A technológia Nelson Mandela-hatása: AI-hallucinációk [tippekkel azok csökkentésére]

Kevés különbség van az emberek és a mesterséges intelligencia (AI) hallucinációi között. 😵‍💫

Mindkettő helytelenül idézhet fel tényeket, kitalálhat fiktív állításokat és téves következtetéseket vonhat le. Az emberi hallucinációk azonban kognitív torzításokban és mentális torzulásokban gyökereznek, és ritkán befolyásolják mindennapi döntéshozatalunkat. Az AI hallucinációi viszont meglehetősen költségesek lehetnek, mivel ezek az eszközök helytelen információkat tényekként mutatnak be – és méghozzá nagy magabiztossággal.

Ez azt jelenti, hogy abba kellene hagynunk ezeknek az egyébként hasznos AI-eszközöknek a használatát? Nem!

Egy kis éleslátással és jobb utasításokkal könnyedén a saját javára fordíthatja az AI-t, és pontosan ebben segítünk Önnek ebben a blogbejegyzésben. A következő témákat fogjuk tárgyalni:

Mik azok az AI-hallucinációk?

Az a jelenség, amikor a generatív AI-modellek helytelen információkat állítanak elő, mintha azok valósak lennének, AI-hallucinációnak nevezik.

Íme egy kivonat arról, hogyan magyarázza Avivah Litan, a Gartner alelnöke és elemzője az AI hallucinációkat –

…teljesen kitalált eredmények egy nagy nyelvi modellből. Annak ellenére, hogy teljesen kitalált tényeket jelentenek, az LLM (nagy nyelvi modell) eredményei magabiztosan és hitelesen mutatják be őket.

AI-modellek hallucinációi: eredete és fejlődése

A hatalmas mesterséges intelligencia szótárban az AI hallucináció kifejezés viszonylag új. Megjelenése azonban az AI rendszerek 1950-es évekbeli kezdeteire vezethető vissza. Tudományos szempontból a fogalom először a Proceedings: Fourth IEEE International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition (Előadások: Negyedik IEEE Nemzetközi Konferencia az automatikus arc- és gesztusfelismerésről ) című kutatási cikkekben jelent meg 2000-ben.

Az AI-modellek hallucinációinak ismerete a 2010-es évek végén vált széles körben ismertté, olyan nagy nevek megjelenésével, mint a Google DeepMind és a ChatGPT. Az utóbbi időben a felhasználók számos példával találkoztak az AI-hallucinációkra. Például egy 2021-es tanulmány kimutatta, hogy egy pandaképekkel betanított AI-rendszer tévesen azonosított olyan, a pandákkal nem kapcsolatos tárgyakat, mint a zsiráfok és a kerékpárok.

A National Library Of Medicine egy másik, 2023-as tanulmányában a kutatók megvizsgálták a ChatGPT által generált orvosi cikkekben szereplő hivatkozások pontosságát. A 115 hivatkozás közül csak 7% bizonyult pontosnak, míg 47% teljesen kitalált volt, 46% pedig hiteles, de pontatlan. 😳

Négy elem, amely hozzájárul az AI hallucinációkhoz

Az AI-hallucinációk négy, többnyire technikai okból keletkeznek:

1. Pontatlan vagy elfogult képzési adatok

A gépi tanulás során használt adatok határozzák meg végső soron az AI-modell által generált tartalmat. Az alacsony minőségű képzési adatok tele lehetnek hibákkal, torzításokkal vagy következetlenségekkel, amelyek ronthatják a végső algoritmust. Az ilyen AI torz információkat tanul meg, és hajlamosabb lesz pontatlan eredményeket generálni.

Bónusz olvasmány: Ismerje meg a gépi tanulás és az AI közötti különbséget.

2. Értelmezési különbség

Az AI-modelleket megzavarhatják az idiómák, a szleng, a szarkazmus, a köznyelv és az emberi nyelv egyéb árnyalatai, ami oda vezethet, hogy a rendszer értelmetlen vagy pontatlan információkat állít elő. Más helyzetekben, még akkor is, ha a képzési adatok jók, a modellnek hiányozhat a megfelelő programozás ahhoz, hogy azokat helyesen értelmezze, ami félreértelmezésekhez és hallucinációkhoz vezethet.

