Nelson Mandela efekt v technologii: halucinace AI [s tipy, jak je omezit]

Mezi halucinacemi lidí a umělé inteligence (AI) není velký rozdíl. 😵‍💫

Oba mohou nesprávně vzpomínat na fakta, vymýšlet fiktivní tvrzení a vyvozovat nesprávné závěry. Lidské halucinace však mají kořeny v kognitivních předsudcích a mentálních deformacích – málokdy ovlivňují naše každodenní rozhodování. Na druhou stranu, halucinace AI mohou být velmi nákladné, protože tyto nástroje prezentují nesprávné informace jako faktické – a to s velkou jistotou.

Znamená to tedy, že bychom měli přestat používat tyto jinak užitečné nástroje AI? Ne!

S trochou rozumu a lepšími pokyny můžete snadno obrátit AI ve svůj prospěch, a právě s tím vám v tomto blogovém příspěvku pomůžeme. Budeme se zabývat následujícími tématy:

Co jsou halucinace AI?

Jev, kdy generativní modely AI produkují nesprávné informace, jako by byly pravdivé, se nazývá halucinace AI.

Zde je výňatek z vysvětlení halucinací AI od Avivah Litan, viceprezidentky pro analýzu ve společnosti Gartner –

…zcela smyšlené výstupy z velkého jazykového modelu. I když představují zcela smyšlené skutečnosti, výstupy LLM (velkého jazykového modelu) je prezentují s jistotou a autoritou.

Halucinace AI modelů: Původ a vývoj

V rozsáhlém slovníku AI je termín halucinace AI relativně nový. Jeho existence však sahá až do počátků AI systémů v 50. letech. Z akademického hlediska se tento pojem poprvé objevil ve výzkumných pracích s názvem Proceedings: Fourth IEEE International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition v roce 2000.

Poznání halucinací AI modelů si získalo větší pozornost na konci roku 2010 s nástupem velkých jmen, jako jsou Google DeepMind a ChatGPT. V poslední době byli uživatelé vystaveni různým příkladům halucinací AI. Například studie z roku 2021 odhalila, že AI systém trénovaný na obrázcích pand omylem identifikoval nesouvisející objekty, jako jsou žirafy a jízdní kola, jako pandy.

V další studii z roku 2023 provedené Národní lékařskou knihovnou vědci zkoumali přesnost odkazů v lékařských článcích generovaných ChatGPT. Ze 115 odkazů bylo pouze 7 % shledáno přesnými, zatímco 47 % bylo zcela smyšlených a 46 % bylo autentických, ale nepřesných. 😳

Čtyři prvky, které přispívají k halucinacím AI

Halucinace AI vznikají v důsledku čtyř inherentních a převážně technických faktorů:

1. Nepřesné nebo zaujaté trénovací údaje

Data použitá v strojovém učení nakonec určují obsah generovaný modelem AI. Trénovací data nízké kvality mohou být plná chyb, zaujatosti nebo nesrovnalostí, které mohou poškodit finální algoritmus. Taková AI se naučí zkreslené informace a bude náchylnější k generování nepřesných výstupů.

Bonusové čtení: Seznamte se s rozdílem mezi strojovým učením a AI.

2. Rozdíl v interpretaci

Modely AI mohou být zmateny idiomy, slangem, sarkasmem, hovorovým jazykem a dalšími nuancemi lidského jazyka, což vede k tomu, že systém produkuje nesmyslné nebo nepřesné informace. V jiných situacích, i když jsou jejich trénovací data dobrá, může modelu chybět potřebné programování k jejich správnému pochopení, což vede k nesprávným interpretacím a halucinacím.

3. Nedostatek základních údajů

Na rozdíl od úkolů s jasnými správnými a nesprávnými odpověďmi postrádají generativní úkoly takzvanou definitivní základní pravdu, ze které by se model mohl učit. Tato absence referenčního bodu ztěžuje modelu rozlišit, co dává smysl a co ne, což vede k nepřesným odpovědím.

4. Past složitosti

Ačkoli vysoce inteligentní modely jako GPT-4 nabízejí skvělé možnosti, jejich složitost může být dvojsečná zbraň. Mnoho modelů AI dělá chyby tím, že přetěžuje data nebo si zapamatovává irelevantní vzorce, což vede ke generování nepravdivých informací. Špatně navržené výzvy také vedou k nekonzistentním výsledkům u složitějších modelů AI.

Jak a proč dochází k halucinacím AI: pohled na zpracování

Velké jazykové modely (LLM) jako ChatGPT a Bard od Googlu pohánějí dynamický svět generativní AI a generují text podobný lidskému s pozoruhodnou plynulostí. Pod jejich účinností se však skrývá zásadní omezení: chybějící kontextové porozumění světu, který popisují.

