Af hverju ofskynja gervigreind spjallbots? Að kanna vísindin

Artificial Intelligence (AI) spjallbotar eru orðnir órjúfanlegur hluti af lífi okkar í dag og aðstoða við allt frá því að stjórna tímaáætlunum til að veita þjónustu við viðskiptavini. Hins vegar, eins og þessar spjallþotur orðið lengra komnir, hefur það vandamál sem kallast ofskynjanir komið fram. Í gervigreind vísar ofskynjanir til tilvika þar sem spjallbotni býr til ónákvæmar, villandi eða algjörlega tilbúnar upplýsingar.

Ímyndaðu þér að spyrja sýndaraðstoðarmann þinn um veðrið og það byrjar að gefa þér gamaldags eða algjörlega rangar upplýsingar um óveður sem aldrei gerðist. Þó að þetta gæti verið áhugavert, á mikilvægum sviðum eins og heilsugæslu eða lögfræðiráðgjöf, geta slíkar ofskynjanir leitt til alvarlegra afleiðinga. Þess vegna er nauðsynlegt að skilja hvers vegna gervigreind spjallbotar ofskynja til að auka áreiðanleika þeirra og öryggi.

Grunnatriði AI Chatbots

AI spjallbotar eru knúnir af háþróuðum reikniritum sem gera þeim kleift að skilja og búa til mannamál. Það eru tvær megingerðir gervigreindarspjallbotna: reglubundin og kynslóðarlíkön.

Reglubundnir spjallþræðir fylgja fyrirfram skilgreindum reglum eða skriftum. Þeir geta séð um einföld verkefni eins og að bóka borð á veitingastað eða svara algengum spurningum um þjónustuver. Þessir vélmenni starfa innan takmarkaðs umfangs og treysta á sérstakar kveikjur eða leitarorð til að veita nákvæm svör. Hins vegar takmarkar stífni þeirra getu þeirra til að takast á við flóknari eða óvæntari fyrirspurnir.

Generative módel nota hins vegar vél nám og Natural Language Processing (NLP) til að búa til svör. Þessi líkön eru þjálfuð á miklu magni af gögnum, námsmynstri og uppbyggingu á mannamáli. Vinsæl dæmi eru m.a GPT OpenAI röð og Google BERT. Þessi líkön geta búið til sveigjanlegri og samhengislega viðeigandi svör, sem gera þau fjölhæfari og aðlögunarhæfari en spjallvíti sem byggir á reglum. Hins vegar gerir þessi sveigjanleiki þeim einnig hættara við ofskynjunum, þar sem þeir treysta á líkindaaðferðir til að búa til svör.

Hvað er gervigreind ofskynjanir?

Gervigreind ofskynjanir eiga sér stað þegar spjallbotni býr til efni sem er ekki byggt á raunveruleikanum. Þetta gæti verið eins einfalt og staðreyndavilla, eins og að hafa rangt fyrir dagsetningu sögulegrar atburðar, eða eitthvað flóknara, eins og að búa til heila sögu eða læknisráðleggingar. Þó ofskynjanir manna séu skynjunarupplifanir án utanaðkomandi áreita, oft af völdum sálrænna eða taugafræðilegra þátta, stafa gervigreind ofskynjanir af rangtúlkun líkansins eða ofalhæfingu á þjálfunargögnum þess. Til dæmis, ef gervigreind hefur lesið marga texta um risaeðlur, gæti það ranglega búið til nýja, tilbúna risaeðlutegund sem aldrei var til.

Hugmyndin um gervigreind ofskynjanir hefur verið til frá fyrstu dögum vélanáms. Upphafleg líkön, sem voru tiltölulega einföld, gerðu oft alvarleg mistök, eins og að gefa til kynna að „París er höfuðborg Ítalíu.” Eftir því sem gervigreind tækninni fleygði fram urðu ofskynjanirnar lúmskari en hugsanlega hættulegri.

Upphaflega var litið á þessar gervigreindarvillur sem aðeins frávik eða forvitni. Hins vegar, eftir því sem hlutverk gervigreindar í mikilvægum ákvarðanatökuferlum hefur vaxið, hefur það orðið sífellt brýnna að taka á þessum málum. Samþætting gervigreindar á viðkvæm svið eins og heilsugæslu, lögfræðiráðgjöf og þjónustu við viðskiptavini eykur áhættuna sem fylgir ofskynjunum. Þetta gerir það nauðsynlegt að skilja og draga úr þessum atvikum til að tryggja áreiðanleika og öryggi gervigreindarkerfa.

