Чому ШІ-чат-боти галюцинують? Вивчення науки

Штучний інтелект (AI) Сьогодні чат-боти стали невід’ємною частиною нашого життя, допомагаючи в усьому: від керування графіками до надання підтримки клієнтам. Однак, як ці chatbots стає більш просунутим, виникає проблема, відома як галюцинація. У ШІ галюцинація стосується випадків, коли чат-бот генерує неточну, оманливу або повністю сфабриковану інформацію.

Уявіть, що ви запитуєте свого віртуального помічника про погоду, і він починає надавати вам застарілу або зовсім невірну інформацію про шторм, якого ніколи не було. Хоча це може бути цікаво, у таких критичних сферах, як охорона здоров’я чи юридичні консультації, такі галюцинації можуть призвести до серйозних наслідків. Тому розуміння того, чому чат-боти ШІ галюцинують, є важливим для підвищення їх надійності та безпеки.

Основи AI Chatbots

ШІ-чат-боти працюють на основі передових алгоритмів, які дозволяють їм розуміти та генерувати людську мову. Існує два основних типи чат-ботів ШІ: засновані на правилах і генеративні моделі.

Чат-боти на основі правил слідувати заздалегідь визначеним правилам або сценаріям. Вони можуть виконувати такі прості завдання, як бронювання столика в ресторані або відповіді на типові запитання щодо обслуговування клієнтів. Ці боти працюють в обмеженому діапазоні та покладаються на певні тригери або ключові слова, щоб надавати точні відповіді. Однак їх жорсткість обмежує їх здатність обробляти більш складні або несподівані запити.

З іншого боку, генеративні моделі використовують навчання за допомогою машини та Обробка природних мов (NLP) для генерації відповідей. Ці моделі навчаються на величезній кількості даних, шаблонах навчання та структурах людської мови. Популярні приклади включають GPT OpenAI серії та Google БЕРТ. Ці моделі можуть створювати більш гнучкі та відповідні контексту відповіді, що робить їх більш універсальними та адаптованими, ніж чат-боти на основі правил. Однак ця гнучкість також робить їх більш схильними до галюцинацій, оскільки вони покладаються на ймовірнісні методи для створення відповідей.

Що таке AI галюцинація?

Галюцинація штучного інтелекту виникає, коли чат-бот створює контент, який не відповідає дійсності. Це може бути як проста фактична помилка, як-от неправильна дата історичної події, так і щось складніше, як-от сфабрикування цілої історії чи медичної рекомендації. У той час як людські галюцинації – це відчуття чуттів без зовнішніх подразників, часто спричинені психологічними або неврологічними факторами, галюцинації штучного інтелекту виникають через неправильне тлумачення моделлю або надмірне узагальнення її тренувальних даних. Наприклад, якщо штучний інтелект прочитав багато текстів про динозаврів, він може помилково створити новий, вигаданий вид динозаврів, яких ніколи не існувало.

Концепція галюцинації ШІ існує з перших днів машинного навчання. Початкові моделі, які були відносно простими, часто допускали серйозні сумнівні помилки, наприклад припущення, що «Париж — столиця Італії.” У міру розвитку технологій штучного інтелекту галюцинації ставали дедалі помітнішими, але потенційно небезпечнішими.

Спочатку ці помилки штучного інтелекту вважалися простими аномаліями або курйозами. Однак у міру зростання ролі штучного інтелекту в критичних процесах прийняття рішень вирішення цих проблем стає все більш актуальним. Інтеграція штучного інтелекту в такі чутливі сфери, як охорона здоров’я, юридичні консультації та обслуговування клієнтів, збільшує ризики, пов’язані з галюцинаціями. Тому важливо розуміти та пом’якшувати ці випадки, щоб забезпечити надійність і безпеку систем ШІ.

Причини ШІ Галюцинації

Розуміння того, чому чат-боти ШІ галюцинують, передбачає вивчення кількох взаємопов’язаних факторів:

Проблеми з якістю даних

Якість навчальних даних є життєво важливою. Моделі штучного інтелекту вчаться на даних, які їм надають, тому, якщо навчальні дані є упередженими, застарілими або неточними, результати штучного інтелекту відображатимуть ці недоліки. Наприклад, якщо чат-бот штучного інтелекту навчений медичним текстам, які містять застарілі практики, він може рекомендувати застарілі або шкідливі методи лікування. Крім того, якщо даних бракує різноманітності, штучний інтелект може не зрозуміти контексти за межами його обмеженої сфери навчання, що призведе до помилкових результатів.

Архітектура моделі та навчання

Архітектура та процес навчання моделі ШІ також відіграють вирішальну роль. Переобладнання виникає, коли модель штучного інтелекту занадто добре вивчає навчальні дані, включно з їх шумом і помилками, через що вона погано працює з новими даними. І навпаки, недообладнання трапляється, коли моделі потрібно адекватно вивчити навчальні дані, що призводить до надто спрощених відповідей. Тому підтримувати баланс між цими крайнощами складно, але важливо для зменшення галюцинацій.

Багатозначності в мові

Людська мова за своєю природою складна і сповнена нюансів. Слова та фрази можуть мати кілька значень залежно від контексту. Наприклад, слово «банк” може означати фінансову установу або берег річки. Моделі штучного інтелекту часто потребують більше контексту, щоб усунути неоднозначність таких термінів, що призводить до непорозумінь і галюцинацій.

Алгоритмічні виклики

Поточні алгоритми штучного інтелекту мають обмеження, зокрема щодо обробки довгострокових залежностей і підтримки узгодженості у своїх відповідях. Ці проблеми можуть змусити штучний інтелект створювати суперечливі або неправдоподібні заяви навіть під час однієї розмови. Наприклад, штучний інтелект може стверджувати один факт на початку розмови, а потім заперечувати сам собі.

