Hallucinationer inom artificiell intelligens: Vad de är, varför de uppstår och hur de påverkar människor

La artificiell intelligens (AI) Det revolutionerar hur vi bearbetar information, automatiserar uppgifter och löser problem. Men i takt med att dess användning ökar uppstår tekniska och etiska utmaningar, varav en av de viktigaste är fenomenet som kallas "hallucinationer inom artificiell intelligens". Detta koncept, även om det kan låta konstigt eller typiskt för det mänskliga sinnet, tillämpas inom AI-området när system genererar felaktiga, irrelevanta eller helt påhittade svar som verkar tillförlitliga eller logiska.

Vid vissa tillfällen, dessa Hallucinationer går obemärkt förbi slutanvändaren, vilket kan leda till oväntade och i vissa fall allvarliga konsekvenser. Därför är en grundlig förståelse för vad AI-hallucinationer är, hur de uppstår och vad som kan göras för att mildra dem avgörande om du arbetar med AI-baserade tekniker eller helt enkelt är en regelbunden användare av assistenter och chattrobotar.

Vad är en hallucination inom artificiell intelligens?

I samband med artificiell intelligens inträffar en hallucination när ett system genererar information som inte är baserad på verkliga data eller dess tränade kunskap. Även om termen kommer från psykologin, där den hänvisar till felaktiga uppfattningar utan yttre stimulans, används den inom AI metaforiskt för att beskriva svar eller resultat som, trots att de är sammanhängande eller troliga, saknar stöd i verkligheten.

Hallucinationer i AI kan manifestera sig på olika sätt: Från sakligt felaktiga svar, feltolkningar av bilder, generering av påhittad text till skapandet av länkar till obefintliga källor. Det mest oroande är att dessa svar ofta är skrivna på ett övertygande sätt, vilket kan förvirra både användare och experter.

Stora språkmodeller (jur.kand.) som ChatGPT, Bard eller Sydney, som fungerar genom att förutsäga nästa mest sannolika ord i en konversation eller ett sms, kan "hallucinera" svar som låter helt logiska men är falska eller dekontextualiserade.

Varför uppstår hallucinationer i AI-system?

Hallucinationer inom AI har sitt ursprung i själva hur dessa system fungerar och tränas. Maskininlärningsmodeller, särskilt de som är baserade på naturlig språkbehandling eller datorseende, tränas på enorma mängder data som hämtats från internet. De identifierar sedan mönster och regelbundenheter i dessa data för att "lära sig" hur man genererar förutsägelser eller svar. Denna metod har dock flera begränsningar och risker:

• Kvalitet och bias i träningsdata: Om data som används för att träna modellen innehåller fel, falsk information, bias eller luckor, kommer modellen att lära sig och reproducera dessa defekter. Till exempel skulle ett system som endast tränas på bilder av sjuk vävnad kunna feldiagnostisera frisk vävnad som patologisk.
• Bristande tillgång till uppdaterad information: Många modeller har ett slutdatum för tillgänglig information, vilket innebär att de inte kan identifiera händelser som inträffade senare. Detta kan leda till tolkning eller fabricering av data vid frågor om aktuella händelser.
• Arkitektoniska begränsningar: Vissa modeller kämpar med att korrekt förstå sammanhang, tvetydighet eller finesserna i mänskligt språk. När de inte kan hitta ett lämpligt svar tenderar de att generera ett trovärdigt, även om det är fiktivt, svar.
• Brist på extern verifiering: De flesta modeller kontrollerar inte aktivt sanningsenligheten hos data som genereras från externa källor. De reproducerar helt enkelt mönster som ses under träning.
• Överanpassning och generalisering: Överanpassning sker när en modell anpassar sig för mycket till träningsdata och förlorar sin förmåga att anpassa sig till nya situationer. Detta ökar risken för att producera olämpliga eller ologiska svar.
• Negativa indikationer eller omedelbar behandling: Vissa användare kan medvetet lura AI:n att "hallucinera" genom att manipulera inmatning, vilket kallas jailbreaking.

I slutändan är hallucinationer resultatet av en komplex interaktion mellan datakvalitet, tekniska begränsningar och modelldesign.

