Verificarea faptelor și halucinații AI | AI în afaceri #110

Am urmărit sursele anomaliilor AI, am oferit sfaturi practice despre cum să le evităm și am explicat cum verificarea faptelor poate asigura fiabilitatea rezultatelor AI. Citește mai departe.

În lumea inteligenței artificiale, liniile dintre ficțiune și realitate se estompează uneori. În timp ce sistemele inovatoare de inteligență artificială accelerează progresul în aproape toate domeniile, ele vin și cu provocări, cum ar fi halucinațiile – un fenomen în care inteligența artificială generează informații inexacte sau false. Pentru a valorifica pe deplin potențialul acestei tehnologii, trebuie să înțelegem halucinațiile și să le verificăm.

Ce sunt halucinațiile AI?

Halucinațiile AI sunt rezultate false sau înșelătoare generate de modelele AI. Acest fenomen își are rădăcinile în centrul învățării automate – un proces în care algoritmii folosesc seturi uriașe de date, sau date de antrenament, pentru a recunoaște modele și a genera răspunsuri în conformitate cu modelele observate.

Chiar și cele mai avansate modele AI nu sunt lipsite de erori. Una dintre cauzele halucinațiilor este imperfecțiunea datelor de antrenament. Dacă setul de date este insuficient, incomplet sau părtinitor, sistemul învață corelații și modele incorecte, ceea ce duce la producerea de conținut fals.

De exemplu, imaginați-vă un model de inteligență artificială pentru recunoașterea facială care a fost antrenat în principal pe fotografii cu oameni caucazieni. Într-un astfel de caz, algoritmul poate avea dificultăți în identificarea corectă a persoanelor din alte grupuri etnice, deoarece nu a fost „antrenat” corespunzător în acest sens.

O altă cauză a halucinațiilor este supraadaptarea, care apare atunci când algoritmul se adaptează prea mult la setul de date de antrenament. Ca urmare, își pierde capacitatea de a generaliza și de a recunoaște corect modele noi, necunoscute anterior. Un astfel de model funcționează bine pe datele de antrenament, dar eșuează în condiții reale, dinamice.

În cele din urmă, halucinațiile pot rezulta din ipoteze greșite sau din arhitectura modelului inadecvat. Dacă designerii AI își bazează soluția pe premise greșite sau folosesc o structură algoritmică greșită, sistemul va genera conținut fals în încercarea de a „potrivi” aceste ipoteze greșite cu date reale.

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

Exemple de halucinații

Impactul halucinațiilor AI depășește cu mult domeniul teoriei. Din ce în ce mai mult, întâlnim manifestări reale, uneori surprinzătoare, ale acestora. Iată câteva exemple ale acestui fenomen:

• În mai 2023, un avocat a folosit ChatGPT pentru a pregăti un proces care a inclus citări fictive ale hotărârilor judecătorești și precedente juridice inexistente. Acest lucru a dus la consecințe grave – avocatul a fost amendat, deoarece a susținut că nu știe nimic despre capacitatea ChatGPT de a genera informații false,
• se întâmplă ca ChatGPT să creeze informații false despre oameni reali. În aprilie 2023, modelul a inventat o poveste despre presupusa hărțuire a studenților de către un profesor de drept. Într-un alt caz, acesta a acuzat în mod fals un primar australian că a luat mită, când, de fapt, el a fost un avertizor dezvăluind astfel de practici.

Acestea nu sunt cazuri izolate – modelele AI generative inventează adesea „fapte” istorice, de exemplu, oferind înregistrări false ale traversării Canalului Mânecii. Mai mult, pot crea informații false complet diferite despre același subiect de fiecare dată.

Cu toate acestea, halucinațiile AI nu sunt doar o problemă a datelor defecte. De asemenea, pot lua forme bizare, tulburătoare, ca în cazul lui Bing, care a declarat că este îndrăgostit de jurnalistul Kevin Roose. Aceasta arată că efectele acestor anomalii pot depăși simplele erori de fapt.

