Що таке “галюцинації” штучного інтелекту?
Уявіть, що ви навчаєте дитину розпізнавати кольори, але вона постійно називає червоний колір синім. Це було б дивно, чи не так? Щось подібне може трапитися з штучним інтелектом (AI). У світі AI термін “галюцинації” використовується для опису випадків, коли AI дає впевнені відповіді, які не виправдовуються його тренувальними даними.
Як виявляються галюцинації в AI?
Галюцинації AI виявляються, коли AI дає відповідь або висновок, який здається нелогічним або не відповідає даним, на яких він був навчений. Це може статися через помилки в алгоритмах AI або через недостатність або некоректність тренувальних даних. Це трохи схоже на те, як людина може бачити міражі в пустелі – мозок сприймає інформацію, яка не відповідає реальності.
Приклади галюцинацій в роботі AI: Bard і DALL-E 2
Як приклад, розглянемо два інструменти AI – Bard і DALL-E 2. Bard – це чат-бот, заснований на великій мовній моделі, а DALL-E 2 – це AI, що створює зображення. Обидва з цих AI можуть “галюцинувати”, видаючи відповіді або зображення, які не відповідають їх тренувальним даним. Це ніби попросити дитину намалювати кішку, а вона малює динозавра.
- Bard: Цей чат-бот, заснований на великій мовній моделі, може видавати відповіді, які не відповідають його тренувальним даним. Наприклад, він може використовувати слова або фрази, які не були присутніми в його тренувальному наборі даних, або він може використовувати слова в контекстах, які не відповідають тому, як вони були використані під час тренування.
- DALL-E 2: Цей AI, що створює зображення, також може “галюцинувати”, видаючи зображення, які не відповідають його тренувальним даним. Наприклад, він може генерувати зображення, які включають елементи або деталі, які не були присутніми в його тренувальному наборі даних.
Чому важливо перевіряти достовірність інформації, наданої AI?
Перевірка достовірності інформації, наданої AI, важлива з кількох причин. По-перше, це допомагає забезпечити, що AI використовується відповідно до його призначення і не вводить користувачів в оману. По-друге, це допомагає виявити і виправити галюцинації AI, що можуть виникнути через помилки в алгоритмах або некоректність тренувальних даних. Це ніби перевіряти відповіді на тесті – якщо ви не перевірите, ви не дізнаєтесь, де ви помилилися.
Для цього, у чату GPT можна спитати, наприклад так: “Ти впевнений, що інформація, яку ти мені надаєш, була в тому тексті, що я відправив тобі?” або “Ти впевнений, що інформація, яку ти мені надаєш, достовірна?” Якщо він вигадав факти, які написав, він скаже про це, вибачиться і запропонує перегенерувати відповідь.
Як ми можемо краще розуміти та контролювати галюцинації AI?
Щоб краще розуміти та контролювати галюцинації AI, нам потрібно продовжувати дослідження в цій області. Це означає розробку більш точних алгоритмів, покращення якості тренувальних даних і створення ефективних механізмів перевірки достовірності. Також важливо розуміти, що AI – це лише інструмент, і він повинен бути використаний відповідно.
А з якими глюками штучного інтелекту стикались ви особисто – напишіть, будь ласка, в коментарях до цієї статті.
