Sprawdzanie faktów i halucynacje AI | Sztuczna inteligencja w biznesie #110

Prześledziliśmy źródła anomalii AI, podaliśmy praktyczne wskazówki, jak ich unikać i wyjaśniliśmy, w jaki sposób weryfikacja faktów może zapewnić wiarygodność wyników AI. Czytaj.

W świecie sztucznej inteligencji granice między fikcją a rzeczywistością czasami się zacierają. Chociaż innowacyjne systemy sztucznej inteligencji przyspieszają postęp w niemal każdej dziedzinie, wiążą się one również z wyzwaniami, takimi jak halucynacje – zjawisko, w którym sztuczna inteligencja generuje niedokładne lub fałszywe informacje. Aby w pełni wykorzystać potencjał tej technologii, musimy zrozumieć halucynacje i sprawdzić je.

Czym są halucynacje AI?

Halucynacje AI to fałszywe lub wprowadzające w błąd wyniki generowane przez modele AI. Zjawisko to ma swoje korzenie w uczeniu maszynowym – procesie, w którym algorytmy wykorzystują ogromne zbiory danych, czyli dane szkoleniowe, do rozpoznawania wzorców i generowania odpowiedzi zgodnie z zaobserwowanymi wzorcami.

Nawet najbardziej zaawansowane modele AI nie są wolne od błędów. Jedną z przyczyn halucynacji jest niedoskonałość danych treningowych. Jeśli zbiór danych jest niewystarczający, niekompletny lub stronniczy, system uczy się nieprawidłowych korelacji i wzorców, co prowadzi do tworzenia fałszywych treści.

Wyobraźmy sobie na przykład model sztucznej inteligencji do rozpoznawania twarzy, który został wytrenowany głównie na zdjęciach osób rasy kaukaskiej. W takim przypadku algorytm może mieć problemy z poprawną identyfikacją osób z innych grup etnicznych, gdyż nie został odpowiednio „przeszkolony” w tym zakresie.

Inną przyczyną halucynacji jest nadmierne dopasowanie, które występuje, gdy algorytm zbyt blisko dostosowuje się do zbioru danych uczących. W rezultacie traci zdolność uogólniania i prawidłowego rozpoznawania nowych, nieznanych wcześniej wzorców. Taki model sprawdza się dobrze na danych treningowych, ale zawodzi w rzeczywistych, dynamicznych warunkach.

Wreszcie halucynacje mogą wynikać z błędnych założeń lub nieodpowiedniej architektury modelu. Jeśli projektanci AI oprze swoje rozwiązanie na błędnych przesłankach lub zastosują niewłaściwą strukturę algorytmiczną, system wygeneruje fałszywą treść, próbując „dopasować” te błędne założenia do rzeczywistych danych.

Źródło: DALL·E 3, podpowiedź: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Przykłady halucynacji

Wpływ halucynacji AI wykracza daleko poza sferę teorii. Coraz częściej mamy do czynienia z ich realnymi, czasem zaskakującymi przejawami. Oto kilka przykładów tego zjawiska:

• W maju 2023 r. prawnik wykorzystał ChatGPT do przygotowania pozwu zawierającego fikcyjne cytaty z orzeczeń sądowych i nieistniejące precedensy prawne. Groziło to poważnymi konsekwencjami – prawnik został ukarany grzywną, twierdząc, że nic nie wiedział o możliwościach ChatGPT do generowania fałszywych informacji,
• zdarza się, że ChatGPT tworzy fałszywe informacje o prawdziwych ludziach. W kwietniu 2023 roku modelka sfabrykowała historię o rzekomym molestowaniu studentów przez profesora prawa. W innej sprawie fałszywie oskarżył burmistrza Australii o przyjmowanie łapówek, podczas gdy w rzeczywistości był on sygnalistą demaskującym takie praktyki.