În cele din urmă, halucinațiile pot fi induse în mod deliberat de atacuri speciale asupra sistemelor AI, cunoscute sub numele de atacuri adverse. De exemplu, modificarea ușoară a unei fotografii a unei pisici a făcut ca sistemul de recunoaștere a imaginii să o interpreteze ca.... „guacamole”. Acest tip de manipulare poate avea consecințe grave în sistemele în care recunoașterea exactă a imaginii este crucială, cum ar fi vehiculele autonome.

Cum să previi halucinațiile?

În ciuda amplorii provocării reprezentate de halucinațiile AI, există modalități eficiente de combatere a fenomenului. Cheia este o abordare cuprinzătoare care combină:

• date de antrenament de înaltă calitate,
• prompturi relevante, de exemplu, comenzi pentru AI,
• furnizarea directă de cunoștințe și exemple pentru utilizarea AI,
• supraveghere continuă de către oameni și AI în sine pentru a îmbunătăți sistemele AI.

Îndemnuri

Unul dintre instrumentele cheie în lupta împotriva halucinațiilor sunt prompturile structurate corespunzător, sau comenzile și instrucțiunile date modelului AI. Adesea, modificări minore ale formatului prompt sunt suficiente pentru a îmbunătăți considerabil acuratețea și fiabilitatea răspunsurilor generate.

Un exemplu excelent în acest sens este Claude 2.1 de la Anthropic. În timp ce folosirea unui context lung a oferit o precizie de 27% fără o comandă relevantă, adăugarea propoziției „Iată cea mai relevantă propoziție din context: ” la prompt, a crescut eficacitatea la 98%.

O astfel de schimbare a forțat modelul să se concentreze pe cele mai relevante părți ale textului, mai degrabă decât să genereze răspunsuri bazate pe propoziții izolate care au fost scoase din context. Acest lucru evidențiază importanța comenzilor formulate corect în îmbunătățirea acurateței sistemelor AI.

Crearea de instrucțiuni detaliate și specifice care lasă AI cât mai puțin spațiu pentru interpretare, de asemenea, ajută la reducerea riscului de halucinații și facilitează verificarea faptelor. Cu cât promptul este mai clar și mai specific, cu atât șansele de halucinație sunt mai mici.

Exemple

Pe lângă indicațiile eficiente, există multe alte metode pentru a reduce riscul de halucinații cu IA. Iată câteva dintre strategiile cheie:

• folosind date de instruire de înaltă calitate, diverse, care reprezintă în mod fiabil lumea reală și scenariile posibile. Cu cât datele sunt mai bogate și mai complete, cu atât este mai mic riscul ca AI să genereze informații false,
• utilizarea șabloanelor de date ca ghid pentru răspunsurile AI – definirea de formate acceptabile, domenii și structuri de ieșire, ceea ce crește consistența și acuratețea conținutului generat;
• limitarea surselor de date doar la materiale de încredere și verificate de la entități de încredere. Acest lucru elimină riscul ca modelul să „învețe” informații din surse incerte sau false.

Testarea și perfecționarea continuă a sistemelor AI, bazate pe analiza performanței și acurateței lor reale, permite corectarea continuă a oricăror deficiențe și permite modelului să învețe din greșeli.

Context

Definirea corectă a contextului în care funcționează sistemele AI joacă, de asemenea, un rol important în prevenirea halucinațiilor. Scopul pentru care va fi utilizat modelul, precum și limitările și responsabilitățile modelului, ar trebui să fie clar definite.

O astfel de abordare face posibilă stabilirea unui cadru clar în care să opereze AI, reducând riscul ca aceasta să „vină” cu informații nedorite. Pot fi furnizate garanții suplimentare prin utilizarea instrumentelor de filtrare și setarea pragurilor de probabilitate pentru rezultate acceptabile.

Aplicarea acestor măsuri ajută la stabilirea căilor sigure pe care AI să le urmeze, crescând acuratețea și fiabilitatea conținutului pe care îl generează pentru sarcini și domenii specifice.

Sursa: Ideograma, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Verificarea faptelor. Cum se verifică rezultatele lucrului cu AI?

