5 Solusi Deteksi Halusinasi AI Teratas

Anda mengajukan pertanyaan kepada asisten virtual, dan asisten virtual tersebut dengan yakin memberi tahu Anda bahwa ibu kota Prancis adalah London. Itu adalah halusinasi AI, dimana AI mengarang informasi yang salah. Penelitian menunjukkan hal itu 3% untuk 10% salah satu respons yang dihasilkan AI generatif sebagai respons terhadap pertanyaan pengguna mengandung halusinasi AI.

Halusinasi ini bisa menjadi masalah serius, terutama di bidang-bidang berisiko tinggi seperti layanan kesehatan, keuangan, atau nasihat hukum. Konsekuensi dari mengandalkan informasi yang tidak akurat dapat berdampak buruk bagi industri-industri ini. Inilah sebabnya para peneliti dan perusahaan telah mengembangkan alat yang membantu mendeteksi halusinasi AI.

Mari kita jelajahi 5 alat pendeteksi halusinasi AI teratas dan cara memilih yang tepat.

Apa Itu Alat Deteksi Halusinasi AI?

halusinasi AI alat pendeteksi seperti pemeriksa fakta untuk mesin kita yang semakin cerdas. Alat-alat ini membantu mengidentifikasi kapan AI mengarang informasi atau memberikan jawaban yang salah, meskipun terdengar dapat dipercaya.

Alat-alat ini menggunakan berbagai teknik untuk mendeteksi halusinasi AI. Beberapa mengandalkan algoritma pembelajaran mesin, sementara yang lain menggunakan sistem berbasis aturan atau metode statistik. Tujuannya adalah untuk menangkap kesalahan sebelum menimbulkan masalah.

Alat pendeteksi halusinasi dapat dengan mudah diintegrasikan dengan sistem AI yang berbeda. Mereka juga dapat bekerja dengan teks, gambar, dan audio untuk mendeteksi halusinasi. Selain itu, mereka memberdayakan pengembang untuk menyempurnakan model mereka dan menghilangkan informasi yang menyesatkan dengan bertindak sebagai pemeriksa fakta virtual. Hal ini mengarah pada sistem AI yang lebih akurat dan dapat dipercaya.

5 Alat Deteksi Halusinasi AI Teratas

Halusinasi AI dapat memengaruhi keandalan konten yang dihasilkan AI. Untuk mengatasi masalah ini, berbagai alat telah dikembangkan untuk mendeteksi dan memperbaiki ketidakakuratan LLM. Meskipun masing-masing alat memiliki kekuatan dan kelemahannya masing-masing, semuanya memainkan peran penting dalam memastikan keandalan dan kepercayaan AI seiring dengan perkembangannya.

1. Pytia

Sumber gambar

pythia menggunakan grafik pengetahuan yang kuat dan jaringan informasi yang saling berhubungan untuk memverifikasi keakuratan faktual dan koherensi keluaran LLM. Basis pengetahuan yang luas ini memungkinkan validasi AI yang kuat sehingga menjadikan Pythia ideal untuk situasi yang mengutamakan akurasi.

Berikut beberapa fitur utama Pythia:

• Dengan kemampuan deteksi halusinasi real-time, Pythia memungkinkan model AI mengambil keputusan dengan andal.

• Integrasi grafik pengetahuan Pythia memungkinkan analisis mendalam dan juga deteksi kontekstual halusinasi AI.
• Alat ini menggunakan algoritma canggih untuk menghasilkan deteksi halusinasi yang presisi.
• Ia menggunakan pengetahuan rangkap tiga untuk memecah informasi menjadi unit-unit yang lebih kecil dan lebih mudah dikelola untuk analisis halusinasi yang sangat rinci dan terperinci.
• Pythia menawarkan pemantauan dan peringatan berkelanjutan untuk pelacakan transparan dan dokumentasi kinerja model AI.
• Pythia terintegrasi dengan lancar dengan alat penerapan AI seperti LangChain dan AWS Bedrock yang menyederhanakan alur kerja LLM untuk memungkinkan pemantauan output AI secara real-time.
• Tolok ukur kinerja Pythia yang terdepan di industri menjadikannya alat yang andal untuk pengaturan layanan kesehatan, di mana kesalahan kecil sekalipun dapat menimbulkan konsekuensi yang parah.

Pro

• Analisis yang tepat dan evaluasi yang akurat untuk memberikan wawasan yang andal.
• Kasus penggunaan serbaguna untuk deteksi halusinasi di aplikasi RAG, Chatbot, Peringkasan.
• Hemat biaya.
• Widget dan peringatan dasbor yang dapat disesuaikan.
• Pelaporan kepatuhan dan wawasan prediktif.
• Platform komunitas khusus di Reddit.

