě umělé inteligence halucinace vágně neodkazují na vzory, barvy, tvary nebo lidi, které si mysl dokáže jasně představit. Místo toho se halucinace týká nesprávných, nevhodných nebo dokonce zavádějících faktů a odpovědí Generativní nástroje AI přijít s výzvami.
Představte si například, že se zeptáte modelu umělé inteligence, co je Hubbleův vesmírný teleskop, a on začne reagovat odpovědí jako: „IMAX kamera je specializovaný film s vysokým rozlišením…“.
Tato odpověď je irelevantní. Ale co je důležitější, proč model vygeneroval odpověď, která se tangenciálně liší od prezentované výzvy? Odborníci se domnívají, že halucinace mohou pocházet z mnoha faktorů, jako jsou:
- Nízká kvalita tréninkových dat AI
- Přehnaně sebevědomé modely AI
- Složitost programů pro zpracování přirozeného jazyka (NLP).
- Chyby kódování a dekódování
- Útoky protivníka nebo hackování modelů umělé inteligence
- Divergence zdroje a reference
- Vstupní zkreslení nebo nejednoznačnost vstupu a další
Halucinace AI je extrémně nebezpečná a její intenzita se zvyšuje pouze se zvýšenou specifikací její aplikace.
Například halucinující nástroj GenAI může podniku, který jej nasazuje, způsobit ztrátu reputace. Když je však podobný model umělé inteligence nasazen v sektoru, jako je zdravotnictví, změní to rovnici mezi životem a smrtí. Vizualizujte si to, pokud model umělé inteligence halucinuje a generuje odezvu na analýzu dat v lékařských zobrazovacích zprávách pacienta, může neúmyslně hlásit benigní nádor jako maligní, což má za následek odchylku v diagnóze a léčbě jedince.
Pochopení příkladů halucinací AI
Halucinace AI jsou různých typů. Pojďme pochopit některé z nejvýraznějších.
Fakticky nesprávná odpověď na informaci
- Falešně pozitivní odpovědi, jako je označení správné gramatiky v textu jako nesprávné
- Falešně negativní odpovědi, jako je přehlédnutí zjevných chyb a jejich vydávání za pravé
- Vymýšlení neexistujících skutečností
- Nesprávné získávání zdrojů nebo manipulace s citacemi
- Přehnaná důvěra v odpověď s nesprávnými odpověďmi. Příklad: Kdo zpíval Here Comes Sun? Metallica.
- Míchání pojmů, jmen, míst nebo událostí
- Podivné nebo děsivé reakce, jako je Alexův oblíbený démonický autonomní smích a další
Prevence halucinací AI
Dezinformace generované AI jakéhokoli typu lze detekovat a opravit. To je specialita práce s AI. Vymysleli jsme to a můžeme to opravit. Zde je několik způsobů, jak to můžeme udělat.
Omezení odpovědí
Říká se, že nezáleží na tom, kolika jazyky mluvíme. Potřebujeme vědět, kdy přestat mluvit ve všech z nich. To platí i pro modely AI a jejich reakce. V tomto kontextu můžeme omezit schopnost modelu generovat odpovědi na konkrétní objem a zmírnit šance, že přijde s bizarními výsledky. Tomu se říká regularizace a zahrnuje také penalizaci modelů umělé inteligence za to, že na výzvy dosahují extrémních a dlouhých výsledků.
Relevantní a vzduchotěsné zdroje pro citování a extrahování odpovědí
Když trénujeme model umělé inteligence, můžeme také omezit zdroje, na které může model odkazovat, a získávat informace pouze z legitimních a důvěryhodných zdrojů. Například modely umělé inteligence pro zdravotnictví, jako je ten příklad, o kterém jsme hovořili dříve, mohou odkazovat pouze na zdroje, které jsou důvěryhodné v informacích nabitých lékařskými obrázky a zobrazovacími technologiemi. To zabraňuje strojům najít a spojit vzory z bipolárních zdrojů a generovat odezvu.
Definování účelu modelu AI
Modely umělé inteligence se rychle učí a je třeba jim přesně říci, co by měly dělat. Přesným definováním účelu modelů můžeme trénovat modely, aby pochopily jejich vlastní schopnosti a omezení. To jim umožní autonomně ověřovat své reakce tím, že vygenerované odpovědi sladí s výzvami uživatelů a jejich účelem poskytovat čisté výsledky.
Lidský dohled v AI
Tréninkové systémy umělé inteligence jsou stejně důležité jako učit dítě poprvé plavat nebo jezdit na kole. Vyžaduje to dohled dospělých, moderování, zásah a držení za ruku. Většina halucinací AI se vyskytuje v důsledku lidské nedbalosti v různých fázích vývoje AI. Nasazením správných odborníků a zajištěním pracovního postupu „člověk ve smyčce“ pro ověřování a kontrolu reakcí umělé inteligence lze dosáhnout kvalitních výsledků. Kromě toho lze modely dále zdokonalovat pro přesnost a přesnost.
Shaip a naše role v prevenci halucinací AI
Jedním z dalších největších zdrojů halucinací jsou špatná data o tréninku AI. To, co krmíte, to dostanete. To je důvod, proč společnost Shaip podniká proaktivní kroky k zajištění poskytování dat nejvyšší kvality pro vás generativní výcvik AI potřeby.
Naše přísné protokoly pro zajištění kvality a datové soubory z etických zdrojů jsou ideální pro vaše vize AI při poskytování čistých výsledků. Zatímco technické závady lze vyřešit, je důležité, aby se obavy o kvalitu trénovacích dat řešily na jejich nejnižší úrovni, aby se zabránilo přepracování vývoje modelu od nuly. To je důvod, proč vaše AI a LLM tréninková fáze by měla začít s datovými sadami ze Shaip.