3. A valós helyzet hiányossága

A világos helyes és helytelen válaszokkal rendelkező feladatokkal ellentétben a generatív feladatoknak nincs úgynevezett alapvető igazságuk, amelyből a modell tanulhatna. A referencia pont hiánya megnehezíti a modell számára, hogy megkülönböztesse, mi értelmes és mi nem, ami pontatlan válaszokhoz vezet.

4. A komplexitás csapdája

Bár a GPT-4-hez hasonló rendkívül intelligens modellek nagyszerű képességekkel rendelkeznek, komplexitásuk kétélű fegyver lehet. Sok AI-modell téves eredményeket ad, mert túl sok adatot tárol vagy irreleváns mintákat memorizál, ami hamis információk generálásához vezet. A rosszul megtervezett promptok szintén inkonzisztens eredményekhez vezetnek a komplexebb AI-modellek esetében.

Hogyan és miért alakulnak ki az AI-hallucinációk: a feldolgozás perspektívája

A ChatGPT és a Google Bardhoz hasonló nagy nyelvi modellek (LLM) hajtják a generatív AI dinamikus világát, és rendkívüli folyékonysággal generálnak emberhez hasonló szövegeket. Hatékonyságuk mögött azonban egy fontos korlátozás rejlik: hiányzik a leírt világ kontextusának megértése.

Ahhoz, hogy megértsük, hogyan alakul ki egy AI-hallucináció, be kell mélyednünk az LLM-ek belső működésébe. Képzeljük el őket hatalmas digitális archívumokként, amelyek tele vannak könyvekkel, cikkekkel és közösségi média cserékkel.

Az adatok feldolgozásához az LLM-ek:

Ahogy az LLM-ek egyre több adatot dolgoznak fel, elkezdik azonosítani a nyelvben fellelhető mintákat, például a nyelvtani szabályokat és a szóösszetételeket. Például egy virtuális asszisztens (VA) mesterséges intelligencia eszköze megfigyelheti a VA válaszát a gyakori ügyfélpanaszokra, és bizonyos kulcsszavak azonosításával megoldásokat javasolhat. Sajnos, ha ebben a folyamatban bármilyen hiba történik, az hallucinációt válthat ki.

Lényegében az AI soha nem fogja fel a szavak valódi jelentését, amelyeket manipulál. Emily M. Bender professzor, nyelvész szakértő tökéletesen összefoglalja az LLM perspektíváját: Ha meglátod a „macska” szót, az azonnal felidézi a macskákkal kapcsolatos élményeket és dolgokat. A nagy nyelvi modell számára ez a C-A-T karakterek sorozata. 😹

Példák az AI hallucinációkra a mi világunkban

Az AI-hallucinációk sokrétű kihívást jelentenek, amit számos valós példa is bizonyít. Nézzük meg a négy kategóriát! 👀

1. Jogi szakma

2023 májusában egy ügyvédnek szembe kellett néznie a következményekkel, miután a ChatGPT-t használta egy fiktív jogi véleményekkel és hivatkozásokkal ellátott indítvány megfogalmazásához, nem tudva, hogy a modell képes hibás szöveget generálni.

2. Téves információk magánszemélyekről

A ChatGPT-t hamis narratívák terjesztésére használták, például egy jogprofesszort zaklatással vádoltak meg, és tévesen egy ausztrál polgármestert kevertek bele egy megvesztegetési ügybe, ami többek között a hírnév megsértéséhez vezetett.

3. Szándékos vagy ellenséges támadások

A rosszindulatú szereplők finoman manipulálhatják az adatokat, ami miatt az AI rendszerek félreértelmezhetik az információkat. Például valaki úgy konfigurálta egy AI rendszert, hogy egy macska képét guacamole-ként azonosítsa, rámutatva ezzel az AI eszközök gyenge védelmének sebezhetőségére.

4. AI-alapú csevegőrobotok

Képzelje el, hogy AI-csevegőrobotokkal kommunikál, hogy információt keressen vagy csak szórakozásból. Bár válaszaik érdekesek lehetnek, nagy az esélye, hogy teljesen kitaláltak.

Vegyük például Renoit király esetét. Gondoljunk a ChatGPT-re és bármely más AI-csevegőrobotra. Kérdezzük meg mindkettőt: Ki volt Renoit király? 👑

A „védőkorlátok” (a pozitív és elfogulatlan eredményeket biztosító keretrendszer) segítségével a ChatGPT beismerheti, hogy nem tudja a választ. Ugyanakkor egy kevésbé korlátozó, ugyanazon alaptechnológiával (GPT) épített AI-eszköz magabiztosan kitalálhat egy életrajzot ennek a nem létező királynak.

