AI sztuczna inteligencja
Sztuczna inteligencja (AI) od 2022 roku zyskała niezwykłą popularność wśród dyrektorów generalnych, szczególnie po transformacyjnym wzroście generatywnej AI. Inteligentne modele generatywnej sztucznej inteligencji, jako potężny czynnik umożliwiający wprowadzanie innowacji cyfrowych nowej generacji, wiodą prym, a globalny wzrost rynku szacowany jest na 118,06 mld USD do 2032 roku według firmy Precedence Research. Firmy z różnych branż wykorzystują generatywną sztuczną inteligencję do poprawy doświadczeń klientów, wdrażania automatyzacji procesów biznesowych, usprawniania przepływów pracy, wzrostu tworzenia wartości firmy i automatyzacji procesów.
Modele generatywnej sztucznej inteligencji, zdolne do przekształcania sektorów od opieki zdrowotnej po lotnictwo, zmieniają sposób działania firm i na nowo definiują granice innowacji. Największa w tym zasługa potencjalnej zdolności do generowania wysoce realistycznych i kreatywnych wyników, od tekstu po obrazy i muzykę.
Coraz więcej organizacji wykorzystuje niezwykłą sprawność algorytmiczną i zdolności poznawcze generatywnej sztucznej inteligencji, wspierają one transformacyjną kulturę wzrostu, niezrównanej wydajności operacyjnej, płynnych, hiper-spersonalizowanych doświadczeń użytkowników, ciągłego uczenia się i nieograniczonych innowacji.
Jednocześnie modele generatywnej sztucznej inteligencji ‘atakują’ firmy własnym zestawem ograniczeń i wad, wywołując halucynacje. Niespodziewane i szokujące, prawda? Cóż, tak, często bezsensowne wyniki odbiegają od zamierzonego celu. Zrozumienie natury halucynacji sztucznej inteligencji, ich przyczyn i skutecznych strategii ich ograniczania ma kluczowe znaczenie dla wykorzystania prawdziwego potencjału generatywnej sztucznej inteligencji.
Halucynacje sztucznej inteligencji. Enigmatyczne sfery
Halucynacje sztucznej inteligencji można wyjaśnić jako potencjalnie nieprawidłowe, niezamierzone i nierealistyczne wyniki w wyniku niezdolności dużych modeli językowych sztucznej inteligencji do generowania istotnych informacji. Halucynacje generatywnej sztucznej inteligencji nie są nowością w systemie. Jednak w erze, gdy modele sztucznej inteligencji zyskują na popularności, stanowią one poważne zagrożenie. Odchylenia w treści i bezsensowne informacje dostarczane przez modele sztucznej inteligencji jako wynik, któremu brakuje spójności semantycznej przy bliższej inspekcji, mogą poważnie zagrozić informacjom o parametrach dokładności, niezawodności i wiarygodności
Narzędzia oparte na generatywnych modelach sztucznej inteligencji mają halucynacje ze względu na nieodłączną złożoność procesu generatywnego. Jak wiemy, zostały one zaprojektowane przede wszystkim w celu naśladowania ludzkiej kreatywności, jednak zrozumienie ich realistycznych scenariuszy jest bardzo ograniczone, ponieważ nie mają one żadnej zdolności rozumowania. Dostarczają wyniki na podstawie wzorców użytkownika dostępnych w postaci danych treningowych, a gdy są ‘atakowane’ nieznanymi sytuacjami, dostarczają wyniki, które nie są w pełni zrozumiałe.
Halucynacje sztucznej inteligencji. Przykład halucynacji
Pytanie za milion brzmi: dlaczego narzędzia generatywnej sztucznej inteligencji mają halucynacje? Oto odpowiedź. Występowanie halucynacji AI jest uzależnione od kilku krytycznych czynników, w tym
- Ograniczone dane treningowe: duży model językowy - LLM wymaga intensywnego treningu na dużych zbiorach danych, aby uczyć się wzorców i generować spójne treści. Jeśli jednak dane treningowe są niewystarczające lub brakuje im różnorodności, model może mieć trudności z uchwyceniem złożoności języka, co prowadzi do halucynacji.
- Błędy w danych treningowych: Generatywne modele sztucznej inteligencji uczą się na podstawie danych, na których są szkolone. Jeśli dane treningowe zawierają luki lub błędne informacje, modele mogą nieumyślnie włączyć i wzmocnić te uprzedzenia, powodując halucynacje, które utrwalają fałszywe informacje lub stereotypy.
- Szum w danych wejściowych: Gdy duży model językowy otrzymuje niekompletne lub zaszumione dane wejściowe, może mieć trudności z dokładnym przewidywaniem, co prowadzi do halucynacji. Szum może obejmować brakujące informacje, sprzeczne stwierdzenia lub niejednoznaczne konteksty.