Kekurangan

• Mungkin memerlukan pengaturan dan konfigurasi awal.

2.Galileo

Sumber gambar

Galileo menggunakan database eksternal dan grafik pengetahuan untuk memverifikasi keakuratan faktual jawaban AI. Selain itu, alat ini memverifikasi fakta menggunakan metrik seperti kebenaran dan kepatuhan konteks. Galileo menilai kecenderungan LLM untuk berhalusinasi di seluruh jenis tugas umum seperti menjawab pertanyaan dan pembuatan teks.

Berikut adalah beberapa fiturnya:

• Bekerja secara real-time untuk menandai halusinasi saat AI menghasilkan respons.
• Galileo juga dapat membantu bisnis menentukan aturan khusus untuk menyaring keluaran yang tidak diinginkan dan kesalahan faktual.
• Ini terintegrasi dengan lancar dengan produk lain untuk lingkungan pengembangan AI yang lebih komprehensif.
• Galileo menawarkan alasan di balik halusinasi yang ditandai. Hal ini membantu pengembang untuk memahami dan memperbaiki penyebab utama.

Pro

• Skalabel dan mampu menangani kumpulan data besar.
• Didokumentasikan dengan baik dengan tutorial.
• Terus berkembang.
• Antarmuka yang mudah digunakan.

Kekurangan

• Kurangnya kedalaman dan kontekstualitas dalam deteksi halusinasi
• Kurangnya penekanan pada analisis khusus kepatuhan.
• Kompatibilitas dengan alat pemantauan tidak jelas.

3. Laboratorium Bersih

Sumber gambar

Lab bersih dikembangkan untuk meningkatkan kualitas data AI dengan mengidentifikasi dan memperbaiki kesalahan, seperti halusinasi dalam LLM (Large Language Model). Ini dirancang untuk secara otomatis mendeteksi dan memperbaiki masalah data yang dapat berdampak negatif pada performa model pembelajaran mesin, termasuk model bahasa yang rentan terhadap halusinasi.

Fitur utama Cleanlab meliputi:

• Algoritme AI Cleanlab dapat secara otomatis mengidentifikasi kesalahan label, outlier, dan hampir duplikat. Mereka juga dapat mengidentifikasi masalah kualitas data dalam kumpulan data teks, gambar, dan tabel.
• Cleanlab dapat membantu memastikan model AI dilatih berdasarkan informasi yang lebih andal dengan membersihkan dan menyempurnakan data Anda. Hal ini mengurangi kemungkinan halusinasi.
• Menyediakan alat analisis dan eksplorasi untuk membantu Anda mengidentifikasi dan memahami masalah spesifik dalam data Anda. Strategi ini sangat membantu dalam menentukan potensi penyebab halusinasi.
• Membantu mengidentifikasi inkonsistensi faktual yang mungkin berkontribusi terhadap hal tersebut halusinasi AI.

Pro

• Berlaku di berbagai domain.
• Antarmuka yang sederhana dan intuitif.
• Secara otomatis mendeteksi data yang diberi label salah.
• Meningkatkan kualitas data.

Kekurangan

• Model penetapan harga dan lisensi mungkin tidak cocok untuk semua anggaran.
• Efektivitas dapat bervariasi di berbagai domain.

4. Pagar Pembatas AI

Sumber gambar

AI pagar pembatas dirancang untuk memastikan integritas dan kepatuhan data melalui tingkat lanjut Audit AI kerangka kerja. Meskipun unggul dalam melacak keputusan AI dan menjaga kepatuhan, fokus utamanya adalah pada industri dengan persyaratan peraturan yang ketat, seperti sektor keuangan dan hukum.

Berikut adalah beberapa fitur utama dari Guardrail AI:

• Guardrail menggunakan metode audit tingkat lanjut untuk melacak keputusan AI dan memastikan kepatuhan terhadap peraturan.
• Alat ini juga terintegrasi dengan sistem AI dan platform kepatuhan. Hal ini memungkinkan pemantauan output AI secara real-time dan menghasilkan peringatan untuk potensi masalah kepatuhan dan halusinasi.
• Mendorong efektivitas biaya dengan mengurangi kebutuhan akan pemeriksaan kepatuhan manual, sehingga menghasilkan penghematan dan efisiensi.
• Pengguna juga dapat membuat dan menerapkan kebijakan audit khusus yang disesuaikan dengan kebutuhan industri atau organisasi spesifik mereka.