Verkliga exempel på hallucinationer i AI

Hallucinationer är inte bara teoretiskt; det finns många dokumenterade exempel från verkliga livet. Dessa fall illustrerar behovet av att utveckla förebyggande strategier och vikten av mänsklig tillsyn. Några av de mest anmärkningsvärda exemplen inkluderar:

• ChatGPT uppfinner evenemangsdatum: Innan kung Karl III:s kröning genererade chatboten en profil som felaktigt angav att evenemanget skulle äga rum den 19 maj 2023, när det faktiska datumet var den 6 maj. Svaret var sammanhängande och detaljerat, men helt felaktigt.
• Chatbotar som bekänner fiktiva känslor eller beteenden: Microsofts chatbot i Sydney påstod sig till och med ha blivit förälskad i användare och till och med ha spionerat på Bing-anställda, även om detta aldrig hände.
• System som genererar falska länkar: Vissa juridikexperter fabricerar länkar till webbplatser eller artiklar som faktiskt inte existerar, vilket gör det svårt att verifiera deras giltighet. tillförlitlighet.
• AI-modeller inom medicin: Modeller har rapporterats feldiagnostisera godartade lesioner som maligna, vilket avslöjar den potentiella faran när AI hallucinerar i känsliga sammanhang.
• Bard av Google och James Webb-rymdteleskopet: Bard hävdade att teleskopet tog de första bilderna av en planet utanför solsystemet, vilket var falskt och utlöste kontroverser.

Dessa exempel visar att även om AI är användbar och korrekt för det mesta, finns det en betydande andel fall där den kan generera felaktiga, imaginära eller farliga data.

Faktorer som förstärker hallucinationer inom artificiell intelligens

För att fördjupa sig i orsakerna till hallucinationer är det användbart att analysera de viktigaste faktorerna som förstärker dem:

• Komplexiteten i mänskligt språk: Språk är fullt av subtiliteter, dubbla ord och skiftande sammanhang. AI-system kan ha svårt att korrekt tolka dessa subtiliteter, särskilt när sammanhanget är oklart eller tvetydigt.
• Motsägelsefulla eller brusiga data: Om indata innehåller fel eller motsägelser kan systemet generera inkonsekventa svar.
• Modelldesign och arkitektur: Begränsningar i modellstrukturen eller de algoritmer som används kan leda till felaktiga eller påhittade tolkningar.
• Träningsbias: Modeller tränade på partiska, ofullständiga eller polariserade data tenderar att replikera dessa problem i sina svar.
• Överfit: En överanpassad modell klamrar sig fast vid träningsmönster och har svårt att anpassa sig till nya situationer, vilket ökar sannolikheten för hallucinationer.
• Brist på verifiering i realtid: Bristande tillgång till aktuell information eller faktagranskningssystem kan leda till svar som är föråldrade eller fiktiva.
• Utnyttjande genom uppmaningar: Vissa användare kan få modellen att generera felaktiga svar med meddelanden som är särskilt utformade för att utnyttja svagheter i systemet.

Det oroande är att, även om dessa begränsningar är välkända, är det fortfarande en betydande teknisk utmaning att utrota hallucinationer.

Konsekvenser och risker med hallucinationer vid AI

Effekten av en AI-hallucination kan variera kraftigt beroende på sammanhanget och felets allvarlighetsgrad. Några möjliga konsekvenser inkluderar:

• Spridning av felinformation: Felaktiga svar kan bidra till spridning av falska nyheter, rykten eller overifierad information.
• Hälso- och rättsliga konsekvenser: I medicinska eller juridiska tillämpningar kan en hallucinerad rekommendation leda till beslut som är skadliga eller farliga för hälsan eller egendomen.
• Misstro mot teknologi: Om AI-system ofta genererar felaktiga svar kan användare misstro deras användning eller avvisa deras implementering.
• Påverkan på företagens rykte: Allvarliga fel kan skada bilden av leverantörer av tekniklösningar och leda till kundförluster.
• Förstärkning av fördomar och diskriminering: Om träningsdata innehöll partiskheter kan hallucinerade svar vidmakthålla diskriminerande tendenser.

Utvecklares och användares ansvar att upptäcka och minska dessa risker är avgörande för att göra AI verkligt användbar och säker.

Hur kan hallucinationer förebyggas och mildras med AI?