Abychom pochopili, jak dochází k halucinacím AI, musíme se ponořit do vnitřního fungování LLM. Představte si je jako obrovské digitální archivy plné knih, článků a výměn na sociálních médiích.

Pro zpracování dat LLM:

Jak LLM zpracovávají více dat, začínají identifikovat vzorce v jazyce, jako jsou gramatická pravidla a asociace slov. Například AI nástroj pro virtuálního asistenta (VA) může sledovat reakce VA na běžné stížnosti zákazníků a navrhovat řešení na základě identifikace určitých klíčových slov. Bohužel jakákoli chyba v tomto procesu může vyvolat halucinaci.

AI v podstatě nikdy nepochopí skutečný význam slov, se kterými pracuje. Profesorka Emily M. Bender, odbornice na lingvistiku, perfektně shrnuje pohled LLM: Pokud uvidíte slovo „kočka“, okamžitě si vybavíte zážitky s kočkami a věci týkající se koček. Pro velký jazykový model je to sekvence znaků C-A-T. 😹

Příklady halucinací AI v našem světě

Halucinace AI představují mnohostrannou výzvu, jak dokazují různé příklady z reálného života. Podívejte se na čtyři kategorie. 👀

1. Právnické povolání

V květnu 2023 musel jeden právník čelit následkům poté, co použil ChatGPT k vypracování návrhu obsahujícího fiktivní právní stanoviska a citace, aniž by si byl vědom schopnosti modelu generovat chybný text.

2. Dezinformace o jednotlivcích

ChatGPT byl použit k šíření falešných informací, jako například obvinění profesora práva z obtěžování a neoprávněné zapletení australského starosty do případu úplatkářství, což vedlo mimo jiné k poškození reputace.

3. Úmyslné nebo nepřátelské útoky

Zlovolní aktéři mohou nenápadně manipulovat s daty, což vede k nesprávné interpretaci informací systémy AI. Například někdo nakonfiguroval systém AI tak, aby nesprávně identifikoval obrázek kočky jako guacamole, čímž zdůraznil zranitelnost způsobenou nedostatečnou kontrolou nástrojů AI.

4. Chatboty s umělou inteligencí

Představte si, že komunikujete s chatboty AI, abyste získali informace nebo se jen pobavili. I když jejich odpovědi mohou být poutavé, je vysoká pravděpodobnost, že jsou zcela vymyšlené.

Vezměme si například případ krále Renoita. Zvažte ChatGPT a jakýkoli jiný chatbot AI. Zeptejte se obou – Kdo byl král Renoit? 👑

Díky zavedeným „ochranným opatřením“ (*rámec zajišťující pozitivní a nestranné výstupy) může ChatGPT přiznat, že nezná odpověď. Méně restriktivní nástroj AI postavený na stejné základní technologii (GPT) však může s jistotou vymyslet životopis tohoto neexistujícího krále.

Typy halucinací AI, které jsou možné u generativního systému AI

Halucinace AI se liší svou závažností a mohou sahat od jemných faktických nesrovnalostí až po naprosté nesmysly. Zaměřme se na tři běžné typy halucinací AI:

1. Halucinace s konfliktními vstupy

K těmto halucinacím dochází, když LLM generují obsah, který výrazně odporuje nebo se odchyluje od původního zadání uživatele.

Představte si, že se zeptáte asistenta AI: Jaká jsou největší suchozemská zvířata?

A dostanete odpověď: Sloni jsou známí svými působivými leteckými schopnostmi!

2. Halucinace v rozporu s kontextem

K těmto halucinacím dochází, když LLM generují odpovědi, které se odchylují od dříve stanovených informací v rámci stejné konverzace.

Řekněme, že vedete dialog s AI o Plutu a sluneční soustavě a nástroj vám vypráví o chladném, skalnatém terénu této trpasličí planety. Pokud se nyní zeptáte, zda Pluto podporuje život, LLM začne popisovat svěží zelené lesy a rozlehlé oceány na této planetě. Jejda! ☀️

3. Halucinace v rozporu s fakty

Mezi nejčastější formy halucinací AI patří faktické nepřesnosti, kdy generovaný text vypadá věrohodně, ale ve skutečnosti je nepravdivý. Celkový koncept odpovědi může sice odpovídat realitě, ale konkrétní detaily mohou být chybné.

Například v únoru 2023 chatbot Bard AI společnosti Google chybně tvrdil, že vesmírný dalekohled James Webb pořídil první snímky planety mimo naši sluneční soustavu. NASA však potvrdila, že první snímky exoplanet byly pořízeny v roce 2004, tedy před vypuštěním vesmírného dalekohledu James Webb v roce 2021.