Pro

• Kebijakan audit yang dapat disesuaikan.
• Pendekatan komprehensif terhadap audit dan tata kelola AI.
• Teknik audit integritas data untuk mengidentifikasi bias.
• Cocok untuk industri yang menuntut kepatuhan.

Kekurangan

• Fleksibilitas yang terbatas karena fokus pada sektor keuangan dan peraturan.
• Kurang penekanan pada deteksi halusinasi.

5. Alat Fakta

Sumber gambar

Alat Fakta adalah proyek penelitian yang berfokus pada deteksi kesalahan faktual dalam keluaran yang dihasilkan oleh LLM seperti ChatGPT. FacTool menangani deteksi halusinasi dari berbagai sudut, menjadikannya alat serbaguna.

Berikut ini beberapa fiturnya:

• FacTool adalah proyek sumber terbuka. Oleh karena itu, ini lebih mudah diakses oleh peneliti dan pengembang yang ingin berkontribusi terhadap kemajuan dalam deteksi halusinasi AI.
• Alat ini terus berkembang seiring dengan pengembangan yang berkelanjutan untuk meningkatkan kemampuannya dan mengeksplorasi pendekatan baru untuk deteksi halusinasi LLM.
• Menggunakan kerangka kerja multi-tugas dan multi-domain untuk mengidentifikasi halusinasi dalam QA berbasis pengetahuan, pembuatan kode, penalaran matematika, dll.
• Factol menganalisis logika internal dan konsistensi respons LLM untuk mengidentifikasi halusinasi.

Pro

• Dapat disesuaikan untuk industri tertentu.
• Mendeteksi kesalahan faktual.
• Memastikan presisi tinggi.
• Terintegrasi dengan berbagai model AI.

Kekurangan

• Terbatasnya informasi publik mengenai kinerja dan tolok ukurnya.
• Mungkin memerlukan lebih banyak upaya integrasi dan penyiapan.

Apa yang Harus Diperhatikan dalam Alat Deteksi Halusinasi AI?

Memilih yang benar halusinasi AI alat deteksi tergantung pada kebutuhan spesifik Anda. Berikut adalah beberapa faktor utama yang perlu dipertimbangkan:

• Akurasi: Fitur yang paling penting adalah seberapa tepat alat tersebut mengidentifikasi halusinasi. Carilah alat yang telah diuji secara ekstensif dan terbukti memiliki tingkat deteksi yang tinggi dengan hasil positif palsu yang rendah.
• Kemudahan Penggunaan: Alat tersebut harus mudah digunakan dan dapat diakses oleh orang-orang dengan berbagai latar belakang teknis. Selain itu, ia harus memiliki instruksi yang jelas dan persyaratan pengaturan minimal untuk kemudahan lebih lanjut.
• Kekhususan Domain: Beberapa alat dikhususkan untuk domain tertentu. Oleh karena itu, carilah alat yang berfungsi dengan baik di berbagai domain tergantung kebutuhan Anda. Contohnya termasuk teks, kode, dokumen hukum, atau data layanan kesehatan.
• Transparansi: AI yang bagus deteksi halusinasi alat harus menjelaskan mengapa alat tersebut mengidentifikasi keluaran tertentu sebagai halusinasi. Transparansi ini akan membantu membangun kepercayaan dan memastikan bahwa pengguna memahami alasan di balik keluaran alat ini.
• Biaya: Alat pendeteksi halusinasi AI hadir dalam kisaran harga yang berbeda. Beberapa alat mungkin gratis atau memiliki paket harga yang terjangkau. Yang lain mungkin memiliki biaya lebih tinggi, tetapi mereka menawarkan fitur yang lebih canggih. Jadi pertimbangkan anggaran Anda dan pilih alat yang menawarkan nilai terbaik untuk uang.

Saat AI berintegrasi ke dalam kehidupan kita, deteksi halusinasi akan menjadi semakin penting. Pengembangan alat-alat ini cukup menjanjikan dan membuka jalan bagi masa depan di mana AI dapat menjadi mitra yang lebih andal dan terpercaya dalam berbagai tugas. Penting untuk diingat bahwa deteksi halusinasi AI masih merupakan bidang yang berkembang. Tidak ada satu alat pun yang sempurna, itulah sebabnya pengawasan manusia mungkin akan tetap diperlukan untuk beberapa waktu.

Ingin tahu lebih banyak tentang AI agar tetap menjadi yang terdepan? Mengunjungi Bersatu.ai untuk artikel komprehensif, pendapat ahli, dan pembaruan terkini dalam kecerdasan buatan.