Att förhindra att AI "hallucinerar" är en av de största utmaningarna inom aktuell forskning. Olika metoder och strategier tillämpas för att minska frekvensen och allvarlighetsgraden av dessa fel:

• Kontinuerlig förbättring av träningsdata: Att granska, filtrera och förbättra kvaliteten på de data som används för att träna modellen är ett avgörande steg för att begränsa risken för att lära sig felaktiga mönster.
• Mänsklig övervakning: Mänsklig intervention för att övervaka, utvärdera och korrigera AI-svar är avgörande, särskilt i kritiska eller känsliga sammanhang.
• Implementering av probabilistiska tröskelvärden och filter: Att begränsa modellens svar till de med tillräckligt hög sannolikhet för framgång hjälper till att minska felmarginalen.
• Extern verifiering: Korsreferera informationen som genereras av AI med externa källor, databaser eller API:er kan bidra till att förhindra generering av fabricerad data.
• Justera och förbättra arkitekturer: Forskare arbetar kontinuerligt med att optimera modeller för att begränsa överanpassning och förbättra deras förmåga till generalisering och kontextuell förståelse.
• Kontroll av uppmaningar och indikationer: Att upptäcka och blockera attacker som syftar till att utnyttja systembrister är nyckeln till att undvika manipulerade eller vanföreställda reaktioner.

Experter är dock överens om att det är svårt att helt utrota hallucinationer, så förebyggande och minskning av konsekvenserna är de mest realistiska strategierna idag.

Hur vanligt är hallucinationer inom artificiell intelligens?

Frekvensen med vilka hallucinationer uppstår varierar beroende på modell och sammanhang. Olika studier har uppskattat att till exempel ChatGPT kan hallucinera runt 15 % till 20 % av svaren, även om vissa versioner och tester har upptäckt ännu högre andelar i vissa scenarier.

Till exempel observerades en framgångsgrad på 3.5 % i en analys av ChatGPT 61, vilket innebär att svaret i mer än en tredjedel av fallen var felaktigt eller påhittat. I ChatGPT 4 steg framgångsgraden till 72 %, men andelen hallucinationer låg fortfarande kvar runt 28 %.

Dessa data visar att även om AI utvecklas mycket snabbt, är risken för felaktiga svar fortfarande betydande. Av denna anledning måste både utvecklare, teknikföretag och användare vara medvetna om riskerna och arbeta tillsammans för att minimera fel.

Vad görs för att bekämpa hallucinationer?

Det vetenskapliga och tekniska samfundet är djupt engagerat i forskning för att lösa detta problem. Några av de strategier som utvecklas eller förbättras är:

• Design av mer robusta arkitekturer: Arbete pågår för att utforma modeller som bättre kan skilja mellan tillförlitlig och otillförlitlig information, eller som kan uttrycka osäkerhet när de ställs inför en fråga de inte kan besvara med säkerhet.
• Kontinuerligt lärande och feedback: Att införliva felkorrigering och erfarenhetsbaserat lärande möjliggör modellförfining och minskning av framtida hallucinationer.
• Regulariseringsmetoder: Tekniker tillämpas för att undvika överanpassning och uppmuntra modellgeneralisering till okända sammanhang.
• Extern kontroll och revision: Inför oberoende granskningar och kontroller för att övervaka AI-prestanda före kommersiell implementering.
• Filtrerings- och förbehandlingsprocesser: Analysera och kontrollera systemindata för att minska sannolikheten för att inmatningsfel leder till felaktiga svar.

Alla dessa tekniker strävar efter samma mål: att göra artificiell intelligens mer tillförlitlig, ansvarsfull och säkrare för alla dess användare.

Hallucinationer inom artificiell intelligens representerar en av de mest fascinerande och komplexa utmaningarna inom dagens teknik. Även om de till viss del är oundvikliga med tanke på modellernas och dataens begränsningar, kan deras inverkan minskas avsevärt genom goda utbildningsmetoder, mänsklig övervakning och kontinuerlig utveckling. Du kan läsa mer om AI-innovationer i den här artikeln.Att förstå detta fenomen hjälper användare och utvecklare att använda AI mer intelligent, medvetet och säkert, vilket förhindrar att detta kraftfulla verktyg blir en källa till felinformation eller risk. Nyckeln är att kombinera tekniska framsteg med lämplig etik och tillsyn.

Relaterad artikel:

De viktigaste skillnaderna mellan ChatGPT-3.5 och GPT-4 förklaras

Isaac

Passionerad författare om bytesvärlden och tekniken i allmänhet. Jag älskar att dela med mig av min kunskap genom att skriva, och det är vad jag kommer att göra i den här bloggen, visa dig alla de mest intressanta sakerna om prylar, mjukvara, hårdvara, tekniska trender och mer. Mitt mål är att hjälpa dig att navigera i den digitala världen på ett enkelt och underhållande sätt.