Останні розробки та дослідження

Дослідники постійно працюють над зменшенням галюцинацій штучного інтелекту, і останні дослідження принесли багатообіцяючі досягнення в кількох ключових сферах. Одним із важливих зусиль є покращення якості даних шляхом підбору більш точних, різноманітних і актуальних наборів даних. Це передбачає розробку методів фільтрації упереджених або неправильних даних і забезпечення того, щоб навчальні набори представляли різні контексти та культури. Завдяки вдосконаленню даних, на яких навчаються моделі ШІ, ймовірність галюцинацій зменшується, оскільки системи ШІ отримують кращу основу точної інформації.

Поглиблені методи навчання також відіграють важливу роль у боротьбі з галюцинаціями ШІ. Такі методи, як перехресна перевірка та більш повні набори даних, допомагають зменшити такі проблеми, як переобладнання та недообладнання. Крім того, дослідники шукають способи включити краще розуміння контексту в моделі ШІ. Моделі трансформаторів, такі як BERT, продемонстрували значні покращення в розумінні та створенні відповідних контексту відповідей, зменшуючи галюцинації, дозволяючи штучному інтелекту ефективніше вловлювати нюанси.

Крім того, досліджуються алгоритмічні інновації для безпосереднього лікування галюцинацій. Одним з таких нововведень є Пояснений ШІ (XAI), який має на меті зробити процеси прийняття рішень ШІ більш прозорими. Розуміючи, як система штучного інтелекту досягає певного висновку, розробники можуть ефективніше визначати та виправляти джерела галюцинацій. Ця прозорість допомагає точно визначити та пом’якшити фактори, які призводять до галюцинацій, роблячи системи штучного інтелекту більш надійними та надійними.

Ці спільні зусилля щодо якості даних, навчання моделі та вдосконалення алгоритмів представляють багатогранний підхід до зменшення галюцинацій ШІ та підвищення загальної продуктивності та надійності чат-ботів ШІ.

Реальні приклади галюцинацій ШІ

Реальні приклади галюцинацій ШІ показують, як ці помилки можуть впливати на різні сектори, іноді з серйозними наслідками.

В охороні здоров'я, дослідження Медичного коледжу Університету Флориди перевірив ChatGPT на поширені медичні питання, пов’язані з урологією. Результати викликали занепокоєння. Чат-бот давав відповідні відповіді лише в 60% випадків. Часто він неправильно тлумачив клінічні рекомендації, пропускав важливу контекстну інформацію та давав неналежні рекомендації щодо лікування. Наприклад, він іноді рекомендує лікування без розпізнавання критичних симптомів, що може призвести до потенційно небезпечних порад. Це свідчить про важливість забезпечення точності та надійності медичних систем ШІ.

Значні інциденти сталися в службі підтримки клієнтів, коли чат-боти ШІ надавали невірну інформацію. Примітний випадок Чат-бот Air Canada, яка надала неточні відомості про їхню політику оплати проїзду в разі втрати. Ця дезінформація призвела до того, що мандрівник не отримав відшкодування, що спричинило значні збої. Суд виніс рішення проти Air Canada, підкресливши їх відповідальність за інформацію, надану їхнім чат-ботом​​​​. Цей інцидент підкреслює важливість регулярного оновлення та перевірки точності баз даних чат-ботів, щоб запобігти подібним проблемам.

Правова сфера зазнала значних проблем із галюцинаціями ШІ. У судовій справі, Адвокат із Нью-Йорка Стівен Шварц використовував ChatGPT створити юридичні довідки для брифа, який включав шість сфабрикованих цитат. Це призвело до серйозних наслідків і підкреслило необхідність людського контролю над юридичними консультаціями, створеними ШІ, щоб забезпечити точність і надійність.

Етичні та практичні наслідки

Етичні наслідки галюцинацій штучного інтелекту є глибокими, оскільки дезінформація, керована штучним інтелектом, може призвести до значної шкоди, такої як медичні неправильні діагнози та фінансові втрати. Забезпечення прозорості та підзвітності в розробці штучного інтелекту має вирішальне значення для пом’якшення цих ризиків.

Дезінформація від штучного інтелекту може мати реальні наслідки, загрожуючи життям через неправильну медичну консультацію та призводячи до несправедливих результатів через помилкову юридичну консультацію. Регуляторні органи, такі як Європейський Союз, почали вирішувати ці проблеми за допомогою пропозицій, таких як Закон про штучний інтелект, спрямований на встановлення вказівок щодо безпечного та етичного розгортання ШІ.

Прозорість операцій штучного інтелекту є важливою, і область XAI зосереджена на тому, щоб зробити процеси прийняття рішень штучним інтелектом зрозумілими. Ця прозорість допомагає ідентифікувати та виправляти галюцинації, забезпечуючи надійність систем штучного інтелекту та довіру.

Bottom Line

Чат-боти ШІ стали важливими інструментами в різних сферах, але їх схильність до галюцинацій створює значні проблеми. Розуміючи причини, починаючи від проблем із якістю даних і закінчуючи алгоритмічними обмеженнями, і впроваджуючи стратегії пом’якшення цих помилок, ми можемо підвищити надійність і безпеку систем ШІ. Постійний прогрес у підготовці даних, навчанні моделей і штучному інтелекті, який можна пояснити, у поєднанні з суттєвим наглядом з боку людини допоможе гарантувати, що чат-боти штучного інтелекту нададуть точну та достовірну інформацію, що зрештою підвищить довіру та корисність цих потужних технологій.

Читачі також повинні дізнатися про вершину Рішення для виявлення галюцинацій ШІ.