Человеческий разум долгое время оставался необъяснимым и загадочным. И похоже, учёные признали в этом списке нового претендента — искусственный интеллект (ИИ). На первый взгляд понимание разума ИИ звучит довольно оксюморонно. Однако по мере того, как ИИ постепенно становится более разумным и приближается к имитации людей и их эмоций, мы наблюдаем явления, врожденные для людей и животных — галлюцинации.
Да, похоже, что тот самый путь, который проходит разум, оказавшись в пустыне, выброшенным на берег острова или запертым в одиночестве в комнате без окон и дверей, переживают и машины. Галлюцинации, вызываемые искусственным интеллектом , реальны, и эксперты и энтузиасты в области технологий зафиксировали множество наблюдений и выводов на этот счет.
В сегодняшней статье мы рассмотрим этот загадочный, но интригующий аспект больших языковых моделей (LLM) и узнаем любопытные факты о галлюцинациях в искусственном интеллекте.
Что такое галлюцинация искусственного интеллекта?
В мире искусственного интеллекта галлюцинации не смутно представляют собой узоры, цвета, формы или людей, которых разум может ясно визуализировать. Вместо этого галлюцинация относится к неверным, неуместным или даже вводящим в заблуждение фактам и реакциям, которые генерируют инструменты генеративного ИИ.
Например, представьте, что вы спрашиваете модель ИИ, что такое космический телескоп «Хаббл», и она начинает отвечать, например: «Камера IMAX — это специализированное киноизображение высокого разрешения…».
Этот ответ не имеет значения. Но что еще более важно, почему модель сгенерировала ответ, который существенно отличается от представленной подсказки? Эксперты полагают, что галлюцинации могут быть вызваны множеством факторов, таких как:
- Низкое качество данных обучения ИИ
- Самоуверенные модели ИИ
- Сложность программ обработки естественного языка (NLP)
- Ошибки кодирования и декодирования
- Состязательные атаки или взлом моделей ИИ
- Расхождение источника и ссылки
- Смещение ввода или неоднозначность ввода и многое другое
Галлюцинации ИИ чрезвычайно опасны, и их интенсивность только увеличивается с увеличением сложности его применения.
Например, галлюцинирующий инструмент GenAI может привести к потере репутации предприятия, которое его использует. Однако когда аналогичная модель ИИ применяется в таком секторе, как здравоохранение, это меняет уравнение между жизнью и смертью. Представьте себе это: если модель ИИ галлюцинирует и генерирует ответ на анализ данных отчетов о медицинских изображениях пациента, она может непреднамеренно сообщить о доброкачественной опухоли как о злокачественной, что приведет к отклонению индивидуального диагноза и лечения.
Понимание примеров галлюцинаций ИИ
Галлюцинации ИИ бывают разных типов. Давайте разберемся с некоторыми из наиболее известных из них.
Фактически неверный ответ информации
- Ложноположительные ответы, такие как пометка правильной грамматики в тексте как неправильной.
- Ложноотрицательные ответы, такие как игнорирование очевидных ошибок и выдача их за подлинные.
- Выдумывание несуществующих фактов
- Неправильный источник или подделка цитат.
- Чрезмерная самоуверенность в ответах неверными ответами. Пример: Кто спел «Here Comes Sun»? Металлика.
- Путаница понятий, названий, мест или происшествий.
- Странные или пугающие реакции, такие как популярный демонический автономный смех Алексы и многое другое.
Предотвращение галлюцинаций ИИ
Любую дезинформацию, созданную искусственным интеллектом, можно обнаружить и исправить. В этом и заключается специализация работы с ИИ. Мы изобрели это, и мы можем это исправить. Вот несколько способов, как мы можем это сделать.
Ограничение ответов
Они говорят, что не имеет значения, на скольких языках мы говорим. Нам нужно знать, когда следует прекратить говорить обо всех из них. Это также относится к моделям ИИ и их реакциям. В этом контексте мы можем ограничить способность модели генерировать ответы на определенный объем и снизить вероятность получения странных результатов. Это называется регуляризацией, и оно также включает в себя наказание моделей ИИ за предоставление экстремальных и растянутых результатов для подсказок.
Соответствующие и надежные источники для цитирования и извлечения ответов
Когда мы обучаем модель ИИ, мы также можем ограничить источники, на которые модель может ссылаться и извлекать информацию, только законными и заслуживающими доверия. Например, модели искусственного интеллекта в сфере здравоохранения, подобные тому примеру, который мы обсуждали ранее, могут относиться только к источникам, которые заслуживают доверия в информации, загруженной медицинскими изображениями и технологиями визуализации. Это не позволяет машинам находить и сопоставлять закономерности биполярных источников и генерировать ответ.
Определение цели модели ИИ
Модели ИИ быстро учатся, и им просто нужно точно сказать, что им следует делать. Точно определив назначение моделей, мы можем научить их понимать свои возможности и ограничения. Это позволит им автономно проверять свои ответы, согласовывая сгенерированные ответы с подсказками пользователей и их целью для получения точных результатов.
Человеческий надзор в сфере искусственного интеллекта
Обучение систем искусственного интеллекта так же важно, как первое обучение ребенка плаванию или езде на велосипеде. Это требует присмотра взрослых, умеренности, вмешательства и поддержки. Большинство галлюцинаций ИИ возникают из-за халатности человека на разных стадиях развития ИИ. За счет привлечения нужных экспертов и обеспечения непрерывного рабочего процесса для проверки и тщательного изучения ответов ИИ можно добиться качественных результатов. Кроме того, модели могут быть дополнительно усовершенствованы для обеспечения точности и точности.
Шейп и наша роль в предотвращении галлюцинаций искусственного интеллекта
Одним из главных источников иллюзий является низкое качество обучающих данных для ИИ. Что вы даете, то и получаете. Именно поэтому Shaip предпринимает активные шаги для обеспечения предоставления данных высочайшего качества для ваших потребностей в обучении генеративного ИИ .
Наши строгие протоколы обеспечения качества и этически полученные наборы данных идеально подходят для реализации ваших проектов в области ИИ, обеспечивая чистые результаты. Хотя технические неполадки можно устранить, крайне важно решать проблемы качества обучающих данных на самом базовом уровне, чтобы избежать необходимости переделывать разработку модели с нуля. Именно поэтому этап обучения ИИ и LLM следует начинать с наборов данных от Shaip.