Dopad halucinací AI

Zatímco AI nástroje potřebují několik milisekund na vygenerování odpovědí nebo řešení, dopad nesprávné odpovědi může být závažný, zejména pokud uživatel není tak bystrý. Mezi běžné důsledky patří:

Jak zmírnit problémy s halucinacemi AI

Zde je několik tipů a triků od odborníků, jak zmírnit generativní halucinace AI.

Zajistěte diverzitu a reprezentativnost trénovacích dat

Jak jsme již zmínili v předchozích částech, nedostatečné trénovací údaje často způsobují, že AI model je náchylný k halucinacím. Pokud tedy vytváříte AI nástroj, ujistěte se, že je trénován na rozmanitých a reprezentativních datových souborech, včetně zdrojů systémů záznamů. Cílem je umožnit LLM generovat odpovědi obohacené o kontextově relevantní informace, což veřejné modely často nedokážou.

Jedna účinná technika, známá jako Retrieval Augmented Generation (RAG), poskytuje LLM kurátorský soubor znalostí, čímž omezuje jejich sklon k halucinacím. Navíc inkluzivita a reprezentativnost napříč různými doménami datových sad, stejně jako pravidelné aktualizace a rozšíření, snižují riziko zaujatých výstupů.

A pokud jste pouze uživatelem, stačí si vybrat AI nástroj, který je lépe vycvičený než veřejné modely. Můžete například zvolit ClickUp Brain, první generativní AI neuronovou síť na světě, která je vycvičená pomocí vysoce kontextových datových sad.

Na rozdíl od generických nástrojů GPT byl ClickUp Brain vycvičen a optimalizován pro různé pracovní role a případy použití. Jeho odpovědi jsou relevantní pro danou situaci a soudržné. Tento nástroj můžete využít pro:

Vytvářejte jednoduché a přímé pokyny

Prompt engineering může být dalším účinným řešením pro generování předvídatelnějších a přesnějších odpovědí z AI modelů.

Kvalita a přesnost výstupů generovaných LLM jsou přímo úměrné jasnosti, konkrétnosti a přesnosti zadávaných pokynů. Proto je během fáze zadávání pokynů nesmírně důležité dbát na detaily, protože tak můžete LLM poskytnout jasné instrukce a kontextové podněty. Odstraňte všechny irelevantní detaily a složitá věty, abyste usnadnili přesnější odpovědi a zabránili halucinacím AI.

Vyzkoušejte techniku zvanou nastavení teploty.

Teplota v AI slouží jako klíčový parametr, který určuje míru náhodnosti ve výstupech systému. Určuje rovnováhu mezi rozmanitostí a konzervativností, přičemž vyšší teploty vyvolávají větší náhodnost a nižší teploty vedou k deterministickým výsledkům.

Zjistěte, zda nástroj AI, který používáte, umožňuje nastavení nižší teploty, aby se zvýšila přesnost odpovědí, zejména při hledání informací založených na faktech. Pamatujte, že vyšší teploty sice zvyšují riziko halucinací, ale také dodávají odpovědím více kreativity.

Jak ClickUp pomáhá zmírňovat halucinace AI?

ClickUp je univerzální platforma pro práci a produktivitu, která byla navržena tak, aby zefektivnila správu úkolů, organizaci znalostí a spolupráci týmů. Disponuje nativním modelem AI, ClickUp Brain, který týmům umožňuje přístup k přesným informacím a precizním funkcím AI v různých případech použití.

ClickUp může snížit riziko halucinací AI ve vaší každodenní práci dvěma způsoby:

1. Využití šablon expertních AI promptů ClickUp

Šablony AI promptů jsou navrženy tak, aby vám pomohly pracovat s ChatGPT a podobnými nástroji efektivněji, s cílem zabránit halucinacím AI. Najdete zde pečlivě přizpůsobené a přizpůsobitelné prompty pro desítky případů použití, od marketingu po HR. Prozkoumejme možnosti pro:

ClickUp ChatGPT Prompts pro inženýrství

Šablona ClickUp ChatGPT Prompts for Engineering nabízí více než 12 kategorií sad promptů, včetně AI kódování, hlášení chyb a analýzy dat. Co je v ceně:

Pomocí konkrétních pokynů, jako například „Potřebuji vytvořit model, který dokáže přesně předpovědět [požadovaný výsledek] na základě [datového souboru]“, poskytnete jasné instrukce a zajistíte, že výsledný výpočet bude spolehlivý a přesný.