Halucynacje sztucznej inteligencji. Ograniczanie halucynacji
Modele generatywnej sztucznej inteligencji są podatne na halucynacje, mają one również klucz do łagodzenia nieistotnych odpowiedzi. Stosując najlepsze praktyki i wykorzystując postępy w badaniach nad sztuczną inteligencją, można zminimalizować wpływ halucynacji. Spójrzmy głębiej i odkryjmy szybkie sztuczki, aby zmniejszyć halucynacje sztucznej inteligencji:
- Bardzo dobra jakość danych: Generatywne modele sztucznej inteligencji opierają się na danych, a zatem jakość i trafność szkoleniowych zbiorów danych znacząco wpływa na zachowanie generatywnych modeli sztucznej inteligencji. Aby odpowiednio kierować modelami sztucznej inteligencji, konieczne jest zasilanie ich dobrze ustrukturyzowanymi zestawami danych, ponieważ szkolenie ich za pomocą różnorodnych, zrównoważonych i rozszerzonych zestawów danych treningowych pomaga modelom sztucznej inteligencji lepiej zrozumieć rzeczywiste scenariusze i zminimalizować uprzedzenia, jednocześnie poprawiając jakość generowanych wyników. ‘Karmienie’ generatywnych modeli sztucznej inteligencji rozszerzonymi zestawami danych szkoleniowych i starannie wyselekcjonowanymi przykładami zwiększa i poprawia ich wydajność.
- Regulacja modelu: Wdrożenie techniki regulacji modelu pomaga w większym stopniu kontrolować halucynacje poprzez szybkie karanie złożonego zachowania modelu. Zachęca to modele AI do dostarczania odpowiednich wyników, które są idealnie dopasowane do rozkładu danych szkoleniowych. W rezultacie istnieje minimalne prawdopodobieństwo wystąpienia nierealistycznych treści.
- Walidacja przez człowieka: Aby zapobiec halucynacjom dużych modeli językowych - LLM, włączenie walidacji przez człowieka w pętli i ludzkich recenzentów w generatywnym potoku sztucznej inteligencji odgrywa znaczącą rolę w identyfikowaniu i filtrowaniu halucynacyjnych wyników. Recenzenci dodają do procesu wiedzę specjalistyczną z danej dziedziny, oceniają generowane treści i upewniają się, że wyniki spełniają pożądane kryteria.
- Ograniczenie wyników: Brak ograniczeń co do możliwych wyników jest jednym z głównych powodów, dla których generatywna sztuczna inteligencja wywołuje halucynacje. Definiując granice, zawężając możliwe wyniki i ograniczając zakres generowanych treści za pomocą ścisłych progów probabilistycznych lub mechanizmów filtrowania, możemy zapobiec niezamierzonym / niewiarygodnym wynikom i czerpać korzyści z dokładniejszych wyników przy jednoczesnym zachowaniu zgodności modelu z realistycznymi scenariuszami.
- Szablony danych i specyficzność: Aby zwiększyć precyzję wyników generowanych przez sztuczną inteligencję, ogranicza się wyniki poprzez stworzenie szablonów danych lub określenie precyzyjnych, konkretnych danych w pożądanym wyniku. Strukturyzacja danych wejściowe w predefiniowanym formacie lub określanie oczekiwanych atrybutów, prowadzi model sztucznej inteligencji w kierunku generowania treści, które są ściśle zgodne z dostarczonymi wytycznymi. Takie podejście pomaga zachować spójność i trafność, jednocześnie zmniejsza ryzyko generowania mylących lub zniekształconych informacji.
- Wyraźne zdefiniowanie ról: Wyraźne zdefiniowanie roli i celu systemu AI pomaga złagodzić halucynacje generatywne AI. Twórcy ustalają obowiązki i ograniczenia sztucznej inteligencji, ustalają precyzyjne oczekiwania i kierują jej zachowaniem w celu spełnienia określonej funkcji. Gdy system sztucznej inteligencji rozumie swoją zamierzoną rolę, może skupić się na generowaniu wyników zgodnych z tym celem, ograniczając występowanie nieistotnych lub niewiarygodnych wyników.
- Wyrażanie preferencji i negatywnych przykładów: Oprócz określania pożądanych wyników, wyrażanie preferencji i dostarczanie negatywnych przykładów może dodatkowo poprawić dokładność generatywnych systemów sztucznej inteligencji. Informując sztuczną inteligencję o tym, czego chcemy uniknąć lub o niepożądanych wynikach, wyposażamy ją w wiedzę umożliwiającą podejmowanie świadomych decyzji i unikanie generowania treści odbiegających od naszych oczekiwań. Takie podejście pomaga udoskonalić zrozumienie przez sztuczną inteligencję pożądanych wyników, minimalizując prawdopodobieństwo wystąpienia halucynacji.
- Rygorystyczne testowanie i iteracja: Testowanie, a następnie rygorystyczna ocena i ciągła iteracja odgrywają kluczową rolę w radzeniu sobie z halucynacjami generatywnej sztucznej inteligencji. Pomaga to udoskonalić wydajność modelu AI, co prowadzi do ograniczenia występowania nieistotnych lub fałszywych wyników. W ramach kompleksowych scenariuszy testowych opartych na testach warunków skrajnych i pozyskiwaniu opinii użytkowników, niezawodność i dokładność modelu AI można zwiększyć, wprowadzając niezbędne korekty.