Indiferent de măsurile de precauție luate, o anumită cantitate de halucinații de către sistemele AI este, din păcate, inevitabil. Prin urmare, un element cheie care garantează fiabilitatea rezultatelor obținute este fact-checking – procesul de verificare a faptelor și a datelor generate de AI.

Examinarea rezultatelor AI pentru acuratețe și coerență cu realitatea ar trebui să fie considerată una dintre principalele măsuri de protecție împotriva răspândirii informațiilor false. Verificarea umană ajută la identificarea și corectarea oricăror halucinații și inexactități pe care algoritmii nu le-au putut detecta singuri.

În practică, verificarea faptelor ar trebui să fie un proces ciclic, în care conținutul generat de inteligența artificială este examinat în mod regulat pentru erori sau declarații îndoielnice. Odată ce acestea sunt identificate, este necesar nu numai să se corecteze declarația generată de AI, ci și să se actualizeze, să suplimenteze sau să editeze datele de antrenament ale modelului AI pentru a preveni reapariția unor probleme similare în viitor.

Este important că procesul de verificare nu ar trebui să se limiteze doar la respingerea sau aprobarea unor pasaje discutabile, ci ar trebui să implice în mod activ experți umani cu cunoștințe aprofundate în domeniu. Numai ei pot evalua în mod corespunzător contextul, relevanța și acuratețea declarațiilor generate de AI și pot decide asupra posibilelor corecții.

Verificarea faptelor umane oferă astfel o „garanție” necesară și dificil de supraestimat pentru fiabilitatea conținutului AI. Până când algoritmii de învățare automată ajung la perfecțiune, acest proces obositor, dar crucial, trebuie să rămână o parte integrantă a lucrului cu soluții AI în orice industrie.

Cum să beneficiezi de halucinațiile AI?

În timp ce halucinațiile AI sunt în general un fenomen nedorit care ar trebui redus la minimum, ele pot găsi aplicații surprinzător de interesante și valoroase în unele zone unice. Exploatarea ingenioasă a potențialului creativ al halucinațiilor oferă perspective noi și adesea complet neașteptate.

Arta și designul sunt domenii în care halucinațiile AI pot deschide direcții creative complet noi. Profitând de tendința modelelor de a genera imagini suprareale, abstracte, artiștii și designerii pot experimenta noi forme de expresie, estompând liniile dintre artă și realitate. Ei pot crea, de asemenea, lumi unice, asemănătoare viselor – anterior inaccesibile percepției umane.

În domeniul vizualizării și analizei datelor, la rândul său, fenomenul halucinației oferă posibilitatea de a descoperi perspective alternative și corelații neașteptate în seturi complexe de informații. De exemplu, capacitatea AI de a identifica corelații imprevizibile poate ajuta la îmbunătățirea modului în care instituțiile financiare iau decizii de investiții sau gestionează riscul.

În sfârșit, lumea jocurilor pe calculator și a divertismentului virtual poate beneficia și de aberațiile creative ale AI. Creatorii acestor soluții pot folosi halucinațiile pentru a genera lumi virtuale complet noi, captivante. Infuzându-le cu un element de surpriză și imprevizibilitate, ele pot oferi jucătorilor o experiență incomparabilă și captivantă.

Desigur, orice utilizare a acestei laturi „creative” a halucinațiilor AI trebuie controlată cu atenție și supusă supravegherii umane stricte. În caz contrar, tendința de a crea ficțiune în loc de fapte poate duce la situații periculoase sau nedorite din punct de vedere social. Prin urmare, cheia este să cântăriți cu pricepere beneficiile și riscurile fenomenului și să îl folosiți în mod responsabil doar într-un cadru sigur și structurat.

Verificarea faptelor și halucinații AI – rezumat

Apariția fenomenului halucinațiilor în sistemele AI este un efect secundar inevitabil al revoluției la care asistăm în acest domeniu. Distorsiunile și informațiile false generate de modelele AI sunt reversul imensei lor creativități și abilități de a asimila cantități colosale de date.

