Die menslike verstand het vir 'n lang, lang tyd onverklaarbaar en geheimsinnig gebly. En dit lyk asof wetenskaplikes 'n nuwe aanspraakmaker op hierdie lys erken het - Kunsmatige Intelligensie (KI). Aan die begin klink dit nogal oksimoronies om die verstand van 'n KI te verstaan. Namate KI egter geleidelik meer sensitief word en nader aan die nabootsing van mense en hul emosies ontwikkel, is ons getuie van verskynsels wat aan mense en diere ingebore is – hallusinasies.
Ja, dit blyk dat die einste reis wat die verstand aandurf wanneer dit in 'n woestyn verlate, op 'n eiland weggegooi word, of alleen in 'n kamer sonder vensters en deure opgesluit word, ook deur masjiene ervaar word. KI hallusinasie is werklik en tegniese kundiges en entoesiaste het verskeie waarnemings en afleidings aangeteken.
In vandag se artikel sal ons hierdie geheimsinnige dog intrige aspek van Groot taalmodelle (LLM's) en leer eienaardige feite oor KI-hallusinasie.
Wat is KI Hallusinasie?
In die wêreld van KI verwys hallusinasies nie vaagweg na patrone, kleure, vorms of mense wat die verstand duidelik kan visualiseer nie. In plaas daarvan verwys hallusinasie na verkeerde, onvanpaste of selfs misleidende feite en antwoorde Generatiewe KI-gereedskap kom met opdragte.
Stel jou byvoorbeeld voor dat jy 'n KI-model vra wat 'n Hubble-ruimteteleskoop is en dit begin reageer met 'n antwoord soos: "IMAX-kamera is 'n gespesialiseerde, hoë-resolusie-rolprent ...."
Hierdie antwoord is irrelevant. Maar nog belangriker, hoekom het die model 'n reaksie gegenereer wat tangensieel verskil van die opdrag wat aangebied word? Kenners glo hallusinasies kan voortspruit uit verskeie faktore soos:
- Swak gehalte van KI-opleidingsdata
- Oorversekerde KI-modelle
- Die kompleksiteit van natuurlike taalverwerking (NLP) programme
- Enkoderings- en dekoderingsfoute
- Teenstrydige aanvalle of hacks van KI-modelle
- Bron-verwysing divergensie
- Invoervooroordeel of invoerdubbelsinnigheid en meer
KI hallusinasie is uiters gevaarlik en die intensiteit daarvan neem net toe met verhoogde spesifikasie van die toepassing daarvan.
Byvoorbeeld, 'n hallusinerende GenAI-instrument kan reputasieverlies veroorsaak vir 'n onderneming wat dit ontplooi. Wanneer 'n soortgelyke KI-model egter in 'n sektor soos gesondheidsorg ontplooi word, verander dit die vergelyking tussen lewe en dood. Visualiseer dit, as 'n KI-model hallusineer en 'n reaksie op die data-analise van 'n pasiënt se mediese beeldverslae genereer, kan dit per ongeluk 'n goedaardige gewas as kwaadaardig rapporteer, wat lei tot 'n verloopafwyking van die individu se diagnose en behandeling.
Verstaan KI Hallusinasies Voorbeelde
KI hallusinasies is van verskillende tipes. Kom ons verstaan sommige van die mees prominente.
Feitlik verkeerde reaksie van inligting
- Vals positiewe reaksies soos die vlag van korrekte grammatika in teks as verkeerd
- Vals negatiewe reaksies soos om ooglopende foute oor die hoof te sien en dit as eg te beskou
- Uitvinding van nie-bestaande feite
- Verkeerde verkryging of peuter van aanhalings
- Oormatige selfvertroue om met verkeerde antwoorde te reageer. Voorbeeld: Wie het Here Comes Sun gesing? Metallica.
- Vermenging van konsepte, name, plekke of insidente
- Vreemde of eng reaksies soos Alexa se gewilde demoniese outonome lag en meer
Voorkoming van KI Hallusinasies
KI-gegenereerde verkeerde inligting van enige tipe kan opgespoor en reggemaak word. Dit is die spesialiteit om met KI te werk. Ons het dit uitgevind en ons kan dit regmaak. Hier is 'n paar maniere waarop ons dit kan doen.
Beperkende antwoorde
Hulle sê dit maak nie saak hoeveel tale ons praat nie. Ons moet weet wanneer om op te hou praat in almal van hulle. Dit geld ook vir KI-modelle en hul reaksies. In hierdie konteks kan ons 'n model se vermoë om reaksies op 'n spesifieke volume te genereer beperk en die kanse verminder dat dit met bisarre uitkomste vorendag kom. Dit word regularisering genoem en dit behels ook dat KI-modelle gepenaliseer word vir die maak van uiterste en uitgerekte uitkomste vir opdragte.
Relevante en lugdigte bronne om antwoorde aan te haal en te onttrek
Wanneer ons 'n KI-model oplei, kan ons ook die bronne waarna 'n model kan verwys en inligting uittreksel beperk tot net wettige en geloofwaardige bronne. Gesondheidsorg-KI-modelle soos die een voorbeeld wat ons vroeër bespreek het, kan byvoorbeeld slegs verwys na bronne wat geloofwaardig is in inligting gelaai met mediese beelde en beeldtegnologie. Dit verhoed dat masjiene patrone van bipolêre bronne vind en mede-verwant en 'n reaksie genereer.
Definieer 'n KI-model se doel
KI-modelle is vinnige leerders en hulle moet net vertel word presies wat hulle moet doen. Deur die doel van modelle akkuraat te definieer, kan ons modelle oplei om hul eie vermoëns en beperkings te verstaan. Dit sal hulle in staat stel om hul antwoorde outonoom te valideer deur gegenereerde antwoorde in lyn te bring met gebruikersaanwysings en hul doel om skoon uitkomste te lewer.
Menslike toesig in KI
Opleiding van KI-stelsels is so krities soos om 'n kind vir die eerste keer te leer swem of fietsry. Dit vereis volwasse toesig, moderering, intervensie en handvashou. Die meeste KI-hallusinasies kom voor as gevolg van menslike nalatigheid in verskillende stadiums van KI-ontwikkeling. Deur die regte kundiges te ontplooi en 'n mens-in-die-lus-werkvloei te verseker om KI-reaksies te valideer en te ondersoek, kan kwaliteit-uitkomste bereik word. Daarbenewens kan modelle verder verfyn word vir akkuraatheid en akkuraatheid.
Shaip en ons rol in die voorkoming van KI-hallusinasies
Een van die ander grootste bronne van hallusinasies is swak KI-opleidingsdata. Wat jy voer is wat jy kry. Dis hoekom Shaip proaktiewe stappe neem om die lewering van die hoogste gehalte data vir jou te verseker generatiewe KI opleiding nodig het.
Ons streng gehalteversekeringsprotokolle en etiese datastelle is ideaal vir jou KI-visies om skoon uitkomste te lewer. Alhoewel tegniese foute opgelos kan word, is dit noodsaaklik dat kommer oor opleidingsdatakwaliteit op hul voetsoolvlak aangespreek word om te verhoed dat herbewerking aan modelontwikkeling van nuuts af voorkom. Dit is hoekom jou KI en LLM opleidingsfase moet begin met datastelle van Shaip.
