أفضل 5 حلول لكشف الهلوسة بالذكاء الاصطناعي

تطرح سؤالاً على المساعد الافتراضي، فيخبرك بكل ثقة أن عاصمة فرنسا هي لندن. هذه هلوسة للذكاء الاصطناعي، حيث يقوم الذكاء الاصطناعي بتلفيق معلومات غير صحيحة. تظهر الدراسات ذلك 3٪ إلى٪ 10 من الاستجابات التي يولدها الذكاء الاصطناعي ردًا على استفسارات المستخدم تحتوي على هلوسة الذكاء الاصطناعي.

يمكن أن تكون هذه الهلوسة مشكلة خطيرة، خاصة في المجالات عالية المخاطر مثل الرعاية الصحية أو التمويل أو المشورة القانونية. يمكن أن تكون عواقب الاعتماد على معلومات غير دقيقة وخيمة على هذه الصناعات. ولهذا السبب قام الباحثون والشركات بتطوير أدوات تساعد في اكتشاف هلوسة الذكاء الاصطناعي.

دعنا نستكشف أفضل 5 أدوات للكشف عن الهلوسة بالذكاء الاصطناعي وكيفية اختيار الأداة المناسبة.

ما هي أدوات كشف الهلوسة بالذكاء الاصطناعي؟

هلوسة الذكاء الاصطناعي أدوات الكشف تشبه مدققي الحقائق لأجهزتنا التي تزداد ذكاءً. تساعد هذه الأدوات في تحديد الحالات التي يقوم فيها الذكاء الاصطناعي بتكوين معلومات أو تقديم إجابات غير صحيحة، حتى لو كانت تبدو قابلة للتصديق.

تستخدم هذه الأدوات تقنيات مختلفة للكشف عن هلوسة الذكاء الاصطناعي. يعتمد البعض على خوارزميات التعلم الآلي، بينما يستخدم البعض الآخر الأنظمة القائمة على القواعد أو الأساليب الإحصائية. الهدف هو اكتشاف الأخطاء قبل أن تسبب مشاكل.

يمكن لأدوات الكشف عن الهلوسة أن تتكامل بسهولة مع أنظمة الذكاء الاصطناعي المختلفة. يمكنهم أيضًا العمل مع النصوص والصور والصوت لاكتشاف الهلوسة. علاوة على ذلك، فإنها تعمل على تمكين المطورين من تحسين نماذجهم والقضاء على المعلومات المضللة من خلال العمل كمدقق افتراضي للحقائق. وهذا يؤدي إلى أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر دقة وجديرة بالثقة.

أفضل 5 أدوات لكشف الهلوسة بالذكاء الاصطناعي

يمكن أن تؤثر هلوسة الذكاء الاصطناعي على موثوقية المحتوى الناتج عن الذكاء الاصطناعي. للتعامل مع هذه المشكلة، تم تطوير أدوات مختلفة لاكتشاف وتصحيح الأخطاء في LLM. على الرغم من أن كل أداة لها نقاط القوة والضعف الخاصة بها، إلا أنها جميعًا تلعب دورًا حاسمًا في ضمان موثوقية وجدارة الذكاء الاصطناعي مع استمرار تطوره.

1. بيثيا

مصدر الصورة

بيثيا يستخدم رسمًا بيانيًا معرفيًا قويًا وشبكة من المعلومات المترابطة للتحقق من الدقة الواقعية وتماسك مخرجات LLM. تسمح قاعدة المعرفة الواسعة هذه بالتحقق القوي من الذكاء الاصطناعي مما يجعل Pythia مثاليًا للمواقف التي تكون فيها الدقة مهمة.

فيما يلي بعض الميزات الرئيسية لبيثيا:

• بفضل قدراتها على اكتشاف الهلوسة في الوقت الفعلي، تمكن Pythia نماذج الذكاء الاصطناعي من اتخاذ قرارات موثوقة.

• يتيح تكامل الرسم البياني المعرفي لـ Pythia التحليل العميق وكذلك الكشف عن السياق هلوسة الذكاء الاصطناعي.
• تستخدم الأداة خوارزميات متقدمة للكشف الدقيق عن الهلوسة.
• ويستخدم ثلاثة توائم معرفية لتقسيم المعلومات إلى وحدات أصغر وأكثر قابلية للإدارة لتحليل الهلوسة التفصيلي والحبيبي.
• تقدم Pythia مراقبة وتنبيهًا مستمرًا لتتبع وتوثيق أداء نموذج الذكاء الاصطناعي بشكل شفاف.
• تتكامل Pythia بسلاسة مع أدوات نشر الذكاء الاصطناعي مثل لانجشين وAWS Bedrock التي تعمل على تبسيط سير عمل LLM لتمكين المراقبة في الوقت الفعلي لمخرجات الذكاء الاصطناعي.
• تجعل معايير الأداء الرائدة في صناعة Pythia منها أداة موثوقة لإعدادات الرعاية الصحية، حيث يمكن أن تؤدي الأخطاء البسيطة إلى عواقب وخيمة.