Orsakir gervigreindar ofskynjana

Að skilja hvers vegna gervigreind spjallbotnar ofskynja felur í sér að kanna nokkra samtengda þætti:

Gagnagæðavandamál

Gæði þjálfunargagnanna eru mikilvæg. Gervigreind líkön læra af gögnunum sem þau fá, þannig að ef þjálfunargögnin eru hlutdræg, úrelt eða ónákvæm, mun framleiðsla gervigreindarinnar endurspegla þá galla. Til dæmis, ef gervigreind spjallbotni er þjálfaður í læknisfræðilegum texta sem innihalda úreltar venjur, gæti það mælt með úreltum eða skaðlegum meðferðum. Ennfremur, ef gögnin skortir fjölbreytileika, gæti gervigreindin ekki skilið samhengi utan takmarkaðs þjálfunarsviðs, sem leiðir til rangra úttakanna.

Fyrirmyndararkitektúr og þjálfun

Arkitektúr og þjálfunarferli gervigreindarlíkans gegna einnig mikilvægu hlutverki. Ofmátun á sér stað þegar gervigreind líkan lærir þjálfunargögnin of vel, þar með talið hávaða þeirra og villur, sem gerir það að verkum að það skilar illa árangri á nýjum gögnum. Aftur á móti gerist vanhæfing þegar líkanið þarf að læra þjálfunargögnin á fullnægjandi hátt, sem leiðir til ofeinfaldaðra viðbragða. Þess vegna er það krefjandi að viðhalda jafnvægi milli þessara öfga en nauðsynlegt til að draga úr ofskynjunum.

Tvíræðni í tungumáli

Mannlegt tungumál er í eðli sínu flókið og fullt af blæbrigðum. Orð og orðasambönd geta haft margvíslega merkingu eftir samhengi. Til dæmis er orðið „banka“ gæti þýtt fjármálastofnun eða hlið árinnar. Gervigreind líkön þurfa oft meira samhengi til að gera slík hugtök ótvíræð, sem leiðir til misskilnings og ofskynjana.

Reikniritaáskoranir

Núverandi gervigreind reiknirit hafa takmarkanir, sérstaklega við að meðhöndla langtíma ósjálfstæði og viðhalda samræmi í svörum þeirra. Þessar áskoranir geta valdið því að gervigreindin framleiðir misvísandi eða ósennilegar staðhæfingar jafnvel í sama samtali. Til dæmis gæti gervigreind fullyrt eina staðreynd í upphafi samtals og stangast á við sjálfa sig síðar.

Nýleg þróun og rannsóknir

Vísindamenn vinna stöðugt að því að draga úr gervigreindarofskynjunum og nýlegar rannsóknir hafa leitt til lofandi framfara á nokkrum lykilsviðum. Ein mikilvæg viðleitni er að bæta gagnagæði með því að útbúa nákvæmari, fjölbreyttari og uppfærðari gagnasöfn. Þetta felur í sér að þróa aðferðir til að sía út hlutdræg eða röng gögn og tryggja að þjálfunarsettin tákni mismunandi samhengi og menningu. Með því að betrumbæta gögnin sem gervigreindarlíkön eru þjálfuð á minnka líkurnar á ofskynjunum eftir því sem gervigreindarkerfin fá betri grunn nákvæmra upplýsinga.

Háþróuð þjálfunartækni gegnir einnig mikilvægu hlutverki við að takast á við gervigreind ofskynjanir. Tækni eins og víxlgilding og ítarlegri gagnasöfn hjálpa til við að draga úr vandamálum eins og of- og vanfitting. Að auki eru vísindamenn að kanna leiðir til að fella betri samhengisskilning inn í gervigreindarlíkön. Transformer líkön, eins og BERT, hafa sýnt verulegar framfarir í skilningi og framkalla samhengislega viðeigandi viðbrögð, draga úr ofskynjunum með því að leyfa gervigreindinni að skilja blæbrigði á skilvirkari hátt.

Þar að auki er verið að kanna reiknirit nýjungar til að takast á við ofskynjanir beint. Ein slík nýjung er Útskýranleg gervigreind (XAI), sem miðar að því að gera ákvarðanatökuferla gervigreindar gagnsærri. Með því að skilja hvernig gervigreind kerfi kemst að tiltekinni niðurstöðu geta þróunaraðilar skilgreint og leiðrétt upptök ofskynjana á skilvirkari hátt. Þetta gagnsæi hjálpar til við að finna og draga úr þeim þáttum sem leiða til ofskynjana, sem gerir gervigreindarkerfi áreiðanlegra og áreiðanlegra.

Þessi sameinaða viðleitni í gagnagæðum, líkanaþjálfun og reikniritfræðilegum framförum tákna margþætta nálgun til að draga úr gervigreindarofskynjunum og efla heildarafköst og áreiðanleika gervigreindarspjallbotna.

