Przez Jeśli twoja sztuczna inteligencja ma halucynacje, nie obwiniaj jej
Rozszyfrowanie tajemnicy halucynacji AI i ich prawdziwego pochodzenia
Ostatnio w popularnych rozmowach pojawia się osobliwy efekt uboczny sztucznej inteligencji, określany jako halucynacje AI. Wyobraźmy sobie następującą sytuację: wchodzimy w interakcję z chatbotem i choć jego odpowiedź brzmi legalnie, to w rzeczywistości jest całkowicie sfabrykowana. Znane publikacje, takie jak New York Times wraz z wirusowymi postami w mediach społecznościowych, szybko oznaczają te anomalie jako nieodłączne wady sztucznej inteligencji. Ale czy jesteśmy sprawiedliwi, obwiniając SI?
W zwykłym, konsumenckim otoczeniu takie halucynacje mogą wydawać się w najgorszym razie zabawne, a w najlepszym nieco niewygodne. Stawka jest jednak znacznie wyższa w świecie biznesu, gdzie może to prowadzić do znacznych strat finansowych lub utraty reputacji. Jeśli chodzi o aplikacje biznesowe, takie jak generowanie raportów, analizowanie rynków lub pomoc w sprzedaży, dokładność sztucznej inteligencji nie podlega negocjacjom. Na szczęście w sferze biznesowej trzymamy wodze nieco mocniej. Dostarczając systemom sztucznej inteligencji odpowiednie dane i właściwie strukturyzując ich przepływy pracy, możemy znacznie zmniejszyć ryzyko wystąpienia halucynacji.
Zaskakujące odkrycie można zauważyć, gdy zagłębimy się w funkcjonowanie narzędzi generatywnej sztucznej inteligencji. Kiedy narzędzia te zaczynają mieć halucynacje, same w sobie nie działają nieprawidłowo. W rzeczywistości robią dokładnie to, do czego zostały zaprogramowane: generują najbardziej prawdopodobne następne słowo lub frazę przy użyciu danych, do których mają dostęp. Dlatego też, jeśli dane są nieistotne lub niewystarczające, sztuczna inteligencja ma tendencję do wypełniania tych luk, często kreatywnymi, ale niepoprawnymi treściami. Zamiast zrzucać winę na sztuczną inteligencję, być może powinniśmy ponownie skupić się na tym, czy dostarczamy jej wysokiej jakości, trafne dane i strukturyzujemy zadania w sposób minimalizujący niejednoznaczność. Jeśli tak nie jest, rzeczywisty problem nie leży po stronie sztucznej inteligencji, ale po stronie nas, użytkowników.
Ewoluujące modele sztucznej inteligencji i nieodłączne obowiązki
Dzięki bardziej zaawansowanym modelom sztucznej inteligencji, takim jak o3 i o4-mini firmy OpenAI, częstotliwość halucynacji może potencjalnie wzrosnąć. Wynika to przede wszystkim z faktu, że modele te są zaprojektowane tak, aby były bardziej “kreatywne”, zwłaszcza gdy brakuje im solidnych informacji. Jednak torują one również drogę do większych możliwości, pod warunkiem, że przygotujemy je na sukces. Obejmuje to dostarczanie im solidnych danych i budowanie systemów, które faworyzują dokładność nad kreatywną improwizacją.
Pomimo posiadania najlepszych danych i struktury, ludzki nadzór pozostaje niezbędny. Spostrzeżenia generowane przez sztuczną inteligencję mogą być rzeczywiście niezwykle cenne; należy jednak podchodzić do nich ze zdrowym poziomem sceptycyzmu. Należy pamiętać o weryfikowaniu źródeł, kwestionowaniu założeń i zadawaniu pytań. Im bardziej proaktywnie angażujesz się w wyniki sztucznej inteligencji, tym bardziej bezcenne stają się jej spostrzeżenia.
W przeciwieństwie do ludzi, modele sztucznej inteligencji, takie jak duże modele językowe (LLM), nie postrzegają ani nie interpretują rzeczy. Przewidują one następne słowo w zdaniu wyłącznie na podstawie wzorców widocznych w ich danych szkoleniowych, działając zasadniczo podobnie do narzędzi autouzupełniania, ale na większą i bardziej wyrafinowaną skalę. Bez wystarczającej ilości danych lub kontekstu uciekają się do zgadywania, które czasami jest bliskie rzeczywistości, ale może być również szalenie niedokładne. Nie są to jednak obliczone oszustwa, a po prostu prawdopodobieństwo w grze.
Zakres ryzyka wzrasta, gdy przechodzimy od chatbotów do agentów AI, którzy wykonują wieloetapowe zadania. Pojedynczy błąd na wczesnym etapie zadania może wywołać efekt domina, prowadząc do całkowicie błędnego wyniku. Dlatego tak ważne jest zaprojektowanie tych agentów z niezbędnymi zabezpieczeniami i rygorystycznymi przepływami pracy.
Obejście halucynacji: Najlepsze praktyki i przykłady zastosowań
Aby złagodzić wpływ halucynacji, oto kilka najlepszych praktyk. Po pierwsze, zweryfikuj dokładność wprowadzanych danych: upewnij się, że agenci mają prawidłowe dane, zanim przejdą dalej. Jeśli ich nie mają, lepiej, aby o nie poprosili, zamiast zgadywać. Następnie należy opracować podejście oparte na podręczniku, aby ustrukturyzować proces, dzięki czemu agenci będą postępować zgodnie z częściowo ustrukturyzowanym planem. Opracuj potężne narzędzia do ekstrakcji danych, które nie polegają tylko na prostych wywołaniach API. Napisz niestandardowy kod, aby pobrać i zweryfikować wymagane dane. Wdrażaj przejrzystość, wymagając od agentów podawania źródeł i linków do oryginalnych danych. Wreszcie, przewiduj komplikacje i odpowiednio wdrażaj środki ochronne.
Zasady te można zilustrować za pomocą naszego AI Meeting Prep Agent. W przeciwieństwie do zwykłego pytania o nazwę firmy, gromadzi on kontekst dotyczący celu spotkania i jego uczestników, umożliwiając dzielenie się odpowiednimi, spersonalizowanymi spostrzeżeniami opartymi na zweryfikowanych źródłach danych, takich jak profile firm i historie kadry kierowniczej. Choć nie jest to bezbłędne rozwiązanie, stanowi ono krok naprzód w świadomym stosowaniu sztucznej inteligencji.
Gdy twoja sztuczna inteligencja ma halucynacje, zastanów się nad tym: winowajcami są najprawdopodobniej sposoby, w jakie jej używasz, a nie sama technologia. Unikaj pozbawiania jej danych, a następnie krytykuj ją za wymyślanie rzeczy. Dostarczaj jej wysokiej jakości, istotne dane; nadzoruj jej działanie i angażuj się w wyniki. Pamiętaj, że sztuczna inteligencja nie jest po to, by zastąpić ludzką inteligencję, ale by ją wzmocnić - jeśli będziemy mądrze z niej korzystać.