الايجابيات

• تحليل دقيق وتقييم دقيق لتقديم رؤى موثوقة.
• حالات استخدام متعددة للكشف عن الهلوسة في تطبيقات RAG وChatbot والتلخيص.
• فعاله من حيث التكلفه.
• أدوات وتنبيهات لوحة القيادة قابلة للتخصيص.
• تقارير الامتثال والرؤى التنبؤية.
• منصة مجتمعية مخصصة على Reddit.

سلبيات

• قد يتطلب الإعداد والتكوين الأولي.

2 جاليليو

مصدر الصورة

غاليليو يستخدم قواعد البيانات الخارجية والرسوم البيانية المعرفية للتحقق من الدقة الواقعية لإجابات الذكاء الاصطناعي. علاوة على ذلك، تتحقق الأداة من الحقائق باستخدام مقاييس مثل الصحة والالتزام بالسياق. يقوم جاليليو بتقييم ميل حاملي شهادة LLM إلى الهلوسة عبر أنواع المهام الشائعة مثل الإجابة على الأسئلة وإنشاء النصوص.

فيما يلي بعض ميزاته:

• يعمل في الوقت الفعلي للإبلاغ عن الهلوسة بينما يقوم الذكاء الاصطناعي بإنشاء استجابات.
• يستطيع غاليليو أيضًا مساعدة الشركات على تحديد قواعد محددة لتصفية المخرجات غير المرغوب فيها والأخطاء الواقعية.
• إنه يتكامل بسلاسة مع المنتجات الأخرى من أجل بيئة تطوير أكثر شمولاً للذكاء الاصطناعي.
• يقدم جاليليو المنطق وراء الهلوسة المميزة. وهذا يساعد المطورين على فهم السبب الجذري وإصلاحه.

الايجابيات

• قابلة للتطوير وقادرة على التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة.
• موثقة جيدا مع الدروس.
• تتطور باستمرار.
• واجهة سهلة الاستخدام.

سلبيات

• يفتقر إلى العمق والسياق في اكتشاف الهلوسة
• تركيز أقل على التحليلات الخاصة بالامتثال.
• التوافق مع أدوات المراقبة غير واضح.

3. كلينلاب

مصدر الصورة

كلينلاب تم تطويره لتحسين جودة بيانات الذكاء الاصطناعي من خلال تحديد الأخطاء وتصحيحها، مثل الهلوسة في LLM (نموذج اللغة الكبيرة). وهو مصمم لاكتشاف مشكلات البيانات وإصلاحها تلقائيًا والتي يمكن أن تؤثر سلبًا على أداء نماذج التعلم الآلي، بما في ذلك نماذج اللغة المعرضة للهلوسة.

تشمل الميزات الرئيسية لبرنامج Cleanlab ما يلي:

• يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي الخاصة بـ Cleanlab التعرف تلقائيًا على أخطاء التصنيف والقيم المتطرفة والتكرارات القريبة. يمكنهم أيضًا تحديد مشكلات جودة البيانات في مجموعات البيانات النصية والصورية والجدولية.
• يمكن لـ Cleanlab المساعدة في ضمان تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على معلومات أكثر موثوقية عن طريق تنظيف بياناتك وتحسينها. هذا يقلل من احتمالية الهلوسة.
• يوفر أدوات التحليل والاستكشاف لمساعدتك في تحديد وفهم المشكلات المحددة داخل بياناتك. هذه الإستراتيجية مفيدة للغاية في تحديد الأسباب المحتملة للهلوسة.
• يساعد على تحديد التناقضات الواقعية التي قد تساهم في ذلك هلوسة الذكاء الاصطناعي.

الايجابيات

• ينطبق على مختلف المجالات.
• واجهة بسيطة وبديهية.
• يكتشف تلقائيًا البيانات ذات التسمية الخاطئة.
• يعزز جودة البيانات.

سلبيات

• قد لا يكون نموذج التسعير والترخيص مناسبًا لجميع الميزانيات.
• يمكن أن تختلف الفعالية عبر مجالات مختلفة.

4. الدرابزين AI

مصدر الصورة

الدرابزين AI تم تصميمه لضمان سلامة البيانات والامتثال من خلال المتقدمة تدقيق الذكاء الاصطناعي إطار أعمال. وبينما تتفوق في تتبع قرارات الذكاء الاصطناعي والحفاظ على الامتثال، فإن تركيزها الأساسي ينصب على الصناعات ذات المتطلبات التنظيمية الثقيلة، مثل القطاعات المالية والقانونية.

فيما يلي بعض الميزات الرئيسية لـ Guardrail AI:

• يستخدم Guardrail أساليب تدقيق متقدمة لتتبع قرارات الذكاء الاصطناعي وضمان الامتثال للوائح.
• تتكامل الأداة أيضًا مع أنظمة الذكاء الاصطناعي ومنصات الامتثال. يتيح ذلك مراقبة مخرجات الذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي وإنشاء تنبيهات بشأن مشكلات الامتثال المحتملة والهلوسة.
• يعزز فعالية التكلفة عن طريق تقليل الحاجة إلى فحوصات الامتثال اليدوية، مما يؤدي إلى التوفير والكفاءة.
• يمكن للمستخدمين أيضًا إنشاء وتطبيق سياسات تدقيق مخصصة مخصصة لمتطلبات الصناعة أو المتطلبات التنظيمية الخاصة بهم.