Deocamdată, singura modalitate de a verifica validitatea conținutului generat de AI este prin verificarea umană. Deși există mai multe metode pentru reducerea halucinațiilor, de la tehnici de incitare la metode complexe, cum ar fi Truth Forest, niciuna dintre ele nu poate oferi încă o acuratețe satisfăcătoare a răspunsului, care ar elimina necesitatea verificării faptelor.

Dacă vă place conținutul nostru, alăturați-vă comunității noastre de albine ocupate pe Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.

Autor: Robert Whitney

Expert JavaScript și instructor care antrenează departamentele IT. Scopul său principal este de a crește productivitatea echipei, învățându-i pe alții cum să coopereze eficient în timp ce codifică.

Vizualizați toate postările

AI în afaceri:

1. Amenințările și oportunitățile AI în afaceri (partea 1)
2. Amenințările și oportunitățile AI în afaceri (partea 2)
3. Aplicații AI în afaceri - prezentare generală
4. Chatbot text asistați de inteligență artificială
5. Business NLP astăzi și mâine
6. Rolul AI în luarea deciziilor în afaceri
7. Programarea postărilor pe rețelele sociale. Cum poate ajuta AI?
8. Postări automate pe rețelele sociale
9. Servicii și produse noi care operează cu AI
10. Care sunt punctele slabe ale ideii mele de afaceri? O sesiune de brainstorming cu ChatGPT
11. Folosind ChatGPT în afaceri
12. Actori sintetici. Top 3 generatoare video AI
13. 3 instrumente utile de proiectare grafică AI. AI generativ în afaceri
14. 3 scriitori AI minunați pe care trebuie să-i încercați astăzi
15. Explorarea puterii AI în crearea muzicii
16. Navigarea noilor oportunități de afaceri cu ChatGPT-4
17. Instrumente AI pentru manager
18. 6 plugin-uri minunate ChatGTP care vă vor face viața mai ușoară
19. 3 graficow AI. Generatywna sztuczna inteligencja dla biznesu
20. Care este viitorul AI conform McKinsey Global Institute?
21. Inteligența artificială în afaceri - Introducere
22. Ce este NLP sau procesarea limbajului natural în afaceri
23. Procesarea automată a documentelor
24. Google Translate vs DeepL. 5 aplicații de traducere automată pentru afaceri
25. Operarea și aplicațiile comerciale ale vocii roboților
26. Tehnologia asistentului virtual sau cum să vorbești cu AI?
27. Ce este Business Intelligence?
28. Va înlocui inteligența artificială pe analiștii de afaceri?
29. Cum poate ajuta inteligența artificială cu BPM?
30. Inteligența artificială și rețelele sociale – ce spun ei despre noi?
31. Inteligența artificială în managementul conținutului
32. AI creativ de azi și de mâine
33. AI multimodal și aplicațiile sale în afaceri
34. Interacțiuni noi. Cum schimbă AI modul în care operăm dispozitivele?
35. RPA și API-uri într-o companie digitală
36. Viitoarea piață a muncii și viitoarele profesii
37. AI în EdTech. 3 exemple de companii care au folosit potențialul inteligenței artificiale
38. Inteligența artificială și mediul înconjurător. 3 soluții AI pentru a vă ajuta să construiți o afacere durabilă
39. Detectoare de conținut AI. Merită ele?
40. ChatGPT vs Bard vs Bing. Ce chatbot AI conduce cursa?
41. Este chatbot AI un concurent pentru căutarea Google?
42. Solicitări eficiente ChatGPT pentru resurse umane și recrutare
43. Inginerie promptă. Ce face un inginer prompt?
44. Generator de machete AI. Top 4 instrumente
45. AI și ce altceva? Cele mai importante tendințe tehnologice pentru afaceri în 2024
46. AI și etica în afaceri. De ce ar trebui să investești în soluții etice
47. Meta AI. Ce ar trebui să știți despre funcțiile Facebook și Instagram acceptate de AI?
48. Reglementarea AI. Ce trebuie să știi ca antreprenor?
49. 5 noi utilizări ale inteligenței artificiale în afaceri