A generatív AI-rendszerekben előforduló AI-hallucinációk típusai

Az AI-hallucinációk súlyossága változó, és a finom ténybeli ellentmondásoktól a teljes képtelenségig terjedhetnek. Fókuszáljunk három gyakori típusú AI-hallucinációra:

1. Bemeneti konfliktusokat okozó hallucinációk

Ezek akkor fordulnak elő, amikor az LLM-ek olyan tartalmat generálnak, amely jelentősen ellentmond vagy eltér a felhasználó által megadott eredeti utasítástól.

Képzelje el, hogy megkérdezi egy AI asszisztenst: Melyek a legnagyobb szárazföldi állatok?

És a válasz: Az elefántok lenyűgöző repülési képességeikről ismertek!

2. Kontextussal ütköző hallucinációk

Ezek akkor fordulnak elő, amikor az LLM-ek olyan válaszokat generálnak, amelyek eltérnek a korábban ugyanazon beszélgetés során megállapított információktól.

Tegyük fel, hogy párbeszédet folytat egy AI-vel Plútóról és a naprendszerről, és az eszköz a törpebolygó hideg, sziklaszerű terepéről mesél. Ha tovább kérdezünk, hogy Plútón létezik-e élet, az LLM elkezd leírni a bolygó buja zöld erdőit és hatalmas óceánjait. Jaj! ☀️

3. Tényekkel ellentétes hallucinációk

Az AI-hallucinációk leggyakoribb formái közé tartoznak a tényszerű pontatlanságok, amikor a generált szöveg hihetőnek tűnik, de végül nem felel meg a valóságnak. Bár a válasz általános koncepciója összhangban lehet a valósággal, a részletek hibásak lehetnek.

Például 2023 februárjában a Google Bard AI csevegőrobotja tévesen állította, hogy a James Webb Űrtávcső készítette az első képeket egy naprendszerünkön kívüli bolygóról. A NASA azonban megerősítette, hogy az első exobolygó-képeket 2004-ben készítették, még a James Webb Űrtávcső 2021-es indítása előtt.

Az AI-hallucinációk hatása

Bár az AI-eszközöknek néhány milliszekundumba telik a válaszok vagy megoldások generálása, a nem teljesen helyes válaszok hatása súlyos lehet, különösen, ha a felhasználó nem elég éles szemű. Néhány gyakori következmény:

Hogyan lehet enyhíteni az AI hallucinációk problémáit?

Íme néhány szakértői tipp és trükk a generatív AI hallucinációk enyhítésére.

Biztosítsa a sokszínűséget és a reprezentativitást a képzési adatokban

Ahogy a korábbi szakaszokban már említettük, a nem megfelelő képzési adatok gyakran hajlamosak az AI-modelleket hallucinációkra. Tehát, ha Ön az, aki AI-eszközt fejleszt, győződjön meg arról, hogy az sokszínű és reprezentatív adatkészleteken, beleértve a nyilvántartási rendszerek forrásait is, van-e képelve. Az ötlet az, hogy az LLM-ek képesek legyenek olyan válaszokat generálni, amelyek kontextuálisan releváns információkkal vannak átitatva, amit a nyilvános modellek gyakran nem tudnak megtenni.

Az egyik hatékony technika, az úgynevezett Retrieval Augmented Generation (RAG), az LLM-eknek egy gondosan összeállított tudásbázist kínál, korlátozva ezzel hallucinációs hajlamukat. Ezenkívül a különböző adatbázisok inkluzivitása és reprezentativitása, valamint a rendszeres frissítések és bővítések csökkentik a torzított eredmények kockázatát.

Ha pedig csak felhasználó vagy, akkor csak annyit kell tenned, hogy olyan AI eszközt választasz, amely jobban képzett, mint a nyilvános modellek. Például választhatod a ClickUp Brain-t, a világ első generatív AI neurális hálózatát, amelyet rendkívül kontextusfüggő adatkészletekkel képeztek ki.