الايجابيات

• سياسات التدقيق القابلة للتخصيص.
• نهج شامل لتدقيق الذكاء الاصطناعي والحوكمة.
• تقنيات تدقيق سلامة البيانات لتحديد التحيزات.
• جيد للصناعات الثقيلة الامتثال.

سلبيات

• تنوع محدود بسبب التركيز على القطاعات المالية والتنظيمية.
• تركيز أقل على اكتشاف الهلوسة.

5. أداة الحقائق

مصدر الصورة

FactTool هو مشروع بحثي يركز على اكتشاف الأخطاء الواقعية في المخرجات الناتجة عن LLMs مثل ChatGPT. يتعامل FacTool مع اكتشاف الهلوسة من زوايا متعددة، مما يجعله أداة متعددة الاستخدامات.

وإليك نظرة على بعض ميزاته:

• FacTool هو مشروع مفتوح المصدر. ومن ثم، فهو متاح بشكل أكبر للباحثين والمطورين الذين يرغبون في المساهمة في التقدم في اكتشاف الهلوسة بالذكاء الاصطناعي.
• تتطور الأداة باستمرار مع التطوير المستمر لتحسين قدراتها واستكشاف أساليب جديدة لاكتشاف الهلوسة LLM.
• يستخدم إطار عمل متعدد المهام والمجالات لتحديد الهلوسة في ضمان الجودة القائم على المعرفة، وتوليد التعليمات البرمجية، والتفكير الرياضي، وما إلى ذلك.
• يقوم Factool بتحليل المنطق الداخلي واتساق استجابة LLM لتحديد الهلوسة.

الايجابيات

• قابلة للتخصيص لصناعات محددة.
• يكتشف الأخطاء الفعلية.
• يضمن دقة عالية.
• يتكامل مع نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة.

سلبيات

• معلومات عامة محدودة عن أدائها وقياسها.
• قد يتطلب المزيد من جهود التكامل والإعداد.

ما الذي يجب أن تبحث عنه في أداة كشف الهلوسة التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي؟

اختيار الحق هلوسة الذكاء الاصطناعي تعتمد أداة الكشف على احتياجاتك الخاصة. وفيما يلي بعض العوامل الرئيسية التي يجب مراعاتها:

• دقة: الميزة الأكثر أهمية هي مدى دقة الأداة في تحديد الهلوسة. ابحث عن الأدوات التي تم اختبارها على نطاق واسع وثبت أنها تتمتع بمعدل اكتشاف مرتفع مع نتائج إيجابية كاذبة منخفضة.
• سهولة الاستخدام: يجب أن تكون الأداة سهلة الاستخدام ويمكن الوصول إليها للأشخاص ذوي الخلفيات التقنية المختلفة. أيضًا، يجب أن تحتوي على تعليمات واضحة والحد الأدنى من متطلبات الإعداد لمزيد من السهولة.
• خصوصية المجال: بعض الأدوات متخصصة في مجالات محددة. ومن ثم، ابحث عن أداة تعمل بشكل جيد عبر مجالات مختلفة حسب احتياجاتك. تشمل الأمثلة النص أو الكود أو المستندات القانونية أو بيانات الرعاية الصحية.
• الشفافية: منظمة العفو الدولية جيدة كشف الهلوسة يجب أن تشرح الأداة سبب تحديدها لمخرجات معينة على أنها هلوسة. ستساعد هذه الشفافية في بناء الثقة والتأكد من فهم المستخدمين للسبب الكامن وراء نتائج الأداة.
• التكلفة: تتوفر أدوات الكشف عن الهلوسة بالذكاء الاصطناعي بنطاقات أسعار مختلفة. قد تكون بعض الأدوات مجانية أو لديها خطط تسعير ميسورة التكلفة. قد يكون لدى البعض الآخر تكاليف أعلى، لكنهم يقدمون ميزات أكثر تقدمًا. لذا ضع في اعتبارك ميزانيتك وابحث عن الأدوات التي تقدم قيمة جيدة مقابل المال.

مع دمج الذكاء الاصطناعي في حياتنا، ستصبح عملية الكشف عن الهلوسة ذات أهمية متزايدة. يعد التطوير المستمر لهذه الأدوات أمرًا واعدًا، وهو يمهد الطريق لمستقبل يمكن أن يكون فيه الذكاء الاصطناعي شريكًا أكثر موثوقية وجديرة بالثقة في مختلف المهام. من المهم أن نتذكر أن اكتشاف الهلوسة باستخدام الذكاء الاصطناعي لا يزال مجالًا متطورًا. لا توجد أداة واحدة مثالية، ولهذا السبب من المرجح أن تظل المراقبة البشرية ضرورية لبعض الوقت.

هل ترغب في معرفة المزيد عن الذكاء الاصطناعي للبقاء في الطليعة؟ يزور اتحدوا للحصول على مقالات شاملة وآراء الخبراء وآخر التحديثات في مجال الذكاء الاصطناعي.