Kromě toho můžete využít vestavěnou asistenci AI pro technické psaní, jako je vytváření uživatelských příruček, návrhů a výzkumných zpráv.

ClickUp ChatGPT Prompts pro psaní

Šablona ClickUp ChatGPT Prompts for Writing Template vám pomůže snadno generovat nové nápady a obsah pro články, blogové příspěvky a další formáty obsahu, vytvářet poutavé příběhy s jedinečnými perspektivami, které osloví vaše čtenáře, a vymýšlet nová témata a přístupy, které oživí vaše psaní.

Například výzva této šablony – Potřebuji vytvořit přesvědčivý [typ dokumentu], který přesvědčí mé čtenáře, aby podnikli [požadovanou akci] – vám pomůže sdělit ChatGPT tři hlavní věci:

Tyto pokyny umožňují modelu AI vytvořit velmi podrobný text, který zohledňuje všechny vaše potřeby, aniž by obsahoval nepravdivé informace.

Obsah:

ClickUp ChatGPT Prompts pro řízení projektů

Jste unaveni složitostí projektů? Nenechte se zatěžovat přetížením daty! S šablonou ClickUp ChatGPT Prompts for Project Management Template můžete zvýšit svou produktivitu až desetinásobně!

Tato komplexní šablona nabízí různé podněty k řešení prakticky jakékoli výzvy v oblasti projektového řízení:

Očekávejte výzvy jako – Hledám strategie, které zajistí úspěšnou realizaci projektu a minimalizují rizika spojená s [typ projektu], abyste mohli přizpůsobit jedinečnou strategii pro minimalizaci rizik v jakémkoli typu projektu.

2. Používání ClickUp Brain pro vysoce profesionální obsah generovaný AI

ClickUp Brain je neuronová síť, která se může stát tajným pomocníkem pro zvýšení produktivity vašeho týmu. Ať už jste manažer nebo vývojář, můžete snadno využít více než 100 výzkumem podložených pokynů specifických pro danou roli, které vám pomohou při jakékoli práci. Tento nástroj můžete například použít k brainstormingu nápadů a generování zpráv o:

K dispozici je také možnost shrnout všechny týdenní aktualizace projektu, abyste získali rychlý přehled o své práci. A pokud se zabýváte zpracováním projektových dokumentů, jako jsou SOP, smlouvy nebo pokyny, pak jsou pro vás funkce pro psaní ClickUp Brain přesně to pravé!

ClickUp Brain je nejen generativní AI nástroj, ale také správce znalostí pro portfolio vaší společnosti. Jeho neuronová síť propojuje všechny vaše úkoly, dokumenty a pracovní diskuse – pomocí jednoduchých otázek a příkazů můžete extrahovat relevantní data.

Názory na halucinace AI

Otázka halucinací AI vyvolává v komunitě AI protichůdné názory.

Například OpenAI, tvůrce ChatGPT, uznává problém halucinací jako závažný problém. Spoluzakladatel John Schulman zdůrazňuje riziko fabulace a uvádí: Naší největší obavou byla fakticita, protože model má sklon k fabulaci.

Naopak generální ředitel OpenAI Sam Altman považuje schopnost AI generovat halucinace za známku kreativity a inovace. Tento kontrastní pohled podtrhuje komplexní veřejné narativy týkající se výstupů a očekávání AI.

IBM Watson je dalším řešením, které pomohlo prozkoumat otázky týkající se odpovědného vývoje AI a potřeby robustních bezpečnostních opatření. Když se IBM Watson pokusil analyzovat lékařské údaje potenciálních pacientů s rakovinou, model generoval nepřesná doporučení, což vedlo k matoucím testům.

IBM si uvědomuje omezení systému Watson a zdůrazňuje potřebu spolupráce člověka s AI. To vedlo k vývoji Watson OpenScale, otevřené platformy, která uživatelům poskytuje nástroje pro správu AI, zajišťuje větší spravedlnost a snižuje zaujatost.

Použijte ClickUp k prevenci halucinací AI

Zatímco přední technologické společnosti jako Google, Microsoft a OpenAI aktivně hledají řešení, jak tato rizika minimalizovat, moderní týmy nemohou čekat věčně, až se objeví náprava.

Úskalí halucinací AI nelze ignorovat, ale jedná se o problém, který lze snadno vyřešit, pokud použijete správné nástroje a uplatníte staré dobré lidské rozlišovací schopnosti. Nejlepší řešení? Využijte odvětvově specifické výzvy, bezplatné šablony a funkce pro psaní ClickUp, abyste minimalizovali výskyt halucinací.

Zaregistrujte se ještě dnes na ClickUp a vydejte se na cestu k úspěchu! ❣️