Людський розум довгий-довгий час залишався незрозумілим і загадковим. І, схоже, вчені визнали нового претендента на цей список – штучний інтелект (ШІ). З самого початку, розуміння розуму штучного інтелекту звучить досить оксюморонно. Однак, оскільки штучний інтелект поступово стає більш розумним і наближається до імітації людей та їхніх емоцій, ми спостерігаємо явища, які є вродженими для людей і тварин – галюцинації.
Так, здається, що ту саму подорож, на яку зважується розум, покинутий у пустелі, викинутий на острів або замкнений на самоті в кімнаті без вікон і дверей, також відчувають машини. ШІ галюцинація є реальним, і технічні експерти та ентузіасти зробили численні спостереження та висновки.
У сьогоднішній статті ми дослідимо цей таємничий, але інтригуючий аспект Великі мовні моделі (LLM) і дізнайтеся дивовижні факти про галюцинації ШІ.
Що таке AI галюцинації?
У світі штучного інтелекту галюцинації не пов’язані з візерунками, кольорами, формами або людьми, яких розум може чітко уявити. Натомість, галюцинації стосуються неправильних, невідповідних або навіть оманливих фактів і відповідей Генеративні інструменти ШІ придумати підказки.
Наприклад, уявіть, що ви запитуєте модель зі штучним інтелектом, що таке космічний телескоп Hubble, і вона починає відповідати такою відповіддю, як «Камера IMAX — це спеціальне відео з високою роздільною здатністю…».
Ця відповідь не має значення. Але що важливіше, чому модель генерувала відповідь, яка дотично відрізняється від представленої підказки? Експерти вважають, що галюцинації можуть бути викликані кількома факторами, такими як:
- Низька якість даних навчання ШІ
- Надто самовпевнені моделі ШІ
- Складність програм обробки природної мови (NLP).
- Помилки кодування та декодування
- Змагальні атаки або зломи моделей ШІ
- Розбіжність джерело-посилання
- Упередженість або неоднозначність вхідних даних тощо
Галюцинація штучного інтелекту надзвичайно небезпечна, і її інтенсивність тільки зростає з підвищенням специфікації її застосування.
Наприклад, галюцинаційний інструмент GenAI може призвести до втрати репутації підприємства, яке його розгортає. Однак коли подібна модель ШІ розгортається в такому секторі, як охорона здоров’я, це змінює рівняння між життям і смертю. Уявіть собі це: якщо модель штучного інтелекту галюцинує та генерує відповідь на аналіз даних звітів про медичну візуалізацію пацієнта, вона може ненавмисно повідомити про доброякісну пухлину як про злоякісну, що призведе до відхилення від індивідуального діагнозу та лікування.
Розуміння прикладів галюцинацій ШІ
ШІ галюцинації бувають різних типів. Давайте розберемося з деякими з найвидатніших.
Фактично некоректна реакція інформації
- Хибнопозитивні відповіді, як-от позначення правильної граматики в тексті як неправильної
- Помилкові негативні відповіді, як-от не помічають очевидних помилок і видають їх за справжні
- Вигадування неіснуючих фактів
- Неправильне джерело або фальсифікація цитат
- Надмірна впевненість у відповіді з неправильними відповідями. Приклад: Who sang Here Comes Sun? Металіка.
- Змішування понять, імен, місць або подій
- Дивні або страшні відповіді, як-от популярний демонічний автономний сміх Alexa тощо
Запобігання галюцинаціям ШІ
Дезінформація, створена ШІ будь-якого типу можна виявити та зафіксувати. Це спеціалізація роботи з ШІ. Ми придумали це, і ми можемо це виправити. Ось кілька способів, як ми можемо це зробити.
Обмеження відповідей
Кажуть, неважливо, якими мовами ми говоримо. Нам потрібно знати, коли припинити говорити в усіх них. Це також стосується моделей ШІ та їхніх відповідей. У цьому контексті ми можемо обмежити здатність моделі генерувати відповіді на певний обсяг і зменшити ймовірність отримання дивних результатів. Це називається регуляризацією, і воно також передбачає покарання моделей штучного інтелекту за створення екстремальних і розтягнутих результатів підказок.
Відповідні та герметичні джерела для цитування та отримання відповідей
Коли ми навчаємо модель штучного інтелекту, ми також можемо обмежити джерела, на які модель може посилатися та отримувати інформацію, лише законними та надійними. Наприклад, моделі штучного інтелекту в галузі охорони здоров’я, подібні до прикладу, який ми обговорювали раніше, можуть посилатися лише на джерела, які заслуговують на довіру інформації, завантаженої медичними зображеннями та технологіями візуалізації. Це заважає машинам знаходити та співвідносити шаблони з біполярних джерел і генерувати відповідь.
Визначення мети моделі ШІ
Моделі штучного інтелекту швидко навчаються, і їм просто потрібно точно сказати, що вони повинні робити. Точно визначаючи призначення моделей, ми можемо навчити моделі розуміти власні можливості та обмеження. Це дозволить їм автономно перевіряти свої відповіді, узгоджуючи згенеровані відповіді з підказками користувача та їхньою метою отримати чисті результати.
Людський нагляд у ШІ
Навчання систем штучного інтелекту таке ж важливе, як навчання дитини плаванню або їзді на велосипеді вперше. Це вимагає нагляду дорослих, поміркованості, втручання та тримання за руки. Більшість галюцинацій ШІ виникають через людську недбалість на різних стадіях розвитку ШІ. Можна досягти якісних результатів, залучивши відповідних експертів і забезпечивши робочий процес із залученням людини в цикл для перевірки та ретельного аналізу відповідей ШІ. Крім того, моделі можуть бути додатково вдосконалені для точності та точності.
Шайп і наша роль у запобіганні галюцинаціям ШІ
Одним з інших найбільших джерел галюцинацій є погані дані навчання ШІ. Чим годуєш, те й отримуєш. Ось чому Shaip вживає активних заходів, щоб забезпечити доставку даних найвищої якості для вас генеративне навчання ШІ потреби
Наші суворі протоколи забезпечення якості та набори даних із етичних джерел ідеально підходять для вашого бачення штучного інтелекту щодо отримання чистих результатів. Хоча технічні збої можна вирішити, життєво важливо, щоб питання щодо якості навчальних даних вирішувалися на базовому рівні, щоб запобігти переробці розробки моделі з нуля. Ось чому ваш AI та LLM етап навчання повинен починатися з наборів даних від Shaip.