Raunveruleg dæmi um gervigreind ofskynjanir

Raunveruleg dæmi um gervigreindarofskynjanir sýna hvernig þessar villur geta haft áhrif á ýmsa geira, stundum með alvarlegum afleiðingum.

Í heilbrigðisþjónustu, rannsókn við University of Florida College of Medicine prófaði ChatGPT á algengum læknisfræðilegum spurningum sem tengjast þvagfærasjúkdómum. Niðurstöðurnar voru varhugaverðar. Spjallbotninn gaf aðeins viðeigandi svör í 60% tilvika. Oft rangtúlkaði það klínískar leiðbeiningar, sleppti mikilvægum samhengisupplýsingum og gerði óviðeigandi ráðleggingar um meðferð. Til dæmis er stundum mælt með meðferðum án þess að þekkja mikilvæg einkenni, sem gætu leitt til hugsanlega hættulegra ráðlegginga. Þetta sýnir mikilvægi þess að tryggja að læknisfræðileg gervigreind kerfi séu nákvæm og áreiðanleg.

Veruleg atvik hafa átt sér stað í þjónustu við viðskiptavini þar sem gervigreind spjallbottar veittu rangar upplýsingar. Athyglisvert mál sem um ræðir Spjallbotni Air Canada, sem gaf ónákvæmar upplýsingar um fargjaldastefnu þeirra um missi. Þessar rangar upplýsingar leiddu til þess að ferðamaður missti af endurgreiðslu, sem olli talsverðri röskun. Dómstóllinn dæmdi gegn Air Canada og lagði áherslu á ábyrgð þeirra á þeim upplýsingum sem spjallbotninn gaf. Þetta atvik undirstrikar mikilvægi þess að uppfæra og sannreyna reglulega nákvæmni spjallbotnagagnagrunna til að koma í veg fyrir svipuð vandamál.

Lögfræðisviðið hefur upplifað veruleg vandamál með gervigreindarofskynjanir. Í dómsmáli, New York lögfræðingur Steven Schwartz notaði ChatGPT að búa til lagalegar tilvísanir fyrir stutta stund, sem innihélt sex tilbúnar tilvitnanir í mál. Þetta leiddi til alvarlegra afleiðinga og lagði áherslu á nauðsyn mannlegrar eftirlits í lögfræðiráðgjöf sem myndaði gervigreind til að tryggja nákvæmni og áreiðanleika.

Siðferðileg og hagnýt áhrif

Siðferðileg áhrif gervigreindar ofskynjana eru djúpstæð, þar sem rangar upplýsingar knúnar af gervigreind geta leitt til verulegs skaða, svo sem læknisfræðilegra rangra greininga og fjárhagslegs taps. Það er mikilvægt að tryggja gagnsæi og ábyrgð í gervigreindarþróun til að draga úr þessari áhættu.

Rangar upplýsingar frá gervigreind geta haft raunverulegar afleiðingar, stofnað lífi mannslífum í hættu með rangri læknisráðgjöf og leitt til óréttlátrar niðurstöðu með rangri lögfræðiráðgjöf. Eftirlitsstofnanir eins og Evrópusambandið hafa byrjað að taka á þessum málum með tillögum eins og gervigreindarlögum, sem miða að því að setja leiðbeiningar um örugga og siðferðilega uppsetningu gervigreindar.

Gagnsæi í gervigreindum rekstri er nauðsynlegt og svið XAI leggur áherslu á að gera ákvarðanatökuferli gervigreindar skiljanlegt. Þetta gagnsæi hjálpar til við að bera kennsl á og leiðrétta ofskynjanir og tryggja að gervigreind kerfi séu áreiðanlegri og áreiðanlegri.

The Bottom Line

Gervigreind spjallbotar eru orðnir nauðsynleg tæki á ýmsum sviðum, en tilhneiging þeirra til ofskynjana hefur í för með sér verulegar áskoranir. Með því að skilja orsakirnar, allt frá vandamálum með gagnagæða til reiknirit takmarkana - og innleiða aðferðir til að draga úr þessum villum, getum við aukið áreiðanleika og öryggi gervigreindarkerfa. Áframhaldandi framfarir í gagnasöfnun, líkanaþjálfun og skýranlegri gervigreind, ásamt nauðsynlegu mannlegu eftirliti, mun hjálpa til við að tryggja að gervigreind spjalltölvur veiti nákvæmar og áreiðanlegar upplýsingar, og eykur að lokum meira traust og notagildi í þessari öflugu tækni.

Lesendur ættu líka að læra um toppinn AI ofskynjaskynjunarlausnir.