A generikus GPT eszközöktől eltérően a ClickUp Brain-t különböző munkakörökhöz és felhasználási esetekhez képezték ki és optimalizálták. Válaszai helyzethez igazodóak és koherensek, és az eszközt a következőkre használhatja:

Készítsen egyszerű és közvetlen utasításokat

A prompt engineering egy másik hatékony megoldás lehet az AI-modellekből származó válaszok előrejelzésének és pontosságának javítására.

Az LLM-ek által generált kimenet minősége és pontossága közvetlenül arányos a kapott utasítások egyértelműségével, konkrét voltával és pontosságával. Ezért a részletekre való odafigyelés rendkívül fontos az utasítások megadásának fázisában, mivel ez lehetővé teszi, hogy az LLM-eknek egyértelmű utasításokat és kontextuális jelzéseket adjon. Távolítson el minden irreleváns részletet és bonyolult mondatot, hogy pontosabb válaszokat kapjon és megelőzze az AI-hallucinációkat.

Kísérletezzen a hőmérséklet-beállítások nevű technikával

Az AI-ban a hőmérséklet egy fontos paraméter, amely a rendszer kimenetének véletlenszerűségi fokát szabályozza. Ez határozza meg a sokszínűség és a konzervativizmus közötti egyensúlyt, ahol a magasabb hőmérséklet nagyobb véletlenszerűséget, az alacsonyabb hőmérséklet pedig determinisztikus eredményeket eredményez.

Ellenőrizze, hogy az Ön által használt AI eszköz lehetővé teszi-e az alacsonyabb hőmérséklet beállítást a válaszok pontosságának javítása érdekében, különösen tényeken alapuló információk keresése esetén. Ne feledje, hogy míg a magasabb hőmérséklet növeli a hallucinációk kockázatát, ugyanakkor a válaszokat is kreatívabbá teszi.

Hogyan segít a ClickUp az AI-hallucinációk enyhítésében?

A ClickUp egy sokoldalú munka- és termelékenységi platform, amelynek célja a feladatkezelés, a tudásszervezés és a csapatok közötti együttműködés racionalizálása. Saját AI-modellel rendelkezik, a ClickUp Brain-nel, amely lehetővé teszi a csapatok számára, hogy különböző felhasználási esetekben pontos információkhoz és precíz AI-funkciókhoz férjenek hozzá.

A ClickUp kétféle módon csökkentheti az AI-hallucinációk kockázatát a mindennapi munkában:

1. A ClickUp szakértői AI prompt sablonjainak kihasználása

Az AI prompt sablonok célja, hogy segítsenek a ChatGPT és hasonló eszközök hatékonyabb használatában, az AI hallucinációk megelőzése érdekében. Több tucat felhasználási esethez találhat gondosan összeállított és testreszabható promptokat, a marketingtől a HR-ig. Fedezzük fel a következő lehetőségeket:

ClickUp ChatGPT parancsok mérnöki munkához

A ClickUp ChatGPT Prompts for Engineering Template (ClickUp ChatGPT promptok mérnöki sablonhoz) több mint 12 kategóriájú promptkészletet kínál, beleértve az AI kódolást, a hibajelentéseket és az adatelemzést. A csomag tartalma:

Konkrét utasításokkal, például: Olyan modellt kell létrehoznom, amely [adatkészlet] alapján pontosan megjósolja [kívánt eredményt], egyértelmű utasításokat ad, és biztosítja, hogy a végső számítás megbízható és pontos legyen.

Ezenkívül beépített AI-segítséget vehet igénybe technikai írásbeli feladatokhoz, például felhasználói kézikönyvek, ajánlatok és kutatási jelentések elkészítéséhez.

ClickUp ChatGPT írási útmutatók

A ClickUp ChatGPT írási sablonok segítségével könnyedén generálhat új ötleteket és tartalmakat cikkekhez, blogbejegyzésekhez és más tartalomformátumokhoz, lenyűgöző történeteket alkothat egyedi perspektívákkal, amelyek rezonálnak az olvasóival, és új témákat és megközelítéseket találhat ki, hogy új életet leheljen írásaiba.

Például ez a sablon promptja – Meg kell írnom egy meggyőző [dokumentumtípus], amely ráveszi az olvasókat, hogy [kívánt cselekvés] – segít három fő dolgot közölni a ChatGPT-vel:

Ezek az utasítások lehetővé teszik az AI-modell számára, hogy rendkívül részletes szöveget állítson össze, amely figyelembe veszi az összes igényét, anélkül, hogy hamis tartalmat adna ki.

Tartalom:

ClickUp ChatGPT utasítások projektmenedzsmenthez

Unod már a projektek bonyolultságát? Ne hagyd, hogy az adat túlterhelés lehúzzon! A ClickUp ChatGPT Prompts for Project Management Template segítségével tízszeresére növelheted a termelékenységedet!

Ez az átfogó sablon sokféle útmutatást kínál, amelyekkel gyakorlatilag bármilyen projektmenedzsment kihívás megoldható:

Várhatóan olyan utasításokat kapunk, mint például: „Olyan stratégiákat keresek, amelyek biztosítják a projekt sikeres megvalósítását és minimalizálják a [projekt típusa] kockázatait”, hogy egyedi stratégiát alakíthassunk ki a kockázatok minimalizálására bármilyen típusú projektben.

2. A ClickUp Brain használata professzionális, AI által generált tartalomhoz

A ClickUp Brain egy neurális hálózat, amely csapata termelékenységének titkos motorjává válhat. Akár menedzser, akár fejlesztő, könnyedén kihasználhatja a több mint 100 kutatáson alapuló, szerepkörspecifikus utasítást, hogy megkönnyítse bármilyen munkát. Például használhatja az eszközt ötletek kidolgozásához és jelentések készítéséhez a következő témákban:

Lehetőség van a heti projektfrissítések összefoglalására is, hogy gyorsan áttekintse a munkáját. Ha pedig projektdokumentumokkal, például SOP-kkal, szerződésekkel vagy irányelvekkel foglalkozik, akkor a ClickUp Brain írási funkciói pont az Ön számára valók!

A ClickUp Brain nemcsak generatív AI eszköz, hanem a vállalat portfóliójának tudáskezelője is. Neurális hálózata összeköti az összes feladatot, dokumentumot és munkával kapcsolatos megbeszélést – egyszerű kérdésekkel és parancsokkal kivonhatja a releváns adatokat.

Vélemények az AI hallucinációkról

Az AI-hallucinációk kérdése ellentétes nézőpontokat vált ki az AI-közösségen belül.

Például az OpenAI, a ChatGPT létrehozója, a hallucináció problémáját komoly aggodalomra okot adó tényezőnek tartja. Társalapítója, John Schulman hangsúlyozza a kitalálás kockázatát, kijelentve: A legnagyobb aggodalmunk a tényszerűség volt, mert a modell szeret kitalálni dolgokat.

Az OpenAI vezérigazgatója, Sam Altman viszont az AI hallucinációkat generáló képességét a kreativitás és az innováció jeleként értékeli. Ez a kontrasztos nézőpont aláhúzza az AI teljesítményével és az azzal kapcsolatos elvárásokkal kapcsolatos komplex közvéleményt.

Az IBM Watson egy másik megoldás, amely segített feltárni a felelősségteljes AI-fejlesztéssel és a robusztus biztonsági intézkedések szükségességével kapcsolatos kérdéseket. Amikor az IBM Watson célja az volt, hogy elemzi a potenciális rákos betegek orvosi adatait, a modell pontatlan ajánlásokat generált, ami zavaros tesztekhez vezetett.

A Watson korlátait felismerve az IBM hangsúlyozta az AI és az ember közötti együttműködés fontosságát. Ez vezetett a Watson OpenScale fejlesztéséhez, egy nyílt platform hoz, amely a felhasználók számára eszközöket biztosít az AI irányításához, biztosítva ezzel a nagyobb méltányosságot és az elfogultság csökkentését.

Használja a ClickUp-ot az AI-hallucinációk megelőzésére

Míg a vezető technológiai vállalatok, mint a Google, a Microsoft és az OpenAI aktívan keresik a megoldásokat ezeknek a kockázatoknak a minimalizálására, a modern csapatok nem várhatnak örökké a megoldásra.

Az AI-hallucinációk veszélyét nem lehet figyelmen kívül hagyni, de ez egy meglehetősen megoldható probléma, ha a megfelelő eszközöket használjuk és a jó öreg emberi ítélőképességünket alkalmazzuk. A legjobb megoldás? Használja ki a ClickUp iparág-specifikus utasításait, ingyenes sablonjait és írási képességeit, hogy minimalizálja a hallucinációk előfordulását.

Regisztráljon még ma a ClickUp -ra, és kezdje el a siker felé vezető utat! ❣️