Nie są to odosobnione przypadki – modele generatywnej sztucznej inteligencji często wymyślają „fakty” historyczne, na przykład podając fałszywe dane dotyczące przeprawy przez kanał La Manche. Co więcej, za każdym razem potrafią stworzyć zupełnie inne fałszywe informacje na ten sam temat.

Jednak halucynacje AI to nie tylko problem błędnych danych. Potrafią też przybierać dziwaczne, niepokojące formy, jak w przypadku Binga, który oświadczył, że jest zakochany w dziennikarzu Kevinie Roose’u. Pokazuje to, że skutki tych anomalii mogą wykraczać poza zwykłe błędy rzeczowe.

Wreszcie halucynacje mogą być celowo wywoływane przez specjalne ataki na systemy AI, zwane atakami kontradyktoryjnymi. Na przykład niewielka zmiana zdjęcia kota spowodowała, że ​​system rozpoznawania obrazu zinterpretował je jako…. "guacamole." Tego typu manipulacje mogą mieć poważne konsekwencje w systemach, w których kluczowe jest dokładne rozpoznawanie obrazu, np. w pojazdach autonomicznych.

Jak zapobiegać halucynacjom?

Pomimo skali wyzwania, jakie stanowią halucynacje AI, istnieją skuteczne sposoby walki z tym zjawiskiem. Kluczem jest kompleksowe podejście, które łączy w sobie:

• wysokiej jakości dane treningowe,
• odpowiednie podpowiedzi, czyli polecenia dla AI,
• bezpośrednie dostarczanie wiedzy i przykładów do wykorzystania AI,
• ciągły nadzór ze strony ludzi i samej sztucznej inteligencji w celu ulepszenia systemów sztucznej inteligencji.

Monity

Jednym z kluczowych narzędzi w walce z halucynacjami są odpowiednio skonstruowane podpowiedzi, czyli polecenia i instrukcje wydawane modelowi AI. Często niewielkie zmiany w formacie podpowiedzi wystarczą, aby znacznie poprawić dokładność i wiarygodność generowanych odpowiedzi.

Doskonałym tego przykładem jest Claude 2.1 firmy Anthropic. O ile użycie długiego kontekstu dało 27% trafności bez odpowiedniego polecenia, dodanie do podpowiedzi zdania „Oto najbardziej odpowiednie zdanie z kontekstu: ” zwiększyło skuteczność do 98%.

Taka zmiana wymusiła skupienie się modelu na najistotniejszych fragmentach tekstu, zamiast generować odpowiedzi na podstawie pojedynczych zdań wyrwanych z kontekstu. Podkreśla to znaczenie odpowiednio formułowanych poleceń w poprawie dokładności systemów AI.

Tworzenie szczegółowych, konkretnych podpowiedzi, które pozostawiają AI jak najmniej miejsca na interpretację, pomaga również zmniejszyć ryzyko halucynacji i ułatwia sprawdzanie faktów. Im wyraźniejszy i bardziej szczegółowy komunikat, tym mniejsze ryzyko wystąpienia halucynacji.

Przykłady

Oprócz skutecznych podpowiedzi istnieje wiele innych metod zmniejszania ryzyka halucynacji AI. Oto niektóre z kluczowych strategii:

• korzystanie z wysokiej jakości, różnorodnych danych szkoleniowych, które rzetelnie przedstawiają rzeczywisty świat i możliwe scenariusze. Im bogatsze i pełniejsze dane, tym mniejsze ryzyko, że AI wygeneruje fałszywe informacje,
• wykorzystanie szablonów danych jako wskazówek dla reakcji AI – zdefiniowanie akceptowalnych formatów, zakresów i struktur wyjściowych, co zwiększa spójność i dokładność generowanych treści,
• ograniczanie źródeł danych wyłącznie do rzetelnych, zweryfikowanych materiałów pochodzących od zaufanych podmiotów. Eliminuje to ryzyko, że model „uczy się” informacji z niepewnych lub fałszywych źródeł.

Ciągłe testowanie i udoskonalanie systemów AI, w oparciu o analizę ich rzeczywistej wydajności i dokładności, pozwala na bieżącą korektę ewentualnych niedociągnięć i pozwala modelowi uczyć się na błędach.

Kontekst

Właściwe zdefiniowanie kontekstu, w którym działają systemy AI, również odgrywa ważną rolę w zapobieganiu halucynacjom. Należy jasno określić cel, dla którego model będzie używany, a także ograniczenia i obowiązki modelu.

Takie podejście pozwala na ustalenie jasnych ram działania AI, zmniejszając ryzyko „wymyślenia” przez nią niechcianych informacji. Dodatkowe zabezpieczenia można zapewnić, stosując narzędzia filtrujące i ustalając progi prawdopodobieństwa akceptowalnych wyników.

Zastosowanie tych środków pomaga wyznaczyć bezpieczne ścieżki, którymi może podążać sztuczna inteligencja, zwiększając dokładność i niezawodność generowanych przez nią treści dla konkretnych zadań i domen.

Źródło: Ideogram, podpowiedź: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Sprawdzanie faktów. Jak zweryfikować efekty pracy z AI?

Niezależnie od tego, jakie środki ostrożności zostaną podjęte, pewna ilość halucynacji systemów AI jest niestety nieunikniona. Dlatego kluczowym elementem gwarantującym wiarygodność uzyskanych wyników jest fact-checking – proces weryfikacji faktów i danych generowanych przez sztuczną inteligencję.

Przeglądanie wyników AI pod kątem dokładności i zgodności z rzeczywistością należy uznać za jedno z podstawowych zabezpieczeń przed rozpowszechnianiem fałszywych informacji. Weryfikacja przez człowieka pomaga zidentyfikować i skorygować wszelkie halucynacje i niedokładności, których algorytmy nie były w stanie samodzielnie wykryć.

W praktyce sprawdzanie faktów powinno być procesem cyklicznym, podczas którego treści generowane przez sztuczną inteligencję są regularnie sprawdzane pod kątem błędów lub wątpliwych stwierdzeń. Po ich zidentyfikowaniu konieczne jest nie tylko poprawienie samego zestawienia wygenerowanego przez sztuczną inteligencję, ale także aktualizacja, uzupełnienie lub edycja danych szkoleniowych modelu AI, aby zapobiec powtarzaniu się podobnych problemów w przyszłości.

Co ważne, proces weryfikacji nie powinien ograniczać się do prostego odrzucenia lub zatwierdzenia wątpliwych fragmentów, ale powinien aktywnie angażować ekspertów-ludzi posiadających dogłębną wiedzę w tej dziedzinie. Tylko oni mogą właściwie ocenić kontekst, trafność i dokładność stwierdzeń generowanych przez sztuczną inteligencję i zdecydować o ewentualnych poprawkach.

Weryfikacja faktów przez człowieka stanowi zatem niezbędną i trudną do przecenienia „gwarancję” wiarygodności treści sztucznej inteligencji. Dopóki algorytmy uczenia maszynowego nie osiągną doskonałości, ten żmudny, ale kluczowy proces musi pozostać integralną częścią pracy z rozwiązaniami AI w każdej branży.

Jak skorzystać z halucynacji AI?

Chociaż halucynacje AI są na ogół zjawiskiem niepożądanym, które należy minimalizować, mogą znaleźć zaskakująco interesujące i cenne zastosowania w niektórych wyjątkowych obszarach. Pomysłowe wykorzystanie twórczego potencjału halucynacji oferuje nowe, często zupełnie nieoczekiwane perspektywy.

Sztuka i projektowanie to obszary, w których halucynacje AI mogą otworzyć zupełnie nowe kierunki twórcze. Wykorzystując tendencję modelek do tworzenia surrealistycznych, abstrakcyjnych obrazów, artyści i projektanci mogą eksperymentować z nowymi formami ekspresji, zacierając granice między sztuką a rzeczywistością. Potrafią także tworzyć niepowtarzalne, oniryczne światy – wcześniej niedostępne dla ludzkiej percepcji.

Z kolei w obszarze wizualizacji i analizy danych zjawisko halucynacji daje możliwość odkrycia alternatywnych perspektyw i nieoczekiwanych korelacji w złożonych zbiorach informacji. Na przykład zdolność sztucznej inteligencji do wykrywania nieprzewidywalnych korelacji może pomóc w ulepszeniu sposobu, w jaki instytucje finansowe podejmują decyzje inwestycyjne lub zarządzają ryzykiem.

Wreszcie świat gier komputerowych i wirtualnej rozrywki również może skorzystać na twórczych aberracjach sztucznej inteligencji. Twórcy tych rozwiązań potrafią za pomocą halucynacji wygenerować zupełnie nowe, wciągające wirtualne światy. Nasycając je elementem zaskoczenia i nieprzewidywalności, mogą zapewnić graczom niezrównane, wciągające wrażenia.

Oczywiście wszelkie wykorzystanie tej „kreatywnej” strony halucynacji AI musi być dokładnie kontrolowane i podlegać ścisłemu nadzorowi człowieka. W przeciwnym razie tendencja do tworzenia fikcji zamiast faktów może prowadzić do sytuacji niebezpiecznych lub społecznie niepożądanych. Kluczem jest zatem umiejętne wyważenie korzyści i zagrożeń związanych z danym zjawiskiem oraz odpowiedzialne korzystanie z niego wyłącznie w bezpiecznych, ustrukturyzowanych ramach.

Sprawdzanie faktów i halucynacje AI – podsumowanie

Pojawienie się zjawiska halucynacji w systemach AI jest nieuniknionym efektem ubocznym rewolucji, której jesteśmy świadkami w tej dziedzinie. Zniekształcenia i fałszywe informacje generowane przez modele AI są drugą stroną ich ogromnej kreatywności i zdolności do asymilacji kolosalnych ilości danych.

Na razie jedynym sposobem sprawdzenia ważności treści generowanych przez sztuczną inteligencję jest weryfikacja przez człowieka. Chociaż istnieje kilka metod ograniczania halucynacji, od technik podpowiedzi po złożone metody, takie jak Las Prawdy, żadna z nich nie jest jeszcze w stanie zapewnić zadowalającej dokładności reakcji, która wyeliminowałaby potrzebę sprawdzania faktów.

Jeśli podobają Ci się nasze treści, dołącz do naszej społeczności pracowitych pszczół na Facebooku, Twitterze, LinkedIn, Instagramie, YouTube, Pinterest i TikTok.

Autor: Robert Whitney

Ekspert JavaScriptu i instruktor, który szkoli działy IT. Jego głównym celem jest podniesienie produktywności zespołu poprzez uczenie innych, jak efektywnie współpracować podczas kodowania.

Zobacz wszystkie posty

Sztuczna inteligencja w biznesie:

1. Zagrożenia i szanse AI w biznesie (część 1)
2. Zagrożenia i szanse AI w biznesie (część 2)
3. Zastosowania AI w biznesie – przegląd
4. Chatboty tekstowe wspomagane sztuczną inteligencją
5. Biznesowe NLP dziś i jutro
6. Rola AI w podejmowaniu decyzji biznesowych
7. Planowanie postów w mediach społecznościowych. Jak sztuczna inteligencja może pomóc?
8. Zautomatyzowane posty w mediach społecznościowych
9. Nowe usługi i produkty współpracujące z AI
10. Jakie są słabe strony mojego pomysłu na biznes? Sesja burzy mózgów z ChatGPT
11. Korzystanie z ChatGPT w biznesie
12. Aktorzy syntetyczni. 3 najlepsze generatory wideo AI
13. 3 przydatne narzędzia do projektowania graficznego AI. Generatywna sztuczna inteligencja w biznesie
14. 3 niesamowitych autorów AI, których musisz dziś wypróbować
15. Odkrywanie mocy sztucznej inteligencji w tworzeniu muzyki
16. Poruszanie się po nowych możliwościach biznesowych dzięki ChatGPT-4
17. Narzędzia AI dla menedżera
18. 6 niesamowitych wtyczek ChatGTP, które ułatwią Ci życie
19. 3 grafików AI. Generatywna sztuczna inteligencja dla biznesu
20. Jaka przyszłość czeka sztuczną inteligencję według McKinsey Global Institute?
21. Sztuczna inteligencja w biznesie - Wprowadzenie
22. Czym jest NLP, czyli przetwarzanie języka naturalnego w biznesie
23. Automatyczne przetwarzanie dokumentów
24. Tłumacz Google kontra DeepL. 5 zastosowań tłumaczenia maszynowego w biznesie
25. Działanie i zastosowania biznesowe robotów głosowych
26. Technologia wirtualnego asystenta, czyli jak rozmawiać z AI?
27. Czym jest inteligencja biznesowa?
28. Czy sztuczna inteligencja zastąpi analityków biznesowych?
29. Jak sztuczna inteligencja może pomóc w BPM?
30. AI i media społecznościowe – co o nas mówią?
31. Sztuczna inteligencja w zarządzaniu treścią
32. Kreatywna sztuczna inteligencja dziś i jutro
33. Multimodalna sztuczna inteligencja i jej zastosowania w biznesie
34. Nowe interakcje. Jak sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki obsługujemy urządzenia?
35. RPA i API w cyfrowej firmie
36. Przyszły rynek pracy i nadchodzące zawody
37. Sztuczna inteligencja w EdTech. 3 przykłady firm, które wykorzystały potencjał sztucznej inteligencji
38. Sztuczna inteligencja i środowisko. 3 rozwiązania AI, które pomogą Ci zbudować zrównoważony biznes
39. Detektory treści AI. Czy są tego warte?
40. ChatGPT kontra Bard kontra Bing. Który chatbot AI prowadzi w wyścigu?
41. Czy sztuczna inteligencja chatbota jest konkurencją dla wyszukiwarki Google?
42. Skuteczne podpowiedzi ChatGPT dla HR i rekrutacji
43. Szybka inżynieria. Co robi szybki inżynier?
44. Generator makiet AI. 4 najlepsze narzędzia
45. AI i co jeszcze? Najważniejsze trendy technologiczne dla biznesu w 2024 roku
46. Sztuczna inteligencja i etyka biznesu. Dlaczego warto inwestować w etyczne rozwiązania
47. Metasztuczna sztuczna inteligencja. Co warto wiedzieć o funkcjach Facebooka i Instagrama wspieranych przez sztuczną inteligencję?
48. Regulacja AI. Co musisz wiedzieć jako przedsiębiorca?
49. 5 nowych zastosowań AI w biznesie
50. Produkty i projekty AI – czym różnią się od innych?
51. Automatyzacja procesów wspomagana sztuczną inteligencją. Gdzie zacząć?
52. Jak dopasować rozwiązanie AI do problemu biznesowego?
53. AI jako ekspert w Twoim zespole
54. Zespół AI a podział ról
55. Jak wybrać kierunek kariery w AI?
56. Czy zawsze warto dodawać sztuczną inteligencję do procesu rozwoju produktu?
57. AI w HR: Jak automatyzacja rekrutacji wpływa na rozwój HR i zespołu
58. 6 najciekawszych narzędzi AI w 2023 roku
59. 6 największych wpadek biznesowych spowodowanych przez sztuczną inteligencję
60. Jaka jest analiza dojrzałości AI firmy?
61. AI do personalizacji B2B
62. Przypadki użycia ChatGPT. 18 przykładów tego, jak ulepszyć swój biznes dzięki ChatGPT w 2024 r
63. Mikrouczenie się. Szybki sposób na zdobycie nowych umiejętności
64. Najciekawsze wdrożenia AI w firmach w 2024 roku
65. Czym zajmują się specjaliści od sztucznej inteligencji?
66. Jakie wyzwania niesie ze sobą projekt AI?
67. 8 najlepszych narzędzi AI dla biznesu w 2024 roku
68. Sztuczna inteligencja w CRM. Co AI zmienia w narzędziach CRM?
69. Ustawa UE o sztucznej inteligencji. W jaki sposób Europa reguluje wykorzystanie sztucznej inteligencji
70. Sora. Jak realistyczne filmy z OpenAI zmienią biznes?
71. 7 najlepszych twórców stron AI
72. Narzędzia niewymagające kodu i innowacje AI
73. Jak bardzo wykorzystanie AI zwiększa produktywność Twojego zespołu?
74. Jak wykorzystać ChatGTP do badań rynku?
75. Jak poszerzyć zasięg swojej kampanii marketingowej AI?
76. „Wszyscy jesteśmy programistami”. W jaki sposób programiści obywatelscy mogą pomóc Twojej firmie?
77. AI w transporcie i logistyce
78. Jakie problemy biznesowe może naprawić sztuczna inteligencja?
79. Sztuczna inteligencja w mediach
80. AI w bankowości i finansach. Stripe, Monzo i Grab
81. AI w branży turystycznej
82. Jak sztuczna inteligencja sprzyja narodzinom nowych technologii
83. Rewolucja AI w mediach społecznościowych
84. Sztuczna inteligencja w handlu elektronicznym. Przegląd światowych liderów
85. 4 najlepsze narzędzia do tworzenia obrazów AI
86. 5 najlepszych narzędzi AI do analizy danych
87. Strategia AI w Twojej firmie – jak ją zbudować?
88. Najlepsze kursy AI – 6 niesamowitych rekomendacji
89. Optymalizacja słuchania mediów społecznościowych za pomocą narzędzi AI
90. IoT + AI, czyli jak obniżyć koszty energii w firmie
91. AI w logistyce. 5 najlepszych narzędzi
92. Sklep GPT – przegląd najciekawszych GPT dla biznesu
93. LLM, GPT, RAG... Co oznaczają akronimy AI?
94. Roboty AI – przyszłość czy teraźniejszość biznesu?
95. Jaki jest koszt wdrożenia AI w firmie?
96. Jak sztuczna inteligencja może pomóc w karierze freelancera?
97. Automatyzacja pracy i zwiększenie produktywności. Przewodnik po sztucznej inteligencji dla freelancerów
98. AI dla startupów – najlepsze narzędzia
99. Budowa strony internetowej z AI
100. OpenAI, Midjourney, Antropiczny, Przytulająca Twarz. Kto jest kim w świecie AI?
101. Jedenaście laboratoriów i co jeszcze? Najbardziej obiecujące startupy AI
102. Dane syntetyczne i ich znaczenie dla rozwoju Twojego biznesu
103. Najlepsze wyszukiwarki AI. Gdzie szukać narzędzi AI?
104. Wideo AI. Najnowsze generatory wideo AI
105. AI dla menedżerów. Jak sztuczna inteligencja może ułatwić Ci pracę
106. Co nowego w Google Gemini? Wszystko co musisz wiedzieć
107. AI w Polsce. Firmy, spotkania i konferencje
108. Kalendarz AI. Jak zoptymalizować swój czas w firmie?
109. AI i przyszłość pracy. Jak przygotować firmę na zmiany?
110. Klonowanie głosu AI dla biznesu. Jak tworzyć spersonalizowane wiadomości głosowe za pomocą AI?
111. Sprawdzanie faktów i halucynacje AI