50. Produse și proiecte AI - prin ce sunt diferite de altele?
51. Automatizarea proceselor asistată de IA. Unde să încep?
52. Cum potriviți o soluție AI cu o problemă de afaceri?
53. AI ca expert în echipa ta
54. Echipa AI vs. divizarea rolurilor
55. Cum să alegi un domeniu de carieră în AI?
56. Merită întotdeauna să adăugați inteligență artificială în procesul de dezvoltare a produsului?
57. AI în HR: Cum afectează automatizarea recrutării resursele umane și dezvoltarea echipei
58. 6 cele mai interesante instrumente AI în 2023
59. 6 cele mai mari accidente de afaceri cauzate de AI
60. Care este analiza maturității AI a companiei?
61. AI pentru personalizarea B2B
62. Cazuri de utilizare ChatGPT. 18 exemple despre cum să vă îmbunătățiți afacerea cu ChatGPT în 2024
63. Microînvățare. O modalitate rapidă de a obține noi abilități
64. Cele mai interesante implementări AI în companii în 2024
65. Ce fac specialiștii în inteligență artificială?
66. Ce provocări aduce proiectul AI?
67. Top 8 instrumente AI pentru afaceri în 2024
68. AI în CRM. Ce schimbă AI în instrumentele CRM?
69. Legea UE AI. Cum reglementează Europa utilizarea inteligenței artificiale
70. Sora. Cum vor schimba videoclipurile realiste de la OpenAI afacerea?
71. Top 7 constructori de site-uri web AI
72. Instrumente fără cod și inovații AI
73. Cât de mult mărește utilizarea AI productivitatea echipei tale?
74. Cum să utilizați ChatGTP pentru studii de piață?
75. Cum să extindeți acoperirea campaniei dvs. de marketing AI?
76. „Toți suntem dezvoltatori”. Cum pot dezvoltatorii cetățeni să vă ajute compania?
77. AI în transport și logistică
78. Ce probleme de afaceri poate rezolva AI?
79. Inteligența artificială în mass-media
80. AI în domeniul bancar și financiar. Stripe, Monzo și Grab
81. AI în industria călătoriilor
82. Cum AI stimulează nașterea noilor tehnologii
83. Revoluția AI în rețelele sociale
84. AI în comerțul electronic. Privire de ansamblu asupra liderilor globali
85. Top 4 instrumente de creare de imagini AI
86. Top 5 instrumente AI pentru analiza datelor
87. Strategia AI în compania dvs. - cum să o construiți?
88. Cele mai bune cursuri AI – 6 recomandări minunate
89. Optimizarea ascultării rețelelor sociale cu instrumente AI
90. IoT + AI, sau cum să reduceți costurile cu energie într-o companie
91. AI în logistică. 5 cele mai bune instrumente
92. Magazin GPT – o prezentare generală a celor mai interesante GPT-uri pentru afaceri
93. LLM, GPT, RAG... Ce înseamnă acronimele AI?
94. Roboții AI – viitorul sau prezentul afacerilor?
95. Care este costul implementării AI într-o companie?
96. Cum poate ajuta AI în cariera unui freelancer?
97. Automatizarea muncii și creșterea productivității. Un ghid pentru AI pentru freelanceri
98. AI pentru startup-uri – cele mai bune instrumente
99. Construirea unui site web cu AI
100. OpenAI, Midjourney, Antropic, Hugging Face. Cine este cine în lumea AI?
101. Unsprezece laboratoare și ce altceva? Cele mai promițătoare startup-uri AI
102. Datele sintetice și importanța acestora pentru dezvoltarea afacerii dvs
103. Cele mai bune motoare de căutare AI. Unde să cauți instrumente AI?
104. Video AI. Cele mai recente generatoare video AI
105. AI pentru manageri. Cum AI vă poate ușura munca
106. Ce este nou în Google Gemini? Tot ce trebuie să știi
107. AI în Polonia. Companii, întâlniri și conferințe
108. Calendar AI. Cum să-ți optimizezi timpul într-o companie?
109. AI și viitorul muncii. Cum să-ți pregătești afacerea pentru schimbare?
110. Clonarea vocii AI pentru afaceri. Cum să creezi mesaje vocale personalizate cu AI?
111. Verificarea faptelor și